Τεχνητή Νοημοσύνη: Μπορεί να Αντικαταστήσει τον Γιατρό;

Έχει θέση η τεχνητή νοημοσύνη στην ιατρική; Οι γιατροί θα αντικατασταθούν κάποια μέρα εντελώς από μηχανήματα; Οι απαντήσεις στα παραπάνω ερωτήματα είναι «ναι» και «όχι» αντίστοιχα.

Η τεχνητή νοημοσύνη, δηλαδή η δυνατότητα ενός μηχανήματος να προσομοιάσει τη λογική ανθρώπινη συμπεριφορά, μπορεί να φέρει σημαντικές αλλαγές στην ιατρική που γνωρίζουμε σήμερα. Αποτελεί, ωστόσο, μία συμπληρωματική τεχνολογία η οποία έχει ως στόχο να ενισχύσει την αποδοτικότητα των ανθρώπων (γιατρών, νοσηλευτών και άλλων επαγγελματιών υγεία) στην εργασία τους.

Ο τομέας της υγείας, όπως και οι περισσότεροι άλλοι τομείς, έχουν αρχίσει να αποδέχονται και να χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη σε μία σειρά εφαρμογών. Ωστόσο, σύμφωνα με τις εκτιμήσεις των ειδικών, η ιατρική είναι η επιστήμη που θα επηρεαστεί περισσότερο από την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην επόμενη δεκαετία. Τα ηλεκτρονικά ιατρικά αρχεία και η μαζική ποσότητα πληροφοριών στον τομέα της υγείας είναι δύο μόνο από τις βάσεις της παραπάνω υπόθεσης.

Στο νέο Center for Clinical Artificial Intelligence, καθώς και σε άλλα ερευνητικά κέντρα για την τεχνητή νοημοσύνη παγκοσμίως, οι επιστήμονες προσπαθούν να αναπτύξουν νέες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης που, τελικά, θα βελτιώσουν τη διάγνωση και τη θεραπεία των ασθενών. Οι εφαρμογές αυτές, θα μειώσουν το κόστος και θα επιταχύνουν αρκετές θεραπείες, αλλάζοντας συνολικά την εμπειρία των ασθενών και ξεπερνώντας αρκετά εμπόδια που υπάρχουν σήμερα.

Με την τεχνητή νοημοσύνη ως εργαλείο ο γιατρός θα μπορεί να βελτιώσει και να σώσει τη ζωή περισσοτέρων ασθενών. Οι δυνατότητες από τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης είναι αναρίθμητες.

Νέα Προγνωστικά Μοντέλα

Αυτή τη στιγμή, αρκετοί επιστήμονες χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να αναζητήσουν χρήσιμες πληροφορίες μέσα σε ένα τεράστιο όγκο δεδομένων. Ταυτόχρονα εκπαιδεύονται «γιατροί αναλυτές δεδομένων», δηλαδή ειδικοί επιστήμονες που γνωρίζουν αρκετά για την τεχνική νοημοσύνη και προσπαθούν να διαπιστώσουν ποια είναι η χρησιμότητά της στην έρευνα και την κλινική πράξη. Ο στόχος είναι φυσικά να βελτιωθεί η ποιότητα της θεραπείας και να ελαχιστοποιηθεί το κόστος.

Τα αποτελέσματα, προς το παρόν, είναι ιδιαίτερα ενθαρρυντικά. Οι επιστήμονες έχουν καταφέρει να κατασκευάσουν μηχανικά μοντέλα που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να προβλέψουν την πορεία ενός ασθενούς, αλλά και να προτείνουν ενέργειες που θα βελτιώσουν την υγεία του. Για παράδειγμα, ένα συγκεκριμένο μοντέλο μπορεί να ταυτοποιήσει (με υψηλή ακρίβεια) τους ασθενείς που διατρέχουν αυξημένο κίνδυνο θανάτου τις πρώτες 48-72 ώρες από την εισαγωγή τους στο νοσοκομείο, γεγονός που επιτρέπει στον γιατρό να λάβει τα απαραίτητα μέτρα για τον περιορισμό του κινδύνου αυτού.

Οι επιστήμονες έχουν αναπτύξει επίσης εξατομικευμένα προγνωστικά μοντέλα που έχουν ξεπεράσει τα ήδη υπάρχοντα προγνωστικά μοντέλα για τα μυελοδυσπλαστικά σύνδρομα. Σήμερα, μπορούμε πλέον να προβλέψουμε, με υψηλή ακρίβεια, τον κίνδυνο θανάτου ενός ασθενούς που πάσχει από τα παραπάνω σύνδρομα, καθώς και την πιθανότητα μετάβασης σε οξεία μυελοειδή λευχαιμία, μία πιο επιθετική μορφή καρκίνου του μυελού των οστών.

Ο προσδιορισμός της πρόγνωσης ενός ασθενούς εγκαίρως, επιτρέπει στους γιατρούς να καταστρώσουν το κατάλληλο πλάνο θεραπείας που είναι ειδικό για την κατάστασή του. Αυτό σημαίνει ότι θα μειωθούν σημαντικά οι περιπτώσεις όπου χορηγούνται ελλιπείς θεραπείες, ενώ οι περισσότεροι ασθενείς θα λαμβάνουν εξατομικευμένες θεραπείες.

Από την Έρευνα στην Πράξη

Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας έχει φυσικά και αρκετές προκλήσεις, ιδιαίτερα αν λάβουμε υπόψη μας την πολυπλοκότητα και τις ιδιαιτερότητες του πεδίου αυτού. Επιπλέον, καθώς δεν υπάρχουν αυτή τη στιγμή περιορισμοί και οδηγίες σχετικά με την έρευνα για την τεχνητή νοημοσύνη, αρκετές έρευνες μπορεί να διεξάγονται με ελαττωματικό τρόπο με αποτέλεσμα να οδηγούν σε λανθασμένα αποτελέσματα.

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν αποτελεί πανάκεια. Και αυτός είναι φυσικά, ο λόγος, για τον οποίο δεν πρόκεται ποτέ τα «μηχανήματα» να αντικαταστήσουν εξ’ολοκλήρου τον γιατρό στη λήψη αποφάσεων. Η χρησιμότητα της τεχνητής νοημοσύνης έγκειται στην καλύτερη διαχείριση των δεδομένων και στην τροφοδότηση του γιατρού με πληροφορίες που θα διευκολύνουν τη λήψη αποφάσεων.

Η τεχνητή νοημοσύνη στην ιατρική είναι ένα πεδίο της έρευνας που προοδεύει συνεχώς, ωστόσο για να κάνουμε ένα ακόμα βήμα, πρέπει να εκπαιδευτούν περισσότεροι γιατροί στα νέα αυτά αλγοριθμικά μοντέλα και να κατανοήσουν τι σημαίνουν τα αποτελέσματα για την έρευνα και τη φροντίδα των ασθενών.

Βιβλιογραφία: Scientific American

Ακολουθήστε μας στο Google News για την έγκυρη επιστημονική ενημέρωσή σας, έγκαιρα!

Μην χάσετε:
Σχετικά Αρθρα