REKLAMA

Ochronę zdrowia czeka boom na sztuczną inteligencję. Rynek jest wart miliardy dolarów

2024-07-27 18:00
publikacja
2024-07-27 18:00

Sztuczna inteligencja ma potencjał, żeby zrewolucjonizować podejście do profilaktyki, diagnostyki i leczenia pacjentów, jednocześnie redukując ich koszty. W globalnej skali wartość rynku rozwiązań opartych na AI w opiece zdrowotnej rośnie lawinowo - w ub.r. wynosiła ponad 32 mld dol., ale do 2030 roku ta kwota ma się zwiększyć ponad sześciokrotnie.

Ochronę zdrowia czeka boom na sztuczną inteligencję. Rynek jest wart miliardy dolarów
Ochronę zdrowia czeka boom na sztuczną inteligencję. Rynek jest wart miliardy dolarów
fot. Zapp2Photo / / Shutterstock

- W Polsce sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia nie jest jeszcze szeroko stosowana, ale na świecie sytuacja też nie jest dużo lepsza. Jeśli zapytamy 300 lekarzy z całej Europy, to około trzech-czterech z nich powie, że korzysta ze sztucznej inteligencji w swojej codziennej pracy - mówi agencji Newseria Biznes Paweł Paczuski, współzałożyciel upmedic. - Powody tego są różne. Po pierwsze, system ochrony zdrowia jest bardzo skomplikowany, mamy płatnika i placówki medyczne, lekarzy i pacjentów i ci wszyscy interesariusze muszą być jakoś ze sobą pogodzeni, a problemem jest też integracja AI z systemami placówkowymi. To sprawia, że adopcja jeszcze nie jest tak duża. Na szczęście ostatnimi czasy - z powodu rosnącej świadomości pacjenckiej tego, że sztuczna inteligencja może pomagać - to zaczyna być wdrażane trochę szybciej i łatwiej.

Według szacunków Grand View Research w 2023 roku globalny rynek AI w opiece zdrowotnej był wyceniany na 22,5 mld dol. W tym roku jego wartość ma sięgnąć już 32,3 mld dol. i będzie dalej rosnąć w średniorocznym tempie 36,4 proc., do roku 2030 osiągając wartość 208,2 mld dol. („Artificial Intelligence in Healthcare. Market Size, Share & Trends Analysis Report 2024”). Jak wynika z lipcowego raportu think tanku SGH dla ochrony zdrowia, również w Polsce ten sektor już dziś wykorzystuje rozwiązania AI w niektórych procesach - zarówno administracyjnych, jak i o charakterze klinicznym. Jednak prawdziwy rozwój potencjału AI w polskiej branży ochrony zdrowia ma dopiero nastąpić („Sztuczna inteligencja w zdrowiu. Bezpieczeństwo prawne i wykorzystanie w Polsce”).

- Sztuczna inteligencja w placówkach ochrony zdrowia może być wdrożona na wielu etapach procesu obsługi pacjenta. Zaczynając od rejestracji - tutaj możemy układać grafiki lekarzy tak, żeby to było jak najbardziej efektywne, żeby w ciągu dnia obsłużyć jak najwięcej pacjentów. W trakcie samej wizyty możemy przyspieszać tworzenie dokumentacji, żeby ona była kompletna. A potem, kiedy już mniej więcej wiadomo, w którą stronę pokierować pacjenta, mamy proces diagnostyczny, gdzie jest m.in. kwestia analizy obrazów czy zdjęć. Tu sztuczna inteligencja też może znaleźć zastosowanie. Łącząc te wszystkie obszary, cały system ochrony zdrowia ma szansę być dzięki temu znacznie bardziej wydajny - mówi Paweł Paczuski.

upmedic wykorzystuje AI, by ułatwić lekarzom opisywanie badań diagnostycznych. Podpowiedzi treści skracają czas potrzebny na uzupełnienie dokumentacji nawet o 70 proc. System „uczy się” również wytworzonej dokumentacji i potrafi ją analizować.

Jak wynika z raportu SGH, algorytmy AI znajdują zastosowanie w praktycznie każdym obszarze ochrony zdrowia, a lawinowy rozwój narzędzi opartych na sztucznej inteligencji stwarza szansę na poprawę jakości opieki zdrowotnej, efektywności procesów diagnostycznych i skuteczności terapii przy jednoczesnej redukcji ich kosztów. Warunkiem jest jednak stworzenie stabilnego i bezpiecznego środowiska rozwoju tej technologii, opartego na regulacjach prawnych i zaufaniu wszystkich interesariuszy.

- Jedną z największych barier we wdrażaniu AI jest obecnie zaprezentowanie wartości, jakie niesie sztuczna inteligencja w codziennej pracy i lekarza, i placówki, bo możemy mówić o innowacjach, ale czynnik ekonomiczny zawsze ma znaczenie. I jeśli to, ile korzyści dane rozwiązanie może przynieść placówce, nie jest łatwo policzalne, to spowalnia proces wdrożenia - mówi współzałożyciel upmedic.

Jak pokazała ostatnia edycja raportu „Future Health Index 2023”, publikowanego cyklicznie przez Philips Healthcare, w Polsce odsetek liderów opieki zdrowotnej inwestujących w narzędzia oparte na AI wzrósł z 35 proc. w 2022 roku do 46 proc. w ub.r. Z kolei czterech na pięciu liderów opieki zdrowotnej (81 proc.) planuje zainwestować w ten obszar w ciągu najbliższych trzech lat. Jak wskazano w raporcie, AI już teraz odciąża pracowników ochrony zdrowia w ich codziennych obowiązkach, pomaga skuteczniej diagnozować pacjentów, a nawet wspiera lekarzy w Polsce we wczesnym wykrywaniu genetycznych wad u płodu.

Eksperci podkreślają jednak fakt, że sztuczna inteligencja „karmi się” danymi i efektywność narzędzi opartych na AI będzie zależeć od ich jakości i integralności. Tymczasem w tej chwili nadal jest to problem.

- Obecnie nie wykorzystujemy w pełni informacji z różnych interakcji, jakie pacjenci mają z systemem ochrony zdrowia. Przede wszystkim wiele z tych informacji nie trafia do dokumentacji. W trakcie wizyty lekarz, wchodząc w interakcję z pacjentem, nie wszystko jest w stanie zanotować, bo po prostu nie ma na to czasu. A jeżeli nie mamy informacji, to - nawet mając najlepsze techniki sztucznej inteligencji - nie będziemy w stanie tych danych w zautomatyzowany sposób wyciągnąć - mówi Paweł Paczuski. - Jeżeli mielibyśmy łatwy dostęp do zanonimizowanych danych medycznych, to moglibyśmy obserwować, jakie są trendy w diagnozowaniu poszczególnych schorzeń, moglibyśmy łatwiej rekrutować pacjentów na programy lekowe i profilaktyczne, bo wiedzielibyśmy, jacy pacjenci się u nas leczą, z jakimi konkretnie schorzeniami. Teraz to wiemy, ale nie jesteśmy w stanie tego analizować, bo nie jest łatwo łączyć dane z różnych źródeł. Te dane często są pozamykane przed algorytmami, które mogłyby je analizować.

Źródło:
Tematy
Załóż konto osobiste w apce Moje ING i zgarnij do 600 zł w promocjach od ING
Załóż konto osobiste w apce Moje ING i zgarnij do 600 zł w promocjach od ING

Komentarze (8)

dodaj komentarz
andrzejjajko
Są dziedziny zdrowia w której bym. Z chęcią zobaczył sztuczną inteligencję. Ale firmy raczej w to nie inwestują. A szkoda. Mam tu na myśli wykrywanie ataków padaczki przez analize obrazu z kamery i analize ruchów jaie zegarek na ręce wykrywa. I połączenie tego będzie skutecznie wykrywało ataki padaczki czasie realnym. Myślę że nie Są dziedziny zdrowia w której bym. Z chęcią zobaczył sztuczną inteligencję. Ale firmy raczej w to nie inwestują. A szkoda. Mam tu na myśli wykrywanie ataków padaczki przez analize obrazu z kamery i analize ruchów jaie zegarek na ręce wykrywa. I połączenie tego będzie skutecznie wykrywało ataki padaczki czasie realnym. Myślę że nie trzeba dużo w to inwestować a wiele osób by takie coś kupiło.
ruryk_czarny
…bajki i obietnice „tego, co będzie”, jedne wielkie czary-mary-mówię to jako lekarz. To „wielkie” AI to na dzień dzisiejszy głównie edytory tekstu-litości, EDYTORY TEKSTU, a nie narzędzie, które rzekomo samo zdiagnozuje i wyleczy pacjenta. To raz. Dwa: AI w radiologii: owszem, pomaga w rekonstrukcji obrazu, dzięki czemu np. MR trwa …bajki i obietnice „tego, co będzie”, jedne wielkie czary-mary-mówię to jako lekarz. To „wielkie” AI to na dzień dzisiejszy głównie edytory tekstu-litości, EDYTORY TEKSTU, a nie narzędzie, które rzekomo samo zdiagnozuje i wyleczy pacjenta. To raz. Dwa: AI w radiologii: owszem, pomaga w rekonstrukcji obrazu, dzięki czemu np. MR trwa dwa razy krócej (czy to z drugiej strony taki wielki zysk, biorąc pod uwagę dotychczasowe nakłady na AI…?). Ale zapomnijcie o jakiejkolwiek sensownej analizie: na dzień dzisiejszy dopuszczony do pracy jest JEDEN program, który opisuje rtg klatki piersiowej. Z tym, że „opisuje” to trochę za dużo powiedziane: na grupie badawczej (czyli na serii wyselekcjonowanych badań) w 90% rozpoznaje prawidłowe obrazy-gdzie do definicji „prawidłowe” zalicza się „nieprawidłowe ale bez konsekwencji terapeutycznych”-gdzie to ostatnie nie jest zdefiniowane, co autorzy rozumieją pod tym pojęciem. Serio-bałbym się pracować z programem, który przegapia patologię, ale firma mówi że to cacy, bo oni uważają że to „bez konsekwencji terapeutycznych”. Poza tym, AI ogranicza matematyka-tj. uczenie maszynowe: nieważne jak genialna i mocna maszyna za tym stoi, ale granica wydolności przy odpowiednio dużej liczbie danych to 70%. Jeżeli liczba danych jest zbyt duża, to wydolność…spada-co jest logiczne, ponieważ maszyna zaczyna uznawać występującą koincydencję za korelację. Nie znam tego BrainscanAI, ale wierz mi-dość głęboko siedzę w temacie i na dzień dzisiejszy nie istnieje żadna sensowna maszyna analizująca choć w części poprawnie CT czy MR mózgowia. Tak więc duży ziew…
rumuns
BrainScan AI jest notowana na GPW. Mało kto wie i już wchodzą do szpitali wspierając radiologów.
ruryk_czarny
…no właśnie chętnie się dowiem, gdzie i jak-widzisz, jestem związany z tą działką i głupia sprawa-pierwsze słyszę:)
ruryk_czarny
Doczytałem-zatem, kilka konkretów:
1)firma to startup, jeszcze nic nie sprzedała, program jest testowany w jednym szpitalu na Pomorzu, tak „wypiera”.
2)ma rozpoznawać (celowo piszę „ma” a nie „rozpoznaje”) całe kilkanaście patologii w ct głowy, ale jest na tyle niedokładny, że badanie „z sugestią” ląduje i tak u radiologa.
Doczytałem-zatem, kilka konkretów:
1)firma to startup, jeszcze nic nie sprzedała, program jest testowany w jednym szpitalu na Pomorzu, tak „wypiera”.
2)ma rozpoznawać (celowo piszę „ma” a nie „rozpoznaje”) całe kilkanaście patologii w ct głowy, ale jest na tyle niedokładny, że badanie „z sugestią” ląduje i tak u radiologa. I teraz, jak to wygląda w praktyce: jeden przeciętny inaczej w mojej niemieckiej klinice wpadł na pomysł, żeby kupić drogi program z AI do klatki piersiowej, który miałby rozpoznawać guzy płuc i zatorowość płucną w ct. Dwa rozpoznania to trochę mało spośród opcji, ale ok. Mechanizm działania jest taki, że kółeczkami zaznacza miejsca podejrzane o guza, a trójkącikami miejsca podejrzane o zatorowość. Każdy z nas przerobił po kilkanaście badań, z procentem „trafień” równym okrągłe…0%. Zatem teraz pierwsze co robimy odpalając zdjęcia to wyłączenie programu-bo przeszkadza w „normalnej” pracy…
and00
Ale nowość

Z 15 lat temu byłem sprawdzać znamiona vs czerniaka
Babka tzn pani doktor (doktora, doktorszczyca w nowo mówie)
Robiła skany takim foto pistoletem i komp, po porównaniu z milionami innych oraz historiami rozwoju orzeka czy groźne czy nie
Tylko wtedy nie było SI
j4oen
bankier.pl "wakacje z belelkotem" :D
prs
Jeszcze chwila a czlowiek z czlowiekiem nie porozmawia..

Powiązane: Sztuczna inteligencja

Polecane

Najnowsze

Popularne

Ważne linki