piše: prof. dr. sci. Senad Burak, Univerzitet u Sarajevu, Mašinski fakultet - redovni profesor iz oblasti Računarskog inženjerstva

Umjetna inteligencije (AI) u medicini

Umjetna inteligencija (engl. Artificial Intelligence AI) je brzo rastuće područje tehnologije koje ima značajnog utjecaja u različitim industrijama, uključujući i zdravstvo. Integracija sistema AI u oblast zdravstvene zaštite ima potencijal da revolucionira industriju poboljšanjem ishoda liječenja pacijenata, smanjenjem troškova i povećanjem efikasnosti. U ovoj objavi ćemo detaljnije analizirati trenutno stanje u primjenama AI u zdravstvu i njihovim potencijalnim prednostima i izazovima.

AI u medicinskom snimanju

Jedna od najperspektivnijih primjena AI u zdravstvu je u medicinskom snimanju (engl. medical imaging). Medicinsko snimanje je jedna od ključnih tehnologija za dijagnozu i liječenje različitih bolesti i stanja. Međutim, interpretacija medicinskih slika, kao što su rendgenski snimci i CT skenovi, traži visok stepen stručnosti, može biti dugotrajna i sklona greškama. Tehnologija snimanja potpomognuta sistemima AI može pomoći radiolozima da identifikuju abnormalnosti na medicinskim slikama s većom preciznošću i brzinom. Na primjer, AI može otkriti početne znakove raka pluća na rendgenskim i CT snimkama, što može dovesti do rane dijagnoze i boljih ishoda za pacijente.

Integracija umjetne inteligencije u oblasti medicinskog snimanja ima potencijal da promijeni način na koji radiolozi i drugi zdravstveni radnici dijagnosticiraju i liječe bolesti. Navodimo nekoliko konkretnih primjera primjene AI u medicinskom snimanju:

1. Analiza slike (engl. image analysis): AI algoritmi mogu analizirati medicinske slike, kao što su rendgenski snimci, CT skenovi i MR skeniranje, kako bi otkrili i dijagnosticirali abnormalnosti s većom preciznošću i brzinom. Na primjer, AI algoritmi mogu identificirati znakove raka, srčanih bolesti i neuroloških poremećaja.
   
   
2. Segmentacija slike (engl. image segmentation): AI algoritmi mogu razdvojiti različite regije slike, kao što su organi ili tkiva, kako bi pružili jasniji i detaljniji prikaz za dijagnozu i planiranje liječenja. Na primjer, AI algoritmi mogu segmentirati slike mozga kako bi identificirali specifične strukture za planiranje operacije.
   
   
3. Registracija slike (engl. image registration): AI algoritmi mogu uskladiti više slika istog pacijenta, snimljenih u različito vrijeme ili s različitim modalitetima snimanja, kako bi pružili sveobuhvatniji prikaz stanja pacijenta. Ovo može biti posebno korisno u praćenju progresije bolesti i plana za liječenje.
   
   
4. Poboljšanje slike (engl. image enhancement): AI algoritmi mogu poboljšati postojeći kvalitet medicinskih slika, ukčljučujući mogućnost smanjenja šuma ili poboljšanje kontrasta, čime se poboljšava tačnost dijagnoze i planiranja liječenja.
   
   
5. Optimizacija toka posla (engl. workflow optimization): između ostalog, AI algoritmi mogu automatizirati rutinske zadatke, kao što su obrada i analiza slike, kako bi se povećala efikasnost i smanjilo opterećenje zdravstvenih radnika. Ovo može osloboditi vrijeme za složenije zadatke i time direktno poboljšati njegu pacijenata.

Sve u svemu, integracija AI u oblasti medicinskog snimanja ima veliki potencijal da poboljša dijagnostičku tačnost, smanji troškove zdravstvene zaštite i na kraju poboljša ishode liječenja pacijenata.

AI u medicinskoj hirurgiji

AI ima nekoliko potencijalnih primjena u medicinskoj hirurgiji, od preoperativnog planiranja do intraoperativnog donošenja odluka i postoperativne njege. Evo nekoliko primjera kako se AI može koristiti u medicinskoj hirurgiji:

1. Preoperativno planiranje (eng. preoperative planning): AI algoritmi mogu pomoći u planiranju hirurških procedura analizom medicinskih slikovnih podataka kako bi se identificirao najbolji pristup, alati i tehnike. Na primjer, AI može pomoći da se identificira optimalna lokacija reza ili najefikasnija putanja za hirurški instrument.
   
   
2. Hirurška navigacija (eng. surgical navigation): Hirurški navigacijski sistemi sa AI-om mogu pružiti povratne informacije u realnom vremenu hirurzima tokom procedure, kao što je praćenje lokacije hirurških instrumenata ili vizualizacija položaja unutrašnjih struktura. Ovo može pomoći da se poveća hirurška preciznost i tačnost.
   
   
3. Hirurgija potpomognuta robotikom (eng. robotics-assisted surgery): Sistemi robotske hirurgije koji koriste AI algoritme mogu izvesti složene hirurške procedure sa većom preciznošću i tačnošću od tradicionalnih metoda. Na primjer, roboti potpomognuti  umjetnom inteligencijom mogu pomoći u uklanjanju tumora ili izvođenju složenih rekonstruktivnih procedura s većom preciznošću i brzinom.
   
   
4. Intraoperativno donošenje odluka (eng. intraoperative decision-making): AI algoritmi mogu analizirati podatke sa senzora i drugih uređaja koji se koriste tokom operacije kako bi pružili povratnu informaciju u realnom vremenu hirurškom timu. Na primjer, AI može pomoći u praćenju protoka krvi, identificiranju tipova tkiva ili otkrivanju anomalija, a koji bi se mogli propustiti uobičajenim ljudskim promatranjem.
   
   
5. Postoperativna njega (eng. postoperative care): AI algoritmi mogu pomoći u praćenju pacijenata nakon operacije, identifikaciji potencijalnih komplikacija i preporuci odgovarajućih intervencija. Na primjer, sistemi za praćenje sa AI-om mogu upozoriti zdravstvene radnike na znakove infekcije ili druge postoperativne komplikacije prije nego što postanu teške.

Prema tome, integracija umjetne inteligencije u medicinsku hirurgiju ima velik potencijal za poboljšanje kirurških ishoda, smanjenje vremena oporavka i povećanje sveukupnog tretmana pacijenata. Međutim, važno je osigurati da se ove tehnologije razvijaju i primjenjuju na etički i odgovoran način, uz odgovarajuću obuku i nadzor kako bi se osigurala sigurnost pacijenata i spriječile potencijalne pristranosti ili greške.

Razvoj novih lijekova

Još jedna potencijalna primjena AI u zdravstvu je u području razvoja novih lijekova i terapija. Otkrivanje lijekova je dugotrajan i skup proces koji uključuje identifikaciju potencijalnih kandidata za lijekove, testiranje njihove sigurnosti i djelotvornosti i na kraju dobijanje regulatornog odobrenja. AI može pomoći da se ubrza ovaj proces analizirajući ogromne količine podataka i identificirajući obećavajuće kandidate za lijekove koje su možda previdjeli ljudski istraživači. To može dovesti do razvoja efikasnijih lijekova i brže isporuke novih tretmana pacijentima.

Personalizacija brige o pacijentima

AI se također može koristiti za dodatnu personalizaciju brige o pacijentima. Analizom podataka o pacijentima, kao što su porodična anamneza, laboratorijski rezultati ili faktori načina života, AI algoritmi mogu pomoći kliničarima da razviju personalizirane planove liječenja koji su prilagođeni pojedinačnim pacijentima. Na primjer, AI može pomoći da se identifikuju pacijenti koji su pod visokim rizikom od razvoja kroničnih bolesti kao što su dijabetes ili kardiovaskularne bolesti, te omogućiti da se razviju personalizirani planovi preventivne njege kako bi se smanjio njihov rizik.

Potencijalni problemi i izazovi

Uprkos potencijalnim prednostima vještačke inteligencije u zdravstvu, postoje i neki izazovi kojima se treba pozabaviti. Jedan od najvećih izazova je etička upotreba AI u zdravstvu. AI algoritmi mogu biti pristrasni ako su obučeni na podacima koji nisu reprezentativni za populaciju. To može dovesti do dispariteta u ishodima zdravstvene zaštite za različite grupe pacijenata. Drugi izazov je potreba da se zaštiti privatnost i povjerljivost pacijenata kada se koristi AI za analizu podataka o pacijentima.

MEDEX.EMIS i umjetna inteligencija

Informacioni sistem MEDEX.EMIS već neko vrijeme priprema rješenja pojedinih modula zasnovanih na umjetnoj inteligenciji. Podloga za to je veliko akademsko i istraživačko iskustvo njegovih vodećih projektanata obzirom da već godinama predaju niz fakultetskih predmeta iz oblasti AI ("Vještačka inteligencija i inteligentni sistemi", "Ekspertni sistemi i baza znanja" itd).

S druge strane, zajedno sa studentima su obrađene brojne teme iz programiranja iz oblasti šire primjene AI u inženjerskim aplikacijama. Jedini smo tim u BiH koja se tim oblastima bavi već 15-tak godina i matični smo fakultet na Univerzitetu u Sarajevu za oblast umjetne inteligencije i računarskog inženjerstva.

U sistemu MEDEX.EMIS bi uskoro mogla biti implementirana nova funkcionalnost analize karijesa i ostalih bolesti zuba uz pomoć umjetne inteligencija. Također, u planu su i mnoge druge oblasti medicine.

Zaključak

U zaključku, navodimo da integracija AI u oblast zdravstvene zaštite ima potencijal da revolucionira industriju poboljšanjem ishoda liječenja pacijenata, smanjenjem ukupnih troškova i povećanjem efikasnosti. Analiza medicinskih snimki uz pomoć umjetne inteligencije, robotizirane hirurške operacije, proces otkrivanja i razvoja novih lijekova i personalizirana njega pacijenata samo su neki od primjera kako se AI može koristiti u zdravstvu. Neke od tih mogućnosti su u planu da se uskoro implementiraju u sistem MEDEX.EMIS.

Na kraju, navodimo da su etička pitanja upotrebe AI u zdrastvu, te zaštita privatnosti i povjerljivosti podataka pacijenata kritični izazovi kojima se treba ozbiljno pozabaviti. Sve u svemu, budućnost AI u medicini izgleda obećavajuće i biće uzbudljivo vidjeti kako će ova tehnologija nastaviti da se razvija i utiče na brigu o pacijentima u godinama koje dolaze.