A 2023-ban a ChatGPT-robbanás következtében még jobban felpörgött digitális átalakulás az egészségügyben idén radikális változásokat hozhat, amelyekben kétséget kizáróan az MI különböző alkalmazásai és felhasználási módjai viszik majd a prímet.
◼︎ Távdoktorok, gépdiagnoszták
Az MI forradalmi technológiája a diagnózistól a kezelésig hatékonyabbá, pontosabbá és személyre szabottabbá teszi majd az ellátást. Már ma is egyre több területen képes meghatározni, hogy kik vannak kitéve betegségek kockázatának, sikeresebbé téve a betegségek megelőzését. Az MI-támogatta egészségügyi döntéshozatal folyamataiban az orvosok javaslatokat kapnak a betegek ellátására, akár távoli diagnosztikával és betegellátással összekapcsolva. Az MI maga is alkothat diagnózist, kezelést végezhet, és prognózist nyújthat, sőt a betegek egyéni szükségleteihez igazíthatja az ellátást.
Az MI jellemző orvosi alkalmazásai
Diagnózis az MI segítségével: az algoritmusok elemezhetik a betegek kórtörténetét, tüneteit és vizsgálati eredményeit. Ezt teszi már egy ideje például az IBM Watson platformjára alapozott orvostechnikai alkalmazás, amely természetes nyelvfeldolgozást és gépi tanulást alkalmaz a diagnózisok és kezelések ajánlásában. A szoftver sok mindenre képes: hatalmas mennyiségű orvosi adattal tanították fel, és az adatbázisában megtalálható majdnem minden valaha írt orvostudományi könyv és cikk. Különösen eredményes a rákdiagnosztizálás, valamint a rákbetegségek kezeléseinek egyénre szabott kiválasztásában, ami át is vezet a következő MI-támogatta gyógyászati újdonsághoz.
Személyre szabott kezelés, precíziós orvostudomány: az MI figyelembe veheti az egyén genetikai, életmódbeli és környezeti tényezőit. Erre jó példák a CancerLinQ és az Insilico Medicine cégek megoldásai, amelyek MI-t használnak a betegek adatainak elemzésére, személyre szabott kezelési terveket kidolgozva. A rákgenom-atlasz (TCGA) és a Human Longevity Project is MI-t alkalmaznak a genetikai mutációk azonosítására.
Prediktív analitika: fontos MI-alkalmazás az előrejelzéseket készítése a betegségek és szövődmények kialakulásának valószínűségéről. Az USA kórházi visszafogadási programja (HRRP) és az Izraeli EarlySense orvostechnikai eszközgyártó vállalat is MI-t használnak a betegadatok elemzésére, segítve a megelőző intézkedések meghozatalát. Utóbbi saját fejlesztésű, érintésmentes folyamatos megfigyelési technológiájával (CFCM-mel) képes távolról is monitorozni a betegeket. A kórházi monitorozási megoldásokból származó több évtizednyi adatot felhasználva a megoldás mintafelismerést és MI-modelleket alkalmazva dinamikus „betegstandardokat” hoz létre, majd megjelöli a betegek életjeleinek finom eltolódásait ettől. Ezzel segíti az egészségügyi ellátást végzőket az egészségi állapot vizualizálásában, a változások észlelésében, és az állapotromlás korai jeleinek észlelésében.
Idén várható MI-áttörések az orvostudományban
MI az orvosi képalkotásban: a radiológiai gyakorlatokba történő integráció tovább forradalmasíthatja a diagnosztikai pontosságot és hatékonyságot.
MI a gyógyszerkutatásban: növekszik a szerepe a gyógyszerkutatásban, a környezetvédelmi kutatásban és az egészségügyi alkalmazásokban, ebbe beleértve a DeepMind AlphaFold programjának használatát a fehérjeszerkezetek előrejelzésében.
MI-alkalmazások az egészségügyi adminisztrációban: még a klinikai MI-alkalmazásoknál is sebesebben terjednek, és magukban foglalják az időpontok ütemezését, az egészségügyi rendszerekben felmerülő számtalan kódolási igény kielégítését, a számlázást és az előzetes engedélyeztetést. Az orvosi kódolás automatizálása konkrétan a teljes automatizálás felé halad, ami felszabadíthatja az egészségügyi szakemberek idejét és javíthatja a pontosságot.
Az emberi virom kutatásának előrelépései: a NIH, az Egyesült Államok Egészségügyi és Humán Szolgáltatások Minisztériumának Nemzet orvosi kutatási ügynöksége által támogatott kezdeményezéseknek köszönhetően várhatóan jelentős előrelépések történnek az emberi virom MI támogatta kutatásában, ami új megértést adhat a vírusok és gazdaszervezetek közötti kölcsönhatásokról. (Az emberi virom az emberi testben lévő vírusok összessége.)
Bioelektronikai anyagok: az MI az anyagtudományokon is sokat lendíthet, a bioelektronikai anyagok, például az agy-számítógép interfészekhez használt biokompatibilis elektródák kifejlesztése várhatóan nagy hatást gyakorol az ide tartozó egészségügyi területekre.
Fontos mindehhez hozzátenni, hogy az MI nem képes bármilyen egészségügyi problémát megoldani. Nem helyettesítheti az emberi interakciót, az orvosok és segédszemélyzet tapasztalatait, és az emberi kreativitást, ítélőképességet, és éleslátást igénylő döntések meghozatalát sem.
Magyarországi MI-előrelépések
Hazánkban számos élvonalbeli orvosi kutatás zajlik, különösen a gyógyszeriparban és az orvostechnológiában. 2014-2022 között 39 nagyobb horderejű üzletet kötöttek a piacon, közel 1,2 milliárd euró értékben. Különösen a Semmelweis és az Óbudai Egyetem váltak fontos tudásközpontokká, hozzájárulva a robotsebészet és a tumorterápia fejlődéséhez. A Debreceni Egyetem kutatóinak és a GE HealthCare szakembereinek bevonásával tavaly ősz végére kétéves projektmunka után olyan, korszerű, mesterségesintelligencia-alapú megoldás született, amely lehetővé teszi a képi és szöveges diagnosztikai leletek kutatását az újonnan fejlesztett, magyar nyelvű, természetes nyelvi feldolgozó (NLP) algoritmusok segítségével.
A GE Szegeden is fejleszt MI-megoldásokat. Két éve 3,3 milliárd forintos beruházással bővítették budapesti és szegedi digitális egészségügyi fejlesztésekkel foglalkozó központjaikat, amihez 675 millió forint állami támogatást is kaptak. Szegeden az egészségügyi ellátórendszerek globális piacai számára fejlesztenek MI-n alapuló megoldásokat. Takács Péter egészségügyi államtitkár szerint a jövőben mesterséges intelligenciával támogatják majd hazánkban a jó minőségű képtároló és továbbító rendszeren (PACS-en) keresztül rögzített képi leletek kiértékelését is, amivel jelentősen csökkenthető a diagnózisra várakozás ideje.
Európa, beleértve Magyarországot is, 2024-ben valószínűleg a nagy áttörés évét köszöntheti majd a digitális egészségügyben a mesterséges intelligenciával támogatott orvosi technológiákkal, a telemedicina és a digitális terápiák terén elért eredményekkel, valamint az olyan szabályozási reformokkal, mint az MI-törvény és az európai egészségügyi adattér.
