A mesterséges intelligencia (MI) bevezetése jelentős erőforrásokat válthat ki az egészségügyben, ami hatékonyabb betegellátást és javuló szolgáltatásokat eredményezhet. Ebből pedig a betegek is profitálni fognak, állítják a szakértők, ráadásul több olyan terület is van, ahol már sikeresen alkalmazható a technológia. A lehetséges megvalósításról számos már működő gyakorlatot is bemutatnak majd a szakmai közönségnek Digital Health Summiton november 29-én.
Időmegtakarítás: Az MI segítségével az egészségügyi szakemberek és munkatársaik jelentősen csökkenthetik az olyan adminisztratív terhek és rutinfeladatok mennyiségét, mint például a betegadatok rögzítése vagy időpontok egyeztetése. Ennek eredményeként több idő juthat az orvoslásra és a betegellátásra.
Munkaerő-optimalizálás: Az egyes rendszerek – például a páciensekkel való kommunikációban használható chatbotok és virtuális asszisztensek – támogatják az egészségügyi személyzetet a munkafolyamatok hatékonyabb irányításában és optimalizálásában, így közvetve szintén csökkentik az orvosok terhelését.
Megtakarítás: A mesterséges intelligencián alapuló megoldások lehetővé teszik az egészségügyi rendszerek költséghatékonyabb működtetését, a többi között a betegségek korai felismerésével és kezelésével kapcsolatosan. Ez hosszú távon kevesebb kórházi ápolást és költségkímélőbb eljárásokat eredményezhet.
Adatfeldolgozás és -elemzés: A mesterséges intelligencia képes nagy mennyiségű egészségügyi adat gyors és pontos elemzésére. Ez segíthet az epidemiológiai kutatásokban, a betegségterjedés előrejelzésében és számtalan egészségügyi trend megértésében.
Jobb döntéshozatal: Az ilyen rendszerek segíthetik az orvosokat és egészségügyi szakembereket a jobb döntéshozatalban a diagnózisok, a terápiás ajánlások és a kezelési tervek kialakítása során. Ez pedig javíthatja a betegellátás minőségét.
Megelőzés és korai felismerés: Az MI prediktív elemzésekkel hozzájárulhat a betegségek korai felismeréséhez és a kockázati tényezők azonosításához. Ennek eredményeként a betegségmegelőzés és -kezelés még hatékonyabb lehet.
5.-es biológiakvíz: hány veséje van egy embernek? – 10 kérdés az emberi testről
Távoli betegellátás: A mesterséges intelligencia lehetővé teszi a távoli betegellátást és olyan telemedicinális megoldások használatát, amelyek növelhetik az egészségügyi szolgáltatások hozzáférhetőségét.
Kutatás-fejlesztés: Az MI segíthet új gyógyszerek és terápiák kifejlesztésében, valamint az egészségügyi kutatások területén is hasznos lehet az új felfedezések és eredmények előmozdításában.
A mesterséges intelligencia tehát számos nagyszerű dolgot ígér, és bár megvan benne a lehetőség, hogy megváltoztassa a világot, de ehhez újfajta megközelítésre van szükség a szereplők részéről is. Az ötlettől a cselekvésen át a valódi értékteremtésig ugyanis még hosszú út vezet, annak ráadásul mérhetőnek és fenntarthatónak kell lennie – állítja Ian Hook a Novartis képviseletében. A világ egyik vezető egészségügyi vállalata úgy véli, az eddigiektől eltérően kell gondolkodni és strukturálni az érdemi fejlődés eléréshez, és új kritériumok alapján lehet csak működő innovációs folyamatot kiépíteni. Ezek nélkül a mesterséges intelligencia csupán egy hangzatos hívószó marad tartalom nélkül.
A megvalósításra egyébként több területen is akad már példa, akár itthon is. A Hungaropharma több mint 10 milliárd forintos beruházásának eredményeképpen idén adták át azt a budapesti központot, amelyben az automata logisztikai technológia, valamint az azt vezérlő integrált informatikai rendszernek köszönhetően a raktárkapacitástól kezdve a hőmérsékleti értékekig és a szállítójárművek által megtett kilométerekig minden mérhető és elemezhető - hangsúlyozza Nagy Andor, a Hungaropharma operációs igazgatója.
A november végi Digital Health Summit konferencián szó esik majd az adat feldolgozásának fontosságáról és arról, ehhez mennyi mindent adhat hozzá a digitalizáció és a mesterséges intelligencia. Az adatok mennyisége ugyanis exponenciálisan nő a modern egészségügyben, így Magyarországon is. A laboratóriumi adatok az objektív egészségügyi adatok egészen megdöbbentő mennyiségét, 94 (!) százalékát generálják, és ma már a betegek kórélettani állapotára vonatkozó információk elsődleges forrásai. Az információk elemzése és integrálásuk a klinikai protokollokba számszerűsíthetően jobb betegeredményekhez, egyszerűbb betegutakhoz, még hatékonyabb és eredményesebb klinikai döntéshozatalhoz vezet - hangsúlyozza Prof. Dr. Kovács L. Gábor, a Pécsi Tudományegyetem Szentágothai János Kutatóközpontjának kutatócsoport-vezetője. A Pécsi Tudományegyetem a Roche Magyarországgal karöltve, stratégiai partnerként dolgozik azon 2023 ősze óta, hogy a diagnosztikai döntéshozatalt adatalapúan fejlesszék, csakúgy, mint a kutatásfejlesztési területet.
Ez is érdekelhet
De más területeken szintén sokat segítenek az új megoldások. A BTL CONNECTin rendszere például jelentősen növeli a vizsgálatok pontosságát a diagnosztikai kardiológia területén a teljes digitalizálással, így csökkentve és egyszerűsítve az orvosi és ápolói személyzet bürokratikus terheit – teszi hozzá Martin Viktora, a BTL Industries termékmenedzsment-vezetője.
