<h2>Dirbtinis intelektas – raktas į sveikatingumą?</h2>
<p>Dirbtinis intelektas, nors ir tampa vis labiau prieinamas eiliniams žmonėms, vis dar yra vertinamas prieštaringai. Vieni baiminasi, jog robotai iš kasdienių veiklų išstums žmones. Kiti, ragina pasinaudoti inovacijų mums teikiamomis galimybėmis ir technologinį pajėgumą pasitelkti geriems tikslams bei dirbtinį intelektą panaudoti medicinoje.</p>
<p>Tokia galimybė jau yra prieinama. Išmaniuosiuose įrenginiuose savo širdies darbo ritmą ar miego kokybę galime sekti sveikatingumo programėlių pagalba.</p>
<p>Išmanieji „Apple" laikrodžiai kasdien verčia judėti, taip palaikant aktyvų gyvenimo būdą[1]. Tai personalizuota medicininė pagalba, kuria galime naudotis kiekvienas[2].</p>
<p>Tačiau, dirbtinio intelekto teikiamomis „paslaugomis" vis dažniau pasikliauja ir patys medikai, o ateityje – dirbtinis intelektas gali būti visiškai integruotas į medicinines praktikas.</p>
<p>Nauju dirbtiniu intelektu grįstu metodu galima tiksliai numatyti, ar ir kada širdies ligoniai gali mirti nuo staigaus širdies sustojimo.</p>
<p>Algoritmo kūrėjai teigia, kad šios praktikos pritaikymas medicinoje ženkliai pagerintų širdies ligų sergančiųjų išgyvenimo šansus. O analogiškų dirbtinio intelekto metodų gali būti ir daugiau.</p>
<p><img src="77_CDN_URL/images/maxim-tolchinskiy-ectruzryryk-unsplash.jpg" alt="" /></p>
<h2>Svarbus atradimas diagnozuojant širdies ligas</h2>
<p>Prestižiniu laikomo Baltimorės Johno Hopkinso universiteto profesorė, širdies ir kraujagyslių diagnostikos ir gydymo inovacijų sąjungos direktorė Natalia Trayanova pasakoja, kad profesorių komandos sukurtas, dirbtinio intelekto galimybėmis pagrįstas algoritmas, gali padėti ankstyvoje stadijoje nustatyti, kam gresia rizikingos sveikatos komplikacijos dėl širdies ar kraujagyslių ligų[3].</p>
<p>Kuriant algoritmą, tyrėjai pasitelkė ankstesnių pacientų magnetinio rezonanso tomografijos vaizdus ir kitus tyrimams naudoti skirtus duomenis.</p>
<p>Atsižvelgta ir į individualius pacientų duomenis, tokius kaip žmogaus rasė, medikamentų vartojimas, ankstesnės medicininės intervencijos, amžius, svoris, ūgis.</p>
<p>Vienas iš tyrimo bendraautorių, Danas Popesku teigia, kad susisteminta informacija atskleidžia bendrą paciento sveikatos vaizdą, kurio medikai iki šiol gauti greitai negalėjo. Šis vaizdinys buvo būtinas tolimesniam asmens gydymo planui sudaryti.</p>
<p>Pritaikius dirbtinio intelekto sukurtą algoritmą, širdies ligomis sergantiems pacientams pateikiamas individuali projekcija, kada per artimiausius 10 metų žmogus galėtų mirti nuo širdies ligų. </p>
<p class="p1">Pirminiai bandymai jau parodė, kad prognozės yra tikslesnės nei tos, kurios yra pateikiamos medikų, o tai gali iš pagrindų pakeisti gydymo procesus. Pavyzdžiui, tiksli aritmijos diagnozė nulemia žmogaus išgyvenimo šansus.</p>
<p class="p1">Anksčiau pateikiamos diagnozės galėtų padėti išsaugoti tūkstančius gyvybių kasmet. Širdies ligos yra viena dažniausių mirties priežasčių: dėl įvairių širdies bei kraujagyslių sutrikimų pasaulyje kasmet miršta apie 17,9 milijonai žmonių[4].</p>
<p>Medicinai pritaikyto dirbtinio intelekto atradimai padeda ne tik kraujagyslių bei širdies ligomis sergantiesiems. Radiologijos srityje, pavyzdžiui, mamografijos rezultatų įvertinimas tapo ženkliai tikslesnis.</p>
<p>Diagnozuojant plaučių vėžį, dirbtinio intelekto algoritmas net buvo išmokytas prognozuoti plaučių vėžio riziką 3 metams į priekį, remiantis tik radiologų surinktais kompiuterinės tomografijos rodmenimis[5].</p>
<p>Pažanga įtraukiant dirbtinį intelektą į mediciną pastebima ir patologijoje, gastroenterologijoje.</p>
<p>Be to, pastebima ir ir finansinė dirbtinio intelekto pritaikymo nauda: pusiau automatinė arba visiškai automatizuota žmogaus sveikatos patikra daugeliu atvejų yra pigesnė nei apsilankymas pas gydytoją-specialistą.</p>
<p><img src="77_CDN_URL/images/possessed-photography-jibmsms4_ka-unsplash-1.jpg" alt="" /></p>
<h2>Viskas nėra taip paprasta</h2>
<p>Tyrime, kuriame buvo apklausti 75 Europos sveikatos paslaugų srityje dirbantys specialistai atskleista, kad medikų nuomone, dirbtinio intelekto sprendimai sveikatos apsaugos sistemose bus visiškai įgyvendinti po penkių ar dešimties metų[6].</p>
<p>Tačiau, tokia integracija gali užtrukti ir dar ilgiau. Nors gydymui pasitelktas dirbtinis intelektas gali sumažinti gydymo kaštus, sveikatos apsaugos sistema turi išgyventi pertvarką, kuriai prireiktų milijardų.</p>
<p>Nors jau dabar kai kurios ligoninės naudoja dirbtiniu intelektu ar naujausiomis technologijomis grįsta sistemas, palengvinančias žmogaus ligų diagnozavimo arba pačias gydymo procedūras, gydymo įstaigą pertvarkyti taip, kad ji atitiktų moderniausius dirbtinio intelekto galimybių standartus reikia didžiulių finansinių resursų.</p>
<p>Naujausių įrenginių, kompiuterinių sistemų, dirbtinio intelekto ir virtualios realybės komplektacijos kaina gali svyruoti nuo 20 000 iki 1 000 000 JAV dolerių[7]. Tokius resursus skirti gali nedaugelis gydymo įstaigų. </p>
<p>Manoma, kad dirbtinio intelekto galimybes medicinoje pirmiausia išplėtos JAV medikai. Šalyje jau dabar devyni iš dešimties sveikatos priežiūros įstaigų vadovų pasisako už dirbtinio intelekto įtrauktį į mediciną[8]. </p>
<p>Be to, 68 % JAV medikų yra įsitikinę, kad dirbtinis intelektas ilgainiui bus itin veiksmingas diagnozuojant pacientų ligas, o 47 % mano, kad tokia diagnostika sukels tikrą perversmą jau netrukus.</p>
