W Polsce i na świecie pojawia się coraz więcej nowych rozwiązań informatycznych. Pozwalają one na wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i eksplorację danych w medycynie. Do głównych korzyści płynących z korzystania z najnowocześniejszych technologii w służbie zdrowia należą: trafna diagnoza, leczenie alternatywne oraz prognozy i trendy. Wymienione korzyści można osiągnąć dzięki analizie ogromnej ilości danych w zaledwie kilka sekund.
Trafna diagnoza
Na podstawie wstępnego badania pacjenta, system może zasugerować lekarzowi najbardziej prawdopodobną chorobę, odpowiednie procedury i zaproponować dobór leków. Wyłanianie wzorców i tworzenie korelacji przez uczenie maszynowe powoduje, że efektywność lekarza się zwiększa, dzięki czemu może przyjąć więcej pacjentów.
Przetwarzanie zdjęć RTG lub USG przez system daje możliwość rozpoznania komórek rakowych. Lekarz zostanie zaalarmowany o zmianach, które zachodzą lub mogą zajść w organizmie pacjenta, jeśli nie podejmie odpowiednich kroków. Takie rozwiązanie jest przydatne szczególnie wtedy, gdy lekarz jest przemęczony i przeładowany obowiązkami. W takim stanie nie zawsze potrafi wychwycić zmiany widoczne na zdjęciach, a z pomocą przychodzi machine learning.
Leczenie alternatywne
Analizując historyczne przypadki można zdefiniować wzorce, a na ich podstawie scenariusze. Dzięki temu lekarz może zastosować alternatywne leczenie, gdy pierwotne jest nieskuteczne. Dla przykładu – pacjent z nowotworem płuc, dla którego nie działa chemioterapia, może otrzymać alternatywne leczenie, które zadziałało w podobnym przypadku u innego pacjenta. Alternatywna ścieżka leczenia, która zadziałała w podobnym przypadku, daje pacjentowi nadzieję i większe szanse na wyleczenie.
Prognozy i trendy
Eksploracja danych pozwala także na prognozowanie przyszłych zdarzeń, takich jak epidemie. Jeśli pogoda jest niesprzyjająca, a w przychodniach zaczynają pojawiać się przypadki grypy, to można przewidzieć wzrost liczby zachorowań. Taka świadomość przychodni pozwala na informowanie społeczeństwa o wirusach rozprzestrzenionych w otoczeniu. Prognoza skraca także czas produkowania odpowiedniego leku w przypadkach groźniejszych, co może pozwolić na uratowanie setek osób przed wczesną śmiercią.
Analizując setki tysięcy przypadków, dzisiejsze rozwiązania mogą także pomóc przewidywać efekty zastosowanego leczenia czy prawdopodobieństwo całkowitego wyleczenia pacjenta.
Nowoczesne technologie w medycynie są coraz częściej stosowane i rozwijane. Przewiduje się, że szpitale na całym świecie zamierzają łącznie zainwestować 2 miliardy dolarów każdego roku na badania dot. zastosowania sztucznej inteligencji w diagnozie obrazowej. Wdrożenie wspomnianych wyżej innowacji rozwiązałoby główne problemy, z którymi borykają się szpitale w Polsce i na świecie.
Trafniejsza i szybsza diagnoza, prognozy oraz trendy gwarantują szybszą obsługę pacjenta przez lekarza, zwiększenie efektywności pracy i zmniejszenie liczby zachorowań. To wszystko prowadzi do mniejszej liczby pacjentów w szpitalach i odciążenia szpitalnej infrastruktury. W konsekwencji placówki medyczne mogą przyjąć więcej pacjentów, zwiększając przy tym poziom obsługi. Szpitale i placówki medyczne aktualnie mierzą się z wdrożeniem elektronicznej dokumentacji medycznej do swoich systemów, zatem na efekty w zastosowaniu sztucznej inteligencji w Polsce musimy jeszcze trochę poczekać.