Medicina budućnost: Umjetna inteligencija može povećati učinkovitost zdravstvenog sustava

U sklopu projekta AI2MED, u organizaciji Algebra LAB-a, održano je događanje na temu "Tko će opstati – liječnici ili umjetna inteligencija?" na kojem su eminentni stručnjaci iz područja zdravstva dijelili svoja iskustva i vizije razvoja medicine budućnosti.

Stručno predavanje na temu potencijala korištenja umjetne inteligencije i strojnog učenja u području personalizirane medicine i farmakogenomike održao je prof. dr. sc. Dragan Primorac. Kroz predavanje je predstavio najnovije trendove suvremene medicine i istaknuo da umjetna inteligencija neće zamijeniti liječnike, već im pomoći u analizama velikih količina podataka i uštedi vremena potrebnog za kvalitetnu dijagnostiku. Istaknuo je da će umjetna inteligencija motivirati mlade liječnike da lakše riješe probleme moderne medicine i time napraviti iskorak koji nismo mogli sanjati, jer AI ima golem potencijal transformacije dijagnostičkih i terapeutskih postupaka te da će u personaliziranoj medicini molekularna dijagnostika, stanična ili genska terapija, imunoterapija, farmakogenomika, pa čak i manipulacija genoma u svrhu popravljanja oštećenja DNK, biti ključne za medicinu budućnosti. Shodno tome, zaključio je da će liječnik budućnosti biti osoba koja ima širinu primjene medicinskih i tehničkih znanja u sve kompleksnijim, individualno specifičnim slučajevima modernog zdravstva, kako bismo osigurali što bolje ishode liječenja u budućnosti.

Mateo Sokač sa Sveučilišta Algebra smatra da će se liječnici budućnosti morati razvijati interdisciplinarno.

"Uvijek će postojati nešto nepoznato, zato je u svoj znanosti ključna ljudska suradnja i timovi raznovrsnih stručnjaka koji problemu pristupaju iz više uglova. Na kraju, ti stručnjaci su oni koji će interpretirati podatke koje nam daje umjetna inteligencija. Danas je do podataka teško doći, svaka zemlja ima svoje izazove u tom segmentu, zato taj problem trebamo rješavati na krovnoj, institucionalnoj razini kako bismo osigurali što bolje šanse liječenja za sve pacijente."

Davor Aničić iz Velebit AI-a smatra da će se prva odobrena rješenja bazirana na umjetnoj inteligenciji u medicini koristiti u radiologiji, kao i u drugim granama, koje se bave analizom slike, kao što su histologija i patologija.  Kod jednostavnijih i regularnih skenova, umjetna inteligencija može značajno doprinijeti tumačenju nalaza i time smanjenju utrošenog vremena liječnika specijalista te pomoći u ubrzanju procesa liječenja. 

Najveći problem neiskorištavanja potencijala AI-a u zdravstvu je nedostatak stručnjaka i vještina potrebnih za daljnji razvoj personalizirane medicine koja poboljšava ishode liječenja i smanjuje troškove zdravstvenog sustava. Oko 14 milijuna zdravstvenih radnika u Europskoj uniji treba veću svijest o obećanjima i zamkama umjetne inteligencije kako bi se izgradilo povjerenje u rješenja temeljena na umjetnoj inteligenciji. Uz to, podatkovnim znanstvenicima zaduženim za obuku algoritama za medicinske svrhe često nedostaje sektorska specijalizacija, što naglašava potrebu za ciljanim obrazovnim inicijativama.

Prateći sve veće potrebe za razvojem stručnjaka u području AI-a i podatkovne znanosti, Sveučilište Algebra pokrenulo je i potpuno novi studijski program, jedini takve vrste u Hrvatskoj, koji kombinacijom podatkovne znanosti i umjetne inteligencije daje "humanistički" štih klasičnom računarstvu. Novim studijem Algebra želi svim učenicima koji razmišljaju široko i multidisciplinarno pružiti mogućnost komplementarnog studiranja bez potrebe za žrtvovanjem tehnološkog ili društvenog područja edukacije.