Искусственный интеллект (ИИ) используется не только для систематизации данных и файлов в больницах, но и активно применяется в профилактике заболеваний. Среди медицинских направлений, где работает эта технология, выделяются анализ изображений и сопоставление данных из электронных медицинских карт.
Основным преимуществом является экономия времени. Возможность выявлять изменения, незаметные для человеческого глаза, и прогнозировать риски задолго до появления первых симптомов позволяет врачам действовать превентивно. Эта оперативность может предотвратить осложнения и спасти жизни.
Применение ИИ в офтальмологии
Офтальмология является одной из областей медицины, где практическое использование ИИ наиболее развито. При анализе снимков глазного дна (ретинографии) программы способны обработать изображения менее чем за минуту, не требуя присутствия врача в кабинете.
В сфере первичной медико-санитарной помощи инструмент функционирует как автоматизированный скрининг, который разделяет снимки без изменений от тех, которые демонстрируют признаки серьезных поражений, таких как диабетическая ретинопатия.
В интервью изданию «Olhar Digital» врач-офтальмолог Марина Креспо Соарес, специалист по сетчатке из Unicamp, объяснила, что эта автоматизация трансформирует модель обслуживания в стратегию профилактики. Система, быстро и стандартизированно анализируя тысячи фотографий, определяет пациентов с наибольшим риском, которым требуется приоритетное обслуживание. Такая организация очереди сокращает время ожидания и предотвращает потерю зрения, особенно в регионах с нехваткой специалистов.
Прогресс в цифровом скрининге имеет поддержку со стороны медицинских организаций и научных исследований, проведенных по всему миру. Например, отчеты Американской академии офтальмологии указывают, что программное обеспечение, одобренное FDA (аналог Anvisa США), выявляет диабетическую ретинопатию с чувствительностью от 92% до 96%. Кроме того, исследование, опубликованное в журнале Nature и проведенное исследователями Google, показало, что системы ИИ могут анализировать истории болезни и результаты обследований, помогая врачам принимать сложные решения в ходе диагностики заболеваний.
Тем не менее, доктор Соарес подчеркивает, что математическая точность распознавания отметины на снимке сетчатки не эквивалентна постановке диагноза. Определение лечения требует интерпретации клинической истории пациента, назначения дополнительных обследований и учета социальной ситуации человека.
Граница между искусственным интеллектом и специалистом представляет собой не фиксированную линию, а движущуюся границу: пока технология расширяет возможности восприятия, ответственность за понимание и принятие решений остается за человеком.
Таким образом, вместо замены профессионала, технология выступает инструментом для снижения объема рутинного анализа. Обрабатывая первичные данные и устанавливая приоритеты, ИИ освобождает время специалиста для консультации, внимательного слушания и непосредственного ухода за пациентом. Это повышает скорость обслуживания, в то время как окончательное решение остается под контролем человека.
ИИ в интенсивной терапии
В то время как компьютерное зрение анализирует изображения, обработка данных применяется в отделениях интенсивной терапии (ОИТ), сканируя медицинские карты в режиме реального времени. В интервью «Olhar Digital» кардиолог и интенсивист Сержиу Навес рассказал, что больничные системы постоянно накапливают данные о сердечном ритме и артериальном давлении. Ранее эти файлы оставались неиспользуемыми данными на компьютере.
Благодаря внедрению алгоритмов, обученных для сопоставления этих таблиц информации, учреждение начинает преобразовывать сырые данные в предупреждающие сигналы. Эта способность к непрерывному считыванию позволяет предвидеть серьезные осложнения еще до того, как они станут очевидными на койке.