Új technológiák az egészségügy javítására és az egészségügyi rendszerek hatékonyságának növelésére.
Az egészségügyi rendszerek hiányosságai világszerte nyilvánvalóvá váltak a Covid–19-világjárvány első napjaiban, amikor jó néhány kórház munkaterhelését gyorsan túllépték. Erre válaszul kormányzati és egyetemi csoportok jöttek létre, hogy a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást (Machine Learning, ML) integrálják az egészségügybe – mind a közelgő világjárványok előrejelzésére, mind azok hatékony kezelésére. Ezek a nemzeti és globális egészségügyi rendszerek hatékonyságának növelésére irányuló, a súlyos egészségügyi válságokkal szembenéző, valamint az ellátáshoz való hozzáférés demokratizálására irányuló erőfeszítések kezdeti szakaszban vannak, de a minőségi adatoknak a mesterségesintelligencia- és ML-modellekbe való integrálásával gyorsan bővülni fognak.
A mesterségesintelligencia-alapú technológiák segíthetnek egy kapcsolódó kihívás kezelésében is – ezek a hosszú várakozási idők, amelyeket sok beteg tapasztal, amikor az egészségügyi rendszeren keresztül próbál orvosi ellátáshoz jutni. Meglepő módon e hosszú késedelmek gyakran nem a kapacitáshiányból, hanem a meglévő létesítményekhez való egyenlőtlen hozzáférésből – és az ebből következő kihasználatlanságból – adódnak. A meglévő egészségügyi létesítmények kurátori adathalmazára alkalmazva a mesterséges intelligencia, az ML és az adatelemzés javította a betegek kezeléshez való hozzáférését.
A Medical Confidence, a CloudMD leányvállalata ilyen technológiát alkalmazott a betegek kezelési igényeinek és a létesítmények elérhetőségének optimális összehangolására, lehetővé téve a kezelési várakozási idő csökkentését – egyes esetekben több hónapról mindössze hetekre. Az ellátáshoz való hozzáférés optimalizálásának mesterséges intelligencián alapuló megközelítése széles körben elfogadott lesz Kanadában, és valószínűleg máshol is alkalmazni fogják.
A mesterséges intelligencia alapú egészségügyi ellátás hatása még mélyrehatóbb lehet a fejlődő országokban, ahol gyakran hiányzik az infrastruktúra és a személyzet ahhoz, hogy a lakosság széles körének elérhető közegészségügyi szolgáltatásokat nyújtsanak. Az új vagy folyamatban lévő egészségügyi állapotok azonosítását, nyomon követését és kezelését segítő intelligens eszközök – például a radiológiai adatok leolvasását megkönnyítő mesterségesintelligencia-alapú rendszer – az első lépést jelentik az MI és az ML felhasználásával az egészségügyi ellátási képességek javítására az olyan helyeken, ahol az ellátás jelenleg nem megfelelő.
Indiában például a több mint 1,4 milliárdos, szétszórtan élő népességű ország az orvosi ellátás javítása érdekében mesterséges intelligencia alapú megoldásokat alkalmaz. Az ottani kormány lehetővé tette az orvosok számára, hogy segítő technológiák segítségével, a szükséges adatvédelmi biztosítékok mellett, távoli közösségeket is bevonjanak.
Az adatvédelem és az ilyen meglátások létrehozásához szükséges adatok összegyűjtése mellett a mesterséges intelligenciával támogatott egészségügyi megközelítések bevezetésének további kihívásai közé tartozik a közvélemény elfogadottságának, az ilyen technológiák általános elfogadásának megerősítése, a betegek megfelelőségének biztosítása és az esetleges nemzetbiztonsági aggályok kezelése. Bár ezeket az akadályokat nehéz lehet leküzdeni, a tétlenség kockázatai egyértelműek.
Ráadásul minden olyan rendszernek, amely egy hatalmas népesség egészségére és jólétére vonatkozó személyes adatokat gyűjt, gondosan kidolgozott jogi és etikai keretek között kell működnie. Ezek most is vita tárgyát képezik, és a jogi keretek már kezdenek kikristályosodni a mesterséges intelligencia és az ML globális egészségügyi alkalmazása érdekében. A mesterséges intelligencián alapuló egészségügyi megoldások a következő három-öt évben egyre inkább elterjednek, és ezek nagyban szolgálják majd az emberi egészséget – különösen az ellátatlan népesség körében.
(Forrás és fotó: A 2023-as Top 10 Emerging Technologies jelentés)
