Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι πια επιστημονική φαντασία. Έχει μπει δυναμικά και στον χώρο της υγείας και υπόσχεται να αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο μπορούμε να προλάβουμε κάποια ασθένεια.
Σήμερα οι υπολογιστές δεν περιορίζονται απλώς στην καταγραφή στοιχείων, αλλά μπορούν να αναλύουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων, να εντοπίζουν μοτίβα και να προβλέπουν ποιοι άνθρωποι διατρέχουν μεγαλύτερο κίνδυνο για συγκεκριμένες παθήσεις.
Οι εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην πρόληψη είναι ήδη πολλές. Για παράδειγμα, συστήματα τεχνητής νοημοσύνης αναλύουν αποτελέσματα απεικονιστικών εξετάσεων και εντοπίζουν πρώιμες αλλοιώσεις που το ανθρώπινο μάτι μπορεί να μην αντιληφθεί. Άλλες εφαρμογές περιλαμβάνουν την πρόβλεψη κινδύνου για διαβήτη ή καρδιοπάθειες με βάση συνδυασμένα δεδομένα για διατροφή, ύπνο, επίπεδα άσκησης και γενετικά χαρακτηριστικά.
Τα έξυπνα προγράμματα μπορούν να ανιχνεύσουν και μικρές αλλαγές στο DNA ή σε αιματολογικούς δείκτες, παρέχοντας ενδείξεις για ασθένειες πολύ πριν εμφανιστούν τα πρώτα συμπτώματα. Με αυτόν τον τρόπο, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τους γιατρούς να παρεμβαίνουν νωρίτερα και να προτείνουν εξατομικευμένα μέτρα πρόληψης.
Τα πεδία εφαρμογής
- Πρόληψη καρδιοπάθειας και διαβήτη: Συστήματα τεχνητής νοημοσύνης αναλύουν συνδυαστικά δεδομένα για ηλικία, βάρος, διατροφή, επίπεδα άσκησης, οικογενειακό ιστορικό και αιματολογικούς δείκτες για να προβλέψουν ποιοι άνθρωποι διατρέχουν υψηλό κίνδυνο εμφάνισης καρδιοπάθειας ή διαβήτη. Με βάση αυτά τα μοντέλα, οι γιατροί μπορούν να προτείνουν εξατομικευμένες παρεμβάσεις, όπως αλλαγές στη διατροφή ή την καθημερινή δραστηριότητα.
- Διάγνωση καρκίνου μέσω απεικονιστικών εξετάσεων: Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε ακτινογραφίες, μαστογραφίες, αξονικές και μαγνητικές τομογραφίες για να εντοπίζει πρώιμους όγκους ή ανωμαλίες που είναι δύσκολο να εντοπιστούν με γυμνό μάτι. Έρευνες έχουν δείξει ότι ορισμένα συστήματα ΤΝ μπορούν να εντοπίσουν καρκίνο του μαστού ή των πνευμόνων σε πολύ αρχικό στάδιο, αυξάνοντας τις πιθανότητες επιτυχημένης θεραπείας.
- Ανάλυση γενετικών δεδομένων: Μπορεί να επεξεργαστεί τεράστιες ποσότητες γενετικών δεδομένων για να εντοπίσει μεταλλάξεις που αυξάνουν τον κίνδυνο συγκεκριμένων ασθενειών, όπως κληρονομικών καρκίνων ή καρδιαγγειακών παθήσεων. Έτσι, οι άνθρωποι που διατρέχουν μεγαλύτερο κίνδυνο μπορούν να ενημερωθούν νωρίς και να κάνουν τακτικούς ελέγχους.
- Παρακολούθηση χρόνιων ασθενειών: Για ασθενείς με διαβήτη, υπέρταση ή καρδιοπάθεια, συσκευές που συνδέονται με εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να παρακολουθούν σε πραγματικό χρόνο τα επίπεδα γλυκόζης, πίεσης ή καρδιακών παλμών και να ειδοποιούν τον ασθενή ή τον γιατρό σε περίπτωση ανωμαλιών. Αυτό επιτρέπει έγκαιρη παρέμβαση και μειώνει τον κίνδυνο επιπλοκών.
- Πρόβλεψη εξάρσεων ή επιδημιών: Με ανάλυση δεδομένων από νοσοκομεία, φαρμακεία και κοινωνικά δίκτυα, μπορεί να προβλέψει την εξάπλωση ασθενειών ή εποχικών ιώσεων, βοηθώντας τα δημόσια συστήματα υγείας να προετοιμαστούν και να κατανείμουν καλύτερα τους πόρους τους.
- Εξατομικευμένη φαρμακευτική αγωγή: Η τεχνητή νοημοσύνη αναλύει τον τρόπο που κάθε οργανισμός ανταποκρίνεται σε φάρμακα, ώστε να επιλέγονται οι πιο κατάλληλες θεραπείες για τον κάθε ασθενή, μειώνοντας παρενέργειες και αυξάνοντας την αποτελεσματικότητα.
- Ψυχική υγεία: Υπάρχουν εφαρμογές που αναλύουν φωνή, γραπτό λόγο ή μοτίβα συμπεριφοράς για να εντοπίσουν πρώιμα σημάδια κατάθλιψης, άγχους ή άλλων ψυχικών διαταραχών. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για έγκαιρη παρέμβαση.
Τι μπορούμε να περιμένουμε στο μέλλον
Στο μέλλον η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να γίνει ακόμα πιο ισχυρό εργαλείο πρόληψης. Φανταστείτε, λένε οι ειδικοί που παρακολουθούν τις τεχνολογικές εξελίξεις, εφαρμογές που παρακολουθούν καθημερινά τη φυσική κατάσταση, την ποιότητα ύπνου και τη διατροφή σας και προτείνουν προληπτικά μέτρα σε πραγματικό χρόνο. Η συνδυαστική ανάλυση γενετικών δεδομένων, περιβαλλοντικών παραγόντων και καθημερινών συνηθειών μπορεί να δημιουργήσει ένα “προφίλ κινδύνου” για κάθε άτομο, βοηθώντας στην εξατομίκευση της πρόληψης.
Παράλληλα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υποστηρίξει δημόσια προγράμματα υγείας, εντοπίζοντας περιοχές με υψηλή συχνότητα ασθενειών ή προβλέποντας την εξάπλωση επιδημιών. Αυτό θα επιτρέψει έγκαιρες παρεμβάσεις και καλύτερη διαχείριση των πόρων του συστήματος υγείας.
Προκλήσεις και περιορισμοί
Παρόλο που η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει τεράστιες δυνατότητες στην πρόληψη και τη διάγνωση ασθενειών, η εφαρμογή της στην υγεία δεν είναι χωρίς προκλήσεις. Ένα από τα βασικότερα ζητήματα είναι η προστασία των προσωπικών δεδομένων. Η τεχνητή νοημοσύνη χρειάζεται μεγάλες βάσεις δεδομένων για να λειτουργήσει αποτελεσματικά – δεδομένα που περιλαμβάνουν ευαίσθητες πληροφορίες, όπως ιστορικό ασθενειών, γενετικά χαρακτηριστικά, φαρμακευτική αγωγή, τρόπο ζωής και ακόμα και προσωπικές συνήθειες. Η λανθασμένη διαχείριση ή η παραβίαση αυτών των δεδομένων μπορεί να οδηγήσει σε σοβαρές παραβιάσεις της ιδιωτικότητας και σε δυσπιστία από το κοινό.
Επιπλέον, οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται πρέπει να είναι διαφανείς και αξιόπιστοι. Σε πολλές περιπτώσεις, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης λειτουργούν ως “μαύρα κουτιά”: οι γιατροί και οι ασθενείς βλέπουν το αποτέλεσμα, αλλά δεν γνωρίζουν πώς ακριβώς ο αλγόριθμος κατέληξε σε μια διάγνωση ή πρόβλεψη. Αυτό μπορεί να δημιουργήσει προβλήματα εμπιστοσύνης και να δυσκολέψει την ιατρική κρίση. Εάν οι αλγόριθμοι βασίζονται σε μεροληπτικά ή περιορισμένα δεδομένα, μπορεί να οδηγήσουν σε λανθασμένες αποφάσεις ή σε ανισότητες στην πρόσβαση σε υγειονομική φροντίδα, ιδιαίτερα για ομάδες που δεν περιλαμβάνονται επαρκώς στις βάσεις δεδομένων.
Μια άλλη πρόκληση αφορά την εκπαίδευση των επαγγελματιών υγείας. Η χρήση τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί καλή γνώση της τεχνολογίας και των δυνατοτήτων της, ώστε οι γιατροί να μπορούν να αξιολογούν τα αποτελέσματα σωστά και να μην εξαρτώνται πλήρως από τα μηχανήματα. Παράλληλα, τα συστήματα πρέπει να ενσωματώνονται αρμονικά στις υπάρχουσες διαδικασίες των νοσοκομείων και των κλινικών, χωρίς να δημιουργούν πρόσθετο φόρτο ή σύγχυση.
Τέλος, υπάρχει η νομική και ηθική διάσταση. Ποιος φέρει την ευθύνη αν μια απόφαση αποβεί λανθασμένη; Πώς εξασφαλίζεται ότι οι ασθενείς κατανοούν τις δυνατότητες και τους περιορισμούς της τεχνητής νοημοσύνης;
Πηγή: https://www.capital.gr/health/3952670/texniti-noimosuni-kai-prolipsi-ti-perimenoume/
