Sztuczna inteligencja (AI) nie jest już odległą perspektywą w europejskiej opiece zdrowotnej; aktywnie zmienia sposób świadczenia opieki zdrowotnej, wykrywania chorób, a nawet postępu badań medycznych. Do 2025 r. narzędzia sztucznej inteligencji wykroczyły poza programy pilotażowe i znalazły zastosowanie w praktyce, chociaż budziły poważne obawy dotyczące etyki i bezpieczeństwa. Chociaż sztuczna inteligencja nie zastąpi lekarzy w najbliższym czasie, już zmienia krajobraz opieki nad pacjentami na całym kontynencie. Oto przegląd pięciu kluczowych zmian w europejskiej opiece zdrowotnej w ciągu ostatniego roku.
1. Przewidywanie zdrowia: przewidywanie chorób z wieloletnim wyprzedzeniem
Naukowcy opracowali modele sztucznej inteligencji, które pozwalają przewidzieć ponad 1000 schorzeń, w tym raka, choroby serca i cukrzycę, na dziesięć lat przed tradycyjną diagnozą. Tu nie chodzi o zastępowanie lekarzy; chodzi o zapewnienie badaczom bezprecedensowych danych na temat postępu choroby. Inne narzędzia już identyfikują ryzyko genetyczne, a nawet wykorzystują standardowe obrazowanie do wykrywania biomarkerów przewlekłego stresu.
Ta zdolność przewidywania jest rewolucyjna, ponieważ przenosi opiekę zdrowotną z leczenia reaktywnego do proaktywnej profilaktyki. Pozostają jednak pytania dotyczące sposobu wykorzystania tych danych i możliwości nadużyć.
2. Przyspiesz diagnozę: dokładność wspierana przez sztuczną inteligencję
Pierwszy system diagnostyczny AI „Prof.” uzyskał certyfikat w Europie. Valmed, który analizuje ogromne zbiory danych pacjentów, aby pomóc lekarzom w podejmowaniu decyzji dotyczących leczenia. W Wielkiej Brytanii stetoskopy AI mogą wykryć choroby serca w zaledwie 15 sekund, chociaż wstępne testy wykazały wysoki odsetek wyników fałszywie dodatnich (później stwierdzono, że dwie trzecie wykrytych przypadków były fałszywe). Narzędzie ujawniło jednak także rzeczywiste, wcześniej niewykryte problemy z sercem. Podobne systemy sztucznej inteligencji przyspieszają obecnie diagnozowanie raka prostaty, kierując pacjentów wysokiego ryzyka do przeglądu przez radiologów.
3. Optymalizacja opieki pooperacyjnej: automatyczne monitorowanie
Niemcy przodują w automatyzacji monitorowania pooperacyjnego pacjentów ze stentami wieńcowymi. Tradycyjnie proces ten jest pracochłonny i podatny na opóźnienia. Nowy algorytm AI analizuje obrazy naczyń krwionośnych, aby ocenić procesy gojenia z dokładnością porównywalną do ekspertów klinicznych. Oczekuje się, że ta standaryzacja poprawi zdrowie serca i zmniejszy ryzyko powikłań.
Korzyści są oczywiste: mniejsze obciążenie pracą personelu medycznego i bardziej spójna opieka nad pacjentem.
4. Walka z opornością na antybiotyki: odkrywanie leków pod kontrolą sztucznej inteligencji
Superbakterie odporne na antybiotyki stanowią narastający kryzys w Europie. Naukowcy wykorzystują obecnie sztuczną inteligencję do opracowywania i testowania nowych metod leczenia, przyspieszając poszukiwanie rozwiązań tam, gdzie tradycyjne metody utknęły w martwym punkcie. Naukowcy wykorzystują sztuczną inteligencję również do lepszego zrozumienia odpowiedzi immunologicznych w nadziei na opracowanie skutecznych szczepionek przeciwko bakteriom lekoopornym. Ma to kluczowe znaczenie, ponieważ obecne tempo rozwoju antybiotyków nie nadąża za ewolucją opornych szczepów.
5. Łagodzenie wypalenia zawodowego lekarzy: automatyzacja zadań administracyjnych
W całej Europie szpitale i kliniki wdrażają narzędzia sztucznej inteligencji do wykonywania zadań administracyjnych, takich jak prowadzenie dokumentacji i skierowania. Microsoft uruchomił swojego asystenta klinicznego AI w Irlandii, natomiast skryba AI firmy Tandem Health jest obecnie używany w Hiszpanii, Niemczech, Wielkiej Brytanii, Finlandii, Holandii, Norwegii i Danii. Cel jest prosty: zwolnić lekarzy, aby mogli skupić się na opiece nad pacjentami w obliczu rosnących niedoborów kadrowych i presji systemowych.
Wniosek: sztuczna inteligencja szybko staje się integralną częścią europejskiej opieki zdrowotnej. Pomimo obaw etycznych i zagrożeń bezpieczeństwa, potencjał poprawy diagnostyki, zapobiegania i skuteczności jest niezaprzeczalny. W następnej dekadzie prawdopodobnie nastąpi jeszcze głębsza integracja sztucznej inteligencji, co rodzi pytania dotyczące dostosowania siły roboczej, prywatności danych i długoterminowego wpływu na relacje lekarz-pacjent.
