Dirbtinis intelektas medicinoje – jau ateinantį dešimtmetį

Per pastarąjį dešimtmetį žmonijos sveikata pasikeitė neatpažįstamai. Gerėjanti sveikatos priežiūra, efektyvesni vaistai ir gydymo metodai padėjo reikšmingai pailginti gyvenimo trukmę ir sumažinti vaikų mirtingumą. Tačiau pasaulis pastaruoju metu susiduria su nauja problema – visuomenės senėjimu, kasmet pareikalaujančiu vis didesnių sveikatos apsaugos sistemos resursų. Todėl, pasak technologijų kompanijos „Huawei“ atstovų, dirbtinis intelektas medicinoje taps įprastas jau ateinantį dešimtmetį.

Nauji iššūkiai

Remiantis Pasaulio sveikatos organizacijos (PSO) 2021 metų statistika, vidutinė gyvenimo trukmė planetoje per paskutinius du dešimtmečius pailgėjo nuo 66,8 iki 73,3 metų. Statistiniai modeliai prognozuoja, kad 2030 metais 16,5 proc. populiacijos jau bus vyresnė, nei 60 metų amžiaus. Skaičiuojama, jog sveikatos priežiūros sistema tais metais nebesugebės patenkinti taip sparčiai senstančios visuomenės poreikių. Po 10 metų pasaulyje truks 5,7 milijono slaugytojų ir 18 milijonų kitų sveikatos priežiūros sistemos darbuotojų.

„Norėdami ištirti, kaip technologijos galėtų padėti išspręsti būsimą sveikatos priežiūros sistemos krizę, šį klausimą panagrinėjome 3 kryptimis. Tai galimybių kompiuterines technologijas panaudoti būsimų ligų nustatymui, precizinės medicinos ir debesijos panaudojimo, siekiant sveikatos paslaugas paversti nepriklausomomis nuo konkrečios vietos“, – pasakoja Mindaugas Plukys, „Huawei Technologies“ korporatyvinės komunikacijos vadovas Lietuvoje.

Tikslas – ne gydyti, o užkirsti kelią ligai

PSO duomenimis, 60 proc. susirgimų yra nulemti gyvensenos veiksnių, o šiais laikais 7 iš 10 žmonių miršta nuo neužkrečiamų ligų. Visa tai rodo, jog ateityje turėtume dėmesį koncentruoti nebe į gydymą, o į prevenciją. Įgyvendinti šį tikslą galėtų įvairių fizinių rodiklių stebėjimas realiu laiku ir gautų duomenų modeliavimas.

„Per ateinantį dešimtmetį išpopuliarės išmanius biojutiklius turintys prietaisai, kurie kiekvieną sekundę registruos įvairius mūsų kūno duomenis. Ši informacija bus apdorota pasitelkiant didžiųjų duomenų technologiją.  Gauti duomenys bus sujungti su tam asmeniui atliktų laboratorinių tyrimų duomenimis, medicininėmis diagnozėmis ir gydymo rezultatais. Pagal tai bus sudaryti specialūs grafikai, kurie nurodys konkrečias priemones, kaip savo sveikata kiekvienam žmogui rūpintis savarankiškai, taip mažinant priklausomybę nuo gydytojų.

Be to, šie žinių apie asmens sveikatą grafikai galės būti sujungti su medicininių žinių grafikais, kas padės nustatyti riziką susirgti tam tikromis ligomis, numatyti žmogaus sveikatos būklę ateityje ir gauti tikslesnės informacijos apie asmens jaučiamus simptomus, rizikos veiksnius ir medikamentų poveikį. Tai gydytojams leis kur kas greičiau ir tiksliau nustatyti diagnozę bei užkirsti kelią beprasidedančiai ligai.

Kiekvienam individualiai parinktas gydymas

Deja, kad ir kaip ateityje tobulėtų įvairių ligų prevencija, tam tikrų susirgimų greičiausiai visiškai išvengti nepavyks. Visgi specialistai ramina, jog jau po dešimtmečio kiekvieno paciento gydymą bus galima individualizuoti, pasitelkiant dirbtinį intelektą (DI), prisitaikančią spindulinę terapiją, reabilitacijos robotus ir daug kitų modernių priemonių.

Pavyzdžiui, DI gydytojams gali padėti sudaryti individualų paciento gydymo planą. Technologijos išanalizuotų tūkstančius panašių ligos istorijų ir taikyto gydymo rezultatų, iš jų išrinkdamos efektyviausią gydymo strategiją. Taip pat šis gydymo planas galės būti koreguojamas realiu laiku, paciento būklės prastėjimą arba gerėjimą pateikiant DI ir leidžiant jam iš naujo spręsti dėl gydymo, atsižvelgiant į naują informaciją.

„Dirbtinio intelekto kuruojamas gydymas veikiausiai lems vienas didžiausių ateinančio dešimtmečio permainų medicinos srityje.  Norėdamos išnaudoti visą jo potencialą ligoninės ir kitos sveikatos priežiūros įstaigos turės įgyti galimybę saugoti ir apdoroti didžiulius kiekius duomenų. „Huawei Cloud“ padalinys jau kurį laiką kuria specialų debesijos sprendimą biomedicinai. Jis suteiks visus skaitmeninius pajėgumus, būtinus norint suteikti prieigą prie didžiųjų duomenų analize paremto gydymo.“ – atskleidžia Mindaugas Plukys.

Kita vertus, dirbtinis intelektas ateityje bus panaudotas ne tik gydymo parinkimui, bet ir atskirų gydymo metodų tobulinimui. Geras to pavyzdys – vėžio gydymui skirta prisitaikanti spindulinė terapija (PST). Kitaip nei tradicinis spindulinis gydymas, kuris dėl prasto taiklumo kartu su vėžinėmis ląstelėmis pašalina ir daug sveikų aplinkinių audinių, PST, pasitelkdama DI, gebės automatiškai nustatyti paveiktos kūno vietos pokyčius ir tiksliau parinkti švitinimo taikinius. Tai padės sukoncentruoti spindulius vien tik į vėžines ląsteles ir išvengti sveikų audinių spindulinės pažaidos sukeltų komplikacijų.

Pabaiga: dirbtinis intelektas medicinoje.