Profesor Henryk Skarżyński, światowej sławy lekarz, podczas inauguracji roku akademickiego na Warszawskim Uniwersytecie Medycznym mówił wprost: „AI to wielki przełom w medycynie”.
W kierowanej przez niego placówce korzysta się z pewnych obszarów sztucznej inteligencji w zakresie wczesnej diagnostyki i rehabilitacji. Prace nad algorytmami diagnostycznymi w Instytucie Fizjologii i Patologii Słuchu w Kajetanach mają na celu stworzenie kompleksowego programu badań przesiewowych, który pomoże we wczesnym wykrywaniu zaburzeń zdrowotnych i poprawie jakości leczenia pacjentów. AI może wspomagać badania przesiewowe, takie jak ocena jakości głosu czy badania słuchu, co jest szczególnie istotne w kontekście starzejącego się społeczeństwa i konieczności powszechnej dostępności diagnostyki.
Wykorzystanie AI w medycynie cyfrowej
Sztuczna inteligencja coraz bardziej zaznacza swoją obecność w medycynie. Cyfrowe algorytmy mogą wspierać leczenie, m.in. analizując wyniki radiologiczne czy diagnostyki obrazowej, a także zarządzać dużymi zbiorami danych medycznych, które są trudne do ręcznego przetworzenia przez lekarzy. AI przyspiesza procesy diagnostyczne, wspiera zarządzanie danymi i optymalizuje pracę lekarzy, co wpływa na bezpieczeństwo pacjentów.
Centra medycyny cyfrowej jako wsparcie AI
W pełnym wykorzystaniu potencjału sztucznej inteligencji w medycynie pomaga sieć centrów medycyny cyfrowej. Centra te to konsorcja organizacji, takich jak szpitale, biobanki i uniwersytety, które gromadzą dane medyczne pacjentów, w tym dane genetyczne, co pozwala na rozwój medycyny personalizowanej i analityki predykcyjnej. „Powstały one w celu realizowania projektu pod Agencją Badań Medycznych, który polega na zbieraniu zgód od pacjentów na przetwarzanie ich danych w celach badawczo-rozwojowych oraz wykorzystywaniu ich przez badaczy w Polsce” – wyjaśnia Ligia Kornowska, dyrektorka zarządzająca Polskiej Federacji Szpitali.
W ubiegłym roku Agencja Badań Medycznych przeprowadziła konkurs na tworzenie i rozwój Regionalnych Centrów Medycyny Cyfrowej (RCMC). Na wsparcie cyfryzacji badań klinicznych trafi ponad 500 mln zł do 18 jednostek w całym kraju. Inicjatywa ta przyczyni się do poprawy skuteczności leczenia pacjentów, ich dostępu do innowacyjnych terapii oraz rozwoju rozwiązań IT, takich jak analiza danych medycznych czy ułatwienie pracy lekarzy.
Wyzwania i edukacja w zakresie AI
Jednym z wyzwań we wdrażaniu sztucznej inteligencji w medycynie jest brak stabilnego finansowania ze środków publicznych oraz odpowiedniego wsparcia systemowego. Konieczne jest również inwestowanie w edukację, zarówno personelu medycznego, jak i pacjentów, aby zwiększyć ich zaufanie do technologii oraz skutecznie wprowadzać innowacje. Ligia Kornowska zauważa, że „algorytmy AI powstają, ale brakuje systemowego wsparcia dla ich wdrażania na szeroką skalę”.
Rozwojowi sztucznej inteligencji w medycynie powinna towarzyszyć przemyślana edukacja, skierowana zarówno do pacjentów, jak i specjalistów. Profesor Henryk Skarżyński podkreśla, że edukacja jest kluczowa dla zwiększenia zaufania do AI i umożliwienia pacjentom oraz personelowi medycznemu zrozumienia korzyści płynących z jej zastosowania. Pacjenci mogą obawiać się braku odpowiedniego nadzoru, a specjaliści – że część ich pracy może przestać być potrzebna. Wdrażaniu AI powinny towarzyszyć odpowiednie zmiany prawne, aby jasno uregulować odpowiedzialność placówek medycznych oraz chronić prawa pacjentów.