Οι πολυάσχολοι κλινικοί γιατροί μετά βίας έχουν αρκετό χρόνο για φαγητό και ύπνο, πόσο μάλλον να παρακολουθούν όλες τις αλλαγές γύρω τους. Και οι αλλαγές έρχονται γρήγορα. Ολόκληρος ο κόσμος μιλάει για τεχνητή νοημοσύνη (AI).
Τι είναι το AI;
Πριν ξεκινήσετε, αξίζει να διαβάσετε ορισμένους βασικούς όρους και έννοιες που μπορεί να συναντήσετε:
- Το AI είναι ένας πολύ ευρύς όρος που αναφέρεται σε μηχανές που μιμούνται την ευφυή ανθρώπινη συμπεριφορά.
- Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης όπως τη γνωρίζουμε περιορίζεται μέχρι στιγμής σε συγκεκριμένες εργασίες (όπως το ίδιο το αυτοκίνητο που οδηγεί), μια έννοια γνωστή ως στενή τεχνητή νοημοσύνη ή αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη.
- Η ιδέα της τεχνητής γενικής νοημοσύνης (AGI) – όπου ένα σύστημα AI θα έχει πλήρη ανθρώπινη γνωστική ικανότητα και θα εκτελεί άγνωστες και άσχετες εργασίες – είναι γνωστή ως ισχυρή τεχνητή νοημοσύνη και είναι πιθανώς μακριά.
- Η μηχανική μάθηση είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στις μηχανές (υπολογιστές) τη δυνατότητα να μαθαίνουν χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Επειδή οι περισσότερες εξελίξεις στην τεχνητή νοημοσύνη περιελάμβαναν μηχανική μάθηση, οι όροι χρησιμοποιούνται συχνά εναλλακτικά.
- Η γενική ιδέα της μηχανικής μάθησης περιλαμβάνει την παροχή στη μηχανή πολλών δεδομένων μαζί με μια εργασία (έναν στόχο). Τελικά, το μηχάνημα μπορεί να ολοκληρώσει την επιθυμητή εργασία. Φυσικά, η τεχνική πλευρά της μάθησης μπορεί να είναι αρκετά περίπλοκη.
- Η βαθιά μάθηση είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, διαμορφωμένα χαλαρά σύμφωνα με τον τρόπο που λειτουργεί ο ανθρώπινος εγκέφαλος. Οι εργασίες που επιτελούνται μπορεί να είναι πιο περίπλοκες.
Ποια είναι μερικά παραδείγματα τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη;
Τα άφθονα δεδομένα είναι το κλειδί για την επιτυχημένη μηχανική εκμάθηση. Με την έκρηξη των δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη, δεν προκαλεί έκπληξη το γεγονός ότι η τεχνητή νοημοσύνη κάνει σημαντικές εισβολές στον τομέα. Οι χρήσεις —και οι πιθανές χρήσεις— της τεχνολογίας περιορίζονται μόνο από τη φαντασία. Αυτά τα παραδείγματα είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου, που επιλέχθηκαν για να σας βοηθήσουν να αποκτήσετε μια γενική ιδέα για το πώς χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη για την πραγματοποίηση θετικών αλλαγών.
Απεικόνιση
Μια καλά εκπαιδευμένη τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό ενός συγκεκριμένου τύπου ανωμαλίας, αυξάνοντας σημαντικά τον αριθμό των εικόνων που μπορούν να αξιολογηθούν για αυτήν την ανωμαλία σε ένα δεδομένο χρονικό διάστημα. Η τεχνητή νοημοσύνη αξιολογείται επίσης στην επόμενη γενιά ακτινολογικών εργαλείων που θα μπορούσαν τελικά να αποτρέψουν την ανάγκη λήψης δειγμάτων ιστού για την πραγματοποίηση ορισμένων διαγνώσεων.
Ρομποτική χειρουργική με τη βοήθεια AI
Τα ρομπότ μπορούν να χρησιμεύσουν ως εξαιρετικά αποτελεσματικοί βοηθοί για διάφορους τύπους διαδικασιών. Δεδομένης της δυνατότητας παροχής μεγεθυσμένων και τρισδιάστατων όψεων που δεν είναι διαθέσιμες στο ανθρώπινο μάτι —μαζί με τον έλεγχο ακριβείας των ρομποτικών βραχιόνων— οι χειρουργικές επεμβάσεις με τη βοήθεια ρομπότ μπορούν να συσχετιστούν με λιγότερες επιπλοκές και ταχύτερους χρόνους αποκατάστασης. Από τώρα, οι άνθρωποι οδηγούν τα ρομπότ, αν και τα αυτόνομα ρομπότ θα έχουν ρόλο στην εκτέλεση ορισμένων εργασιών, αφαιρώντας το βάρος από τον χειρουργό.
Προκαταρκτική διάγνωση
Το παράδειγμα που δίνεται συχνά είναι η επιτυχής χρήση ενός αλγορίθμου AI (που περιλαμβάνει βαθιά μάθηση) στη διάγνωση του καρκίνου του δέρματος. Μια παρόμοια ιδέα μπορεί να εφαρμοστεί σε μια ποικιλία καταστάσεων, βοηθώντας στην ιεράρχηση των ασθενών που χρειάζονται έγκαιρη φροντίδα.
Εικονικοί βοηθοί νοσηλευτών
Διαθέσιμοι 24/7, τέτοιοι βοηθοί μπορούν να παρέχουν γρήγορες απαντήσεις σε απλές ερωτήσεις ασθενών, ιδιαίτερα μεταξύ των επισκέψεων στο γραφείο. Αυτοί οι βοηθοί μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για να βοηθήσουν τους ασθενείς να ταξινομήσουν το κατάλληλο περιβάλλον φροντίδας.
Συνδεδεμένες ιατρικές συσκευές
Υπήρξε πολλαπλασιασμός των συνδεδεμένων ιατρικών συσκευών τον τελευταίο καιρό, προσθέτοντας στον αυξανόμενο σωρό των διαθέσιμων δεδομένων. Το επόμενο βήμα είναι οι συσκευές αυτές να επεξεργάζονται τα δεδομένα και να προτείνουν ή να χορηγούν θεραπεία. Ένα παράδειγμα θα ήταν η αυτοματοποιημένη βελτιστοποίηση των ρυθμίσεων της αντλίας ινσουλίνης χρησιμοποιώντας τα δεδομένα από πολλαπλές μετρήσεις γλυκόζης στο αίμα.
Αναγνώριση σφαλμάτων συνταγογράφησης
Δεδομένης της δύναμης της τεχνητής νοημοσύνης στην επεξεργασία δεδομένων, είναι λογικό να χρησιμοποιείται η τεχνολογία για την πρόληψη σφαλμάτων συνταγογράφησης. Παραδείγματα πραγμάτων που θα μπορούσαν να επισημανθούν είναι συνταγές που δεν ταιριάζουν στο τεκμηριωμένο παρελθόν ιατρικό ιστορικό και δόσεις φαρμάκων που δεν ταιριάζουν με το βάρος, την επιφάνεια του σώματος ή τη νεφρική λειτουργία.
Διοικητική ροή εργασιών
Δεν χρειάζεται να συζητήσουμε τον προφανή διοικητικό φόρτο στην παροχή υγειονομικής περίθαλψης. Το AI (συγκεκριμένα η επεξεργασία φυσικής γλώσσας) χρησιμοποιείται ήδη στη μεταγραφή φωνής σε κείμενο για τη σύνταξη σημειώσεων. Παρόμοια τεχνολογία θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την παραγγελία δοκιμών και τη σύνταξη συνταγών, απλοποιώντας τις χρονοβόρες εργασίες που ορίζουν την καθημερινή φροντίδα των ασθενών.
Φυσικά, ο στόχος της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη θα πρέπει να είναι να βοηθήσει τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης και να βελτιώσει τη φροντίδα των ασθενών. Το να φτάσετε εκεί θα περιλαμβάνει κάποιους αυξανόμενους πόνους, συμπεριλαμβανομένων των απότομων καμπυλών εκμάθησης και της πιθανής υπερβολικής χρήσης περιττής τεχνολογίας. Αλλά αυτά τα εμπόδια δεν πρέπει – και δεν πρόκειται – να σταματήσουν την αναπόφευκτη ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στον κόσμο της κλινικής ιατρικής.