U suvremeno vrijeme u kojem smo okruženi različitim stresorima, a život nam je užurban i nepredvidiv, zdravlje je nešto oko čega ne bismo smjeli raditi kompromise. Često čujemo kritike usmjerene na zdravstveni sustav čiji je kadar stručan, ali malobrojan, a liste čekanja preduge, no što kada bi se to sve promijenilo s pomoću umjetne inteligencije?
To možda zvuči preoptimistično, no koncept precizne medicine protekla dva desetljeća sve se češće spominje – i to s razlogom. Naime, precizna medicina temelji se na prilagodbi metoda liječenja specifičnim potrebama svakog pojedinog pacijenta. Taj pristup uzima u obzir genetske karakteristike, biomarkere, fenotip, kao i psihosocijalne aspekte pojedinca. Upravo zbog svega navedenog mnogi je smatraju ključnim pristupom u liječenju mnogih teških bolesti, a naročito karcinoma.
Kada je rano dijagnosticiranje karcinoma u pitanju veliku ulogu igraju biomarkeri koji pružaju važne biološke informacije o pacijentu. S obzirom na to da je testiranje biomarkera u kliničkoj praksi dugotrajan i skup proces, nove tehnologije na području AI-a omogućavaju individualizirani pristup većem broju pacijenata. Naime, danas je moguće pomoću specijaliziranih AI modela analizirati digitalizirane uzorke tkiva koji prepoznaju obrasce u tkivu koje ljudsko oko ne može razlučiti. Model je obučen razlikovati kancerogeno tkivo od normalnog što značajno skraćuje proces dijagnosticiranja bolesti.
Važno je napomenuti da AI nikako ne može zamijeniti stručnu osobu, tj. specijalista koji vodi cijeli proces od otkrivanja bolesti do predlaganja metoda liječenja, ali može poslužiti kao sjajan dijagnostički alat koji ubrzava cijeli proces.
No tu inovacije ne staju. Britanski Nacionalni zdravstveni servis (NHS) počeo je koristiti AI model pod nazivom OSAIRIS za skraćivanje vremena potrebnog za pripremu skenova prije radioterapije. Prije samo zračenja liječnici odrađuju nešto što se naziva segmentacija, tj. označavanje zdravih organa na skenovima kako bi se zaštitilo zdravo tkivo. Za taj je postupak obično potrebno od dvadeset minuta do tri sata po pacijentu, ali OSAIRIS znatno skraćuje vrijeme potrebno za to. Iz Cambridgea navode da je taj AI model ključni faktor u planiranju radioterapije u pacijenata oboljelih od karcinoma.
Još jedan koristan AI model razvijen na Australskom nacionalnom sveučilištu (ANU) pomaže u odabiru najboljih metoda i postupaka liječenja za pacijente oboljele od karcinoma. Riječ je o alatu DeepPT koji u kombinaciji s još jednim alatom pod nazivom ENLIGHT uspješno predviđa odgovor pacijenata na terapiju kod različitih tipova karcinoma. S obzirom na to da je ishod najvažniji kada govorimo o pacijentima s tako ozbiljnim bolestima, ne čudi da znanstvenici sve više istražuju mogućnosti umjetne inteligencije i njezine primjene u medicini.
Iz svega ovoga može se zaključiti da inovacije na području umjetne inteligencije i medicine otvaraju nove horizonte u pristupu liječenju, omogućujući personaliziraniju i učinkovitiju skrb za pacijente. Umjetna inteligencija ne samo da unapređuje dijagnostičke procese već i omogućuje bržu i precizniju obradu složenih bioloških podataka. Ovaj tehnološki napredak može smanjiti pritisak na zdravstvene sustave suočene s prekomjernim brojem pacijenata i dugim listama čekanja – problem koji nam je svima dobro poznat.
S obzirom na to da je mjesec borbe protiv raka dojke iza nas, želimo još jednom naglasiti važnost preventivnih pregleda. Više o Nacionalnom programu ranog otkrivanja raka dojke pročitajte na službenoj stranici HZJZ-a. Ostanite zdrave!
