AI se ve zdravotnictví stane efektivním sluhou

AI hraje klíčovou roli při zpracování snímků pořízených CT (počítačovou tomografií) a magnetickou rezonancí. Pomáhá mi segmentovat a rekonstruovat snímky, což usnadňuje detailní analýzu struktur, jako jsou orgány nebo cévní struktury. Na denní bázi pracuji s integracemi chat GPT, které mi pomáhají s běžnými rutinními úkoly. 

AI asistenti, jako je Chat GPT, mi pomáhají s každodenními administrativními úkoly. To zahrnuje odpovídání na e-maily, vytváření dokumentů a dokonce i pomoc při řešení technických problémů. Nástroj Chat GPT je schopen zpracovávat velké množství informací a poskytovat rychlé a přesné odpovědi, což šetří čas a zvyšuje efektivitu. Dále AI nástroje jako GitHub Copilot nebo další mi pomáhají při prototypování nových nápadů, kde je rychlost klíčová.

IKEM je rozsáhlá instituce a přesně nevím, jak dlouho a kde všude se AI využívá, jelikož je dnes implantovaná do různých zdravotnických prostředků, ale předpokládám, že určitě to několik let je.

Především svou schopností rychle a efektivně zpracovávat velké množství dat. Dokáže rychle filtrovat informace s rychlostí blížící se běžnému indexovému hledání. Další významnou vlastností je její adaptabilita – AI se rychle integrovala do různých forem a odvětví, což umožňuje i běžným kancelářským uživatelům využívat její schopnosti na denní bázi. Tím se otevírá široká škála aplikací od jednoduché automatizace po komplexní analýzy.

Neutrální formou, zejména při komunikaci s chatboty. V medicínských aplikacích máme jasně definované příkazy, které zajišťují konzistenci v prováděných úkolech. Tímto způsobem se vyhýbáme personifikaci AI a soustředíme se na její funkční využití.

Tlak na poskytování kvalitní zdravotní péče roste, a to jak z důvodu stárnoucí populace, tak i zvyšujícího se počtu pacientů. Počet zdravotnického personálu však zůstává téměř stejný. Nemyslím si, že v blízké budoucnosti budeme mít AI systém, který bude kompletně řídit diagnostiku a léčbu. AI nebude pánem, ale stane se velmi efektivním sluhou. Bude pomáhat lékařům při diagnostických procesech a sloužit jako záchranný mechanismus, který pomůže předcházet chybám v diagnostice, zejména při zvýšeném pracovním tlaku na radiologické pracovníky. AI může také urychlit a zpřesnit mnoho procesů, což povede k lepší a rychlejší péči o pacienty.

To záleží na interpretaci. Nemohu mluvit za všechna pracoviště, ale v našem případě AI nepředepisuje konkrétní diagnózy. AI nám pomáhá tím, že filtruje, označuje a rekonstruuje data, což následně umožňuje lékařům vyvodit závěry a stanovit diagnózu. Dříve jsme byli schopni poskytovat pokročilé diagnostické služby pouze pro omezený počet pacientů, ale dnes, díky strojovému učení a AI, můžeme tyto služby poskytovat stovkám pacientů ročně. AI významně urychluje a zpřesňuje naši práci, zejména při segmentaci komplikovaných snímků a indikaci chirurgických procedur pro operace jater, plic, cévních struktur či dolních končetin ve virtuální realitě. Tímto způsobem jsme schopni poskytovat přesnější a efektivnější léčbu většímu počtu pacientů.

 

David Sibřina je vývojářem virtuální reality v Institutu klinické a experimentální medicíny (IKEM), který je největším superspecializovaným klinickým a vědeckovýzkumným pracovištěm v České republice. Už více než 50 let se zaměřuje na léčbu kardiovaskulárních chorob, transplantace orgánů, diabetologii a léčbu poruch metabolismu se spádovostí celé České republiky. IKEM tvoří 4 odborná centra, 8 klinik a 15 odborných pracovišť, základen a laboratoří. Z celkového počtu 1700 pracovníků je více než 300 lékařů a 600 sester a zdravotnických záchranářů. Celkem je k dispozici 315 lůžek, z nichž 111 se nachází na jednotkách intenzivní péče.