Uloga AI-a u medicinskoj dijagnostici
AI je pokazao da ima mogućnost analiziranja velike količine podataka za kratko vrijeme a uz to prepoznaje obrasce koje ljudski liječnici u nekim situacijama ne mogu ni primijetiti. U radiologiji AI poboljšava analizu medicinskih slika (RTG, MRI, CT), često nadmašuje i ljudske radiologe. Pomoću mogućnosti analize velike količine podataka pomaže i u procjeni rizika pacijenata na temelju medicinske povijesti, životnih navika i genetike.
Optimizacija liječenja pomoću AI-a
AI poboljšava personaliziranu medicinu na način da analizira pacijentove podatke i predlaže prilagođene terapije za bolje rezultate i manje nuspojave. Također pruža liječnicima preporuke na temelju najnovijih istraživanja koje može brzo usporediti s pacijentovim podatcima.
Prednosti AI-a u zdravstvu
AI povećava učinkovitost pomoću automatizacije rutinskih zadataka oslobađa vrijeme liječnicima koji se onda mogu baviti i drugim stvarima. Poboljšava točnost na način da smanjuje ljudske pogreške u dijagnostici i liječenju. Smanjuje troškove jer omogućuje ranu dijagnostiku i optimizirano liječenje koje smanjuje potrebu za dugotrajnim terapijama. Uz sve to pruža bolje iskustvo pacijenta zbog brže dijagnoze i personaliziranijeg pristupa.
Izazovi i budućnost AI-a u zdravstvu
Neki od izazova mogu biti algoritamska pristranost i integracija s postojećim sustavima, a uz to moramo spomenuti i zaštitu privatnosti podataka jer ako se ne razvija svoj AI nego koristi neki već postojeći ne može se znati koja je razina sigurnosti tih podataka. Ali i uz sve te izazove potrebno je razvijati sofisticirane algoritme koji poboljšavaju dijagnostiku i liječenje uz očuvanje humanog pristupa pacijentima.
