Premda je pred nama dalek put prije nego što zdravstvena zaštita u potpunosti bude primjenjivala umjetnu inteligenciju, dosadašnji primjeri iz prakse pokazuju da je potencijal više nego održiv.
U vrlo složenom sustavu zdravstvene zaštite, sustavi temeljeni na umjetnoj inteligenciji podržavaju zdravstvene djelatnike u vidu bržeg pružanja usluga, dijagnosticiranja problema i analiziranju podataka, s ciljem identificiranja trendova i/ili genetske informacije koje bi nekoga predisponirale za određenu bolest.
Kad se ušteda vremena izjednači sa spašavanjem života, vidljivo je da su umjetna inteligencija i strojno učenje transformativni ne samo za zdravstvo već i za svakog pojedinog pacijenta.
- Robotska kirurgija
Roboti mogu analizirati podatke iz predoperativnih medicinskih kartona i voditi kirurški instrument tijekom operacije, što može dovesti do smanjenja boravka u bolnici za 21%. Operacija uz pomoć robota smatra se “minimalno invazivnom”, zbog čega oporavak poslije takve operacije traje kraće. Pomoću umjetne inteligencije, roboti mogu koristiti podatke iz prošlih operacija kako bi se informirali o novim kirurškim tehnikama. Robot je prvi put korišten za operaciju oka, a najnapredniji kirurški robot Da Vinci omogućuje liječnicima da izvode složene zahvate s većom kontrolom od uobičajenih pristupa.
- Uspostavljanje kliničke prosudbe i/ili dijagnoze
Premda je primjena umjetne inteligencije za uspostavljanje dijagnoze još uvijek u povojima, bilo je nekoliko zanimljivih slučajeva uporabe AI i u tu svrhu. Među njima svakako se ubraja ono provedeno od strane Sveučilišta Stanford koje je testiralo deep learning algoritme za otkrivanje upale pluća. Preciznost detektiranja upale pluća od strane umjetne inteligencije na uzorku od 100 tisuća radioloških snimki usporediva je s onom koju postiže tim od četiri radiologa.
- Virtualne medicinske sestre
Obzirom da su virtualne medicinske sestre dostupne 24/7, mogu nadzirati pacijente i odgovarati na pitanja. Većina aplikacija virtualnih medicinskih sestara danas omogućuje da pacijenti redovito komuniciraju s pružateljima skrbi kako bi se spriječili nepotrebni posjeti bolnici. Virtualna medicinska sestra Care Angel čak može pružiti zdravstvene provjere telefonskim putem.
- Radni procesi i administracija
Tehnologija poput pretvaranja glasa u tekst primjenjuje se za izradu nalaza, a od pomoći je i za naručivanje testova, propisivanje lijekova i pisanje bilježaka s grafikona. Jedan od primjera korištenja AI za poboljšanje radnih procesa i podršku administraciji je NEWTON Dictate sustav za pretvaranje govora u tekst. NEWTON Dictate omogućuje liječniku da više vremena provodi s pacijentima: njegovo vrijeme se ne gubi na pretipkavanje nalaza i na dodatnu ovjeru dokumenata nakon što su bili poslani na prijepis, čime smanjuje broj potencijalnih pogrešaka. Kompatibilan je sa specijaliziranim programima i omogućuje unos anamneze ili dijagnoze direktno u program od interesa.
- Analiza slike
Analiza slike dugotrajan je proces za pružatelje zdravstvene zaštite, ali istraživački tim pod vodstvom MIT-a razvio je algoritam strojnog učenja koji može analizirati 3D skenove i do 1000 puta brže. Ova procjena u gotovo stvarnom vremenu može pružiti presudne podatke za operativne kirurge. Također, AI analiza slike mogla bi se primjenjivati u udaljenim područjima koja nemaju lak pristup pružateljima zdravstvenih usluga, pa čak i učiniti telemedicinu učinkovitijom jer pacijenti svojim telefonima s kamerama šalju slike osipa, posjekotina ili modrica kako bi utvrdili kakva vrsta skrbi im je potrebna.