AI w medycynie – największa rewolucja XXI wieku?

AI w medycynie – największa rewolucja XXI wieku?

17 stycznia

/

sztuczna inteligencja

Czy sztuczna inteligencja odmieni oblicze współczesnej medycyny? Wszystko wskazuje, że tak i to wcześniej niż moglibyśmy się spodziewać. 

Kluczową cechą narzędzi opartych na technologii sztucznej inteligencji jest zdolność do rozpoznawania istotnych relacji w danych surowych. Okazuję się, że umiejętność tę można wykorzystać w praktycznie wszystkich obszarach medycyny. Już dziś technologia AI pozwala personelowi medycznemu sprostać problemom, których samodzielne rozwiązanie jest czasochłonne i nieefektywne. Na blogu Nextrope przedstawiamy 3 naszym zdaniem najciekawsze zastosowania AI w medycynie.

Porządkowanie chaosu informacyjnego 

Dziennie na święcie publikowane są dziesiątki badań klinicznych. Wielu ekspertów i lekarzy jest zgodnych, że w takim natłoku danych wyselekcjonowanie tych istotnych dla przypadku konkretnego pacjenta staje się coraz trudniejsze. Tak jak w wielu innych dziedzinach, również w medycynie zapotrzebowania na narzędzia, które wspomogą człowieka w przeczesywaniu informacji wydaje się być wyższe niż kiedykolwiek. Właśnie tutaj z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja.

Technologie AI pozwalają lekarzom znajdować informacje w nieustrukturyzowanych zasobach literatury medycznej w szybszy i wydajniejszy sposób. Dzięki czemu jest im łatwiej nadążać za rozwojem nauki, aktualizować procedury i podejmować trafniejsze decyzje dotyczące leczenia pacjentów. Przykładem takiej Technologii jest IBM Watson, wykorzystywany przez lekarzy i badaczy do wydobywania cennych spostrzeżeń z milionów raportów zdrowotnych, rekordów danych pacjentów, badań klinicznych i czasopism medycznych.

Diagnostyka obrazowa 

Nawet badania przeprowadzane z użyciem najlepszej jakości urządzeń zawsze obarczone są ryzykiem błędu obserwatora, jeśli pozyskane dane analizowane są wyłącznie przez człowieka. Taki błąd może okazać się niezwykle kosztowny zarówno dla pacjenta jak i lekarza. Wykorzystanie algorytmów AI może zapewnić zdecydowanie mniejszy margines błędu niż w przypadku rozwiązań standardowych. Maszyny są od człowieka po prostu dużo dokładniejsze, szybsze i nie popełniają błędów wynikających np. ze zmęczenia. 

Najnowsze badania, takie jak testy stworzonego przez Google algorytmu do wykrywania wczesnych stadiów raka piersi  pokazują, że rozwiązania sztucznej inteligencji są w stanie osiągnąć wyniki o ponad 50% lepsze od metod tradycyjnych. W ciągu ostatnich kilku lat na rynku zdążyło pojawić się kilka rozwiązań wykorzystujących AI w diagnostyce obrazowej. Wśród nich narzędzia do do analizy tomografii komputerowej firm NVIDIA i Siemens czy program firmy Aidoc do analizy zdjęć rentgenowskich, który używany jest już w ponad 100 szpitalach na świecie. 

Diagnostyka nowotworów 

Chcąc umożliwić wczesną diagnostykę nowotworów różnego typu, rumuński start-up opracował niezwykle dokładne narzędzie AI-MICADIS. Zamiast powszechnie wykorzystywanych do tego celu krążących cząsteczek DNA czy komórek nowotworowych, skupia się ono na badaniu krążących  cząsteczek mikroRNA. Z algorytmów AI korzysta podczas analizy reakcji łańcuchowej polimerazy (PCR), mikromacierzy i danych sekwencjonowania nowej generacji (NGS), stanowiących istotne czynniki w wykrywaniu najwcześniejszych etapów rozwoju nowotworu. „Wybierając istotne zmiany molekularne i wykorzystując sztuczną inteligencję, stworzyliśmy najlepszą dostępną, nieinwazyjną metodę diagnozowania i wczesnego wykrywania wielu typów nowotworu” - tłumaczy Alexandru Floares, koordynator projektu AI-MICADIS. 

Narzędzie jest obecnie w stanie nie tylko wykryć 13 typów nowotworu, ale także rozróżnić postać złośliwą od łagodnej. “Ostatecznie udało nam się osiągnąć 99 % wskaźnik dokładności oraz wyposażyć narzędzie w zdolność do rozróżniania pomiędzy złośliwą a łagodną postacią choroby”- mówi Floares - „Ponadto udowodniliśmy, że wykorzystanie analityki danych i sztucznej inteligencji do łączenia różnych badań przewyższa jednorazowo przeprowadzone badanie na szeroką skalę pod względem kosztów, wydajności i wyników”.

AI w medycynie - perspektywy rozwoju?

Zastosowanie AI w medycynie stało się faktem, a nie tylko optymistyczną prognoza na przyszłośc. Niestety miną jeszcze lata zanim sztuczna inteligencja będzie powszechnie używana w każdym szpitalu na świecie.

 Wszystko jednak wskazuje, że w najbliższym czasie możemy spodziewać się dużych wzrostów na rynku rozwiązań AI w medycynie. Według raportu Yole jego skumulowany roczny wskaźnik wzrostu na lata 2020–2025 będzie wynosił aż 36%, czyniąc go jednym z najszybciej rozwijających się rynków z sektora informatycznego. Według analityków firmy w 2025 jego wartość całkowita ma przekroczyć 2,7 mld USD. Może wizyta u lekarza-robota nie jest wcale tak odległą perspektywą?

Chcesz wiedzieć więcej o zastosowaniu najnowszych technologii informatycznych w medycynie? Sprawdź nasz artykuł o tym jak Blockchain wspiera rozwój służby zdrowia. A jeśli interesują cię perspektywiczne obszary wdrożenia algorytmów sztucznej inteligencji, przeczytaj nasz artykuł o AI w edukacji.

Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

More of our Blog

See the latest collection of articles produced by our seasoned professionals

Zakres projektu

API/Backend
Development

Strony Internetowe
Development

Aplikacje Mobilne
Development

Projektowanie
Design

Blockchain
Solutions

Usługi Internetowe
Services

Next Enterprises zapewniło bankowi usługę technologiczną potrzebną do wprowadzenia projektu opartego na blockchainie. W ramach współpracy firma zaprojektowała usługę w modelu SaaS. Rozwiązanie przechowuje na swoich serwerach, udostępniając je bankowi i jednocześnie gwarantując jakość zgodną ze standardami zawartymi w umowie.

Tomasz Sienicki

Tomasz Sienicki

Blockchain Strategy Manager, Alior Bank

Współpraca z zespołem Nextrope wyznacza zupełnie nowy poziom jakości, innowacyjnych rozwiązań i profesjonalnych usług. Jeśli potrzebujesz wsparcia przy technologii blockchain, trafiłeś na profesjonalistów. Zdecydowanie polecam!

Kajetan Komar-Komarowski

Kajetan Komar-Komarowski

Współzałożyciel i prawnik Lex Secure

W listopadzie 2017 r. opublikowaliśmy grę wykorzystującą inteligentne kontrakty jako mechanizm dystrybucji i transakcji. Zespół Nextrope wspierał nas w najważniejszej części projektu - tworzeniu i testowaniu bezpieczeństwa inteligentnych kontraktów blockchain w sieci Ethereum. Mogę gorąco polecić Mateusza i jego zespół - to prawdziwi eksperci w dziedzinie blockchaina.

Maciej Skrzypczak

Maciej Skrzypczak

CEO Gameset