– Skupiamy się na rozwiązaniach bioinformatycznych z zakresu nowych technologii wspomagania decyzji lekarskich w oparciu o dane, które są wprowadzane do systemów informatycznych szpitali. Chodzi o to, by automatycznie wysyłać powiadomienia, przypomnienia, sugestie prowadzącemu lekarzowi, tak żeby umożliwić jak największą czułość wychwytywania określonych przypadków, w tym wczesnego wykrywania nowotworów i przez to poprawę jakości leczenia chorych – mówi prof. dr hab. n. med. Grzegorz Basak ze startupu Saventic Health.
Sztuczna inteligencja może być, zdaniem onkologów, szansą na ogromną poprawę procesu diagnozowania chorób nowotworowych. Amerykańska firma Proscia opracowała oprogramowanie Concentriq, wykorzystujące głębokie uczenie oparte na pracy sieci splotów neuronowych do analizowania zdigitalizowanych wyników badań, również obrazowych. Moduł DermAI sprawdza i klasyfikuje biopsje raka skóry przed lub po przeglądzie patologa w oparciu o 300 modeli diagnozowania. Pozwala to znacznie zmniejszyć ryzyko postawienia błędnej diagnozy.
– Nowotwór rozwija się często wiele lat, czasami krócej. Natomiast bardzo często ludzie są chorzy i chodzą po lekarzach, od specjalisty do specjalisty, zanim nowotwór zostanie ostatecznie odkryty. Systemy oparte na sztucznej inteligencji będą w stanie wychwycić ten nowotwór na wczesnych stadiach, wtedy, kiedy widoczne są tylko niewielkie odchylenia w morfologii krwi, wychwytywalne właśnie przez sztuczną inteligencję, niekoniecznie oczami lekarza, często będącymi jeszcze oficjalnie w granicach normy, ale już ulegające zmianie w czasie – tłumaczy prof. Grzegorz Basak.
Stworzona przez Saventic Health platforma SARAH jest rozwiązaniem, które bazuje na ogromnym zasobie danych historycznych, które gromadziły polskie szpitale. Po opracowaniu ich przez sztuczną inteligencję udało się stworzyć algorytmy zdolne do wykrywania już na wczesnym etapie nowotworów i chorób, które są bardzo trudne do zdiagnozowania, takie jak choroba Gauchera czy rak kości. Taki postęp w automatyzacji procesu diagnozowania nowotworów nie oznacza jednak ograniczenia kompetencji lekarzy.
– Sztuczna inteligencja będzie systemem tylko wspierającym pracę lekarza, ale nie zastępującym lekarza. To lekarz podejmuje decyzję w oparciu o swoją wiedzę i doświadczenie. Może uzyskiwać jedynie sugestie, podpowiedzi, które pozwolą mu zwiększyć swoją skuteczność. Lekarz ma prawo być zmęczony, może mieć za dużo pacjentów, zbyt mało czasu na pacjenta, a jeżeli system podpowie mu pewne rozwiązania w danej sytuacji, może zwiększyć swoją skuteczność i bezpieczeństwo swojego działania – wskazuje ekspert.
Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji w diagnostyce medycznej może być też szansą na uzdrowienie służby zdrowia. Dzięki platformom wspieranym przez sztuczną inteligencję pacjenci nie będą zmuszeni do odbywania wizyt u wielu różnych specjalistów, tylko zostaną skierowani do tego, który potwierdzi lub wykluczy wstępną diagnozę. To może wpłynąć na znaczną redukcję liczby wizyt odbywanych przez jednego pacjenta, a w rezultacie – skrócić kolejki do specjalistów. To również szansa na szybsze wdrożenie odpowiedniego modelu leczenia.
– Nasze rozwiązania mogą także dostarczyć możliwości celowanej terapii, szytej niejako na miarę pacjenta na podstawie indywidualnych cech chorego, jego choroby i proponowanego leczenia – dodaje prof. Grzegorz Basak.
Obecnie rozwiązanie proponowane przez polski spin off Uniwersytetu Warszawskiego jest testowane w sieci prywatnych przychodni podstawowej opieki zdrowotnej. Celem firmy jest wdrożenie go do szpitalnych systemów informatycznych, by mogły one dostarczać dane niezbędne do udoskonalenia systemu.
Według analityków z MarketsandMarkets rynek rozwiązań bioinformatycznych będzie w 2023 roku wyceniany na 13,5 mld dol. Dla porównania, w 2018 roku wycena opiewała na kwotę około 7 mld dol.
Komentarze