בינה מלאכותית בתחום הבריאות עדיין עומדת בפני אתגרים רבים.

"בינה מלאכותית (AI) מיושמת באופן נרחב בקרדיולוגיה קלינית, במיוחד באבחון, פרוגנוזה ותמיכה בקבלת החלטות טיפול. עם זאת, היישום של בינה מלאכותית בפרקטיקה של רפואה פנימית מוגבל על ידי שקיפות, אמינות וחששות אתיים."

מידע זה שותף על ידי ד"ר MSc דואן טי טהאן נגוייט מבית החולים הואן מיי סייגון בכנס המדעי של בית החולים בנושא "גישה מקיפה וטכנולוגיות חדשות ברפואה המודרנית", שנערך ב-25 באוקטובר.

לדברי ד"ר דואן טי טאנה נגויט, בינה מלאכותית הוכיחה פוטנציאל יוצא דופן בתחומים רבים של הקרדיולוגיה. באי ספיקת לב, מערכת הלמידה העמוקה PanEcho מאפשרת מדידה אוטומטית של מקטע הפליטה וזיהוי מחלת מסתמי לב בדיוק דומה לזה של מומחים. אלגוריתם האלקטרוקרדיוגרמה הבינה המלאכותית (AI ECG) של מאיו קליניק מזהה תפקוד לקוי של חדר שמאל אסימפטומטי מ-ECGs חד-פעמיים, ופותח את האפשרות של בדיקות סקר מרחוק לאי ספיקת לב.

הרופא מתכונן לבצע סריקת MRI של המטופל.

במחלת עורקים כליליים, אבחון מחלת לב כלילית בסיוע בינה מלאכותית (Cleerly ISCHEMIA), שאושר על ידי מנהל המזון והתרופות האמריקאי (FDA), יכול לכמת פלאקים טרשתיים ולחזות איסכמיה של שריר הלב. במצבי חירום, מערכת הבינה המלאכותית RAPIDx מסייעת בניהול כאבים בחזה, ומשפרת את ההיענות להנחיות הטיפול. בינה מלאכותית גם משפרת את הזיהוי של פרפור פרוזדורים סמוי באמצעות א.ק.ג. שגרתי או מכשירים לבישים (Apple Watch, AliveCor). יתר על כן, ביתר לחץ דם, מודלים של למידת מכונה מאפשרים זיהוי של יתר לחץ דם מוסווה, יתר לחץ דם משני, חיזוי אירועים קרדיווסקולריים וזיהוי קבוצות חולים המרוויחות מטיפול אגרסיבי.

עם זאת, האתגרים ביישום בינה מלאכותית כוללים חסמים עיקריים כגון הטיה בנתונים, חוסר ראיות, פרשנות מוגבלת והיעדר מסגרת משפטית ברורה. יתר על כן, הסתמכות יתר על בינה מלאכותית עלולה לפגוע במיומנויות הקליניות של הרופאים, בעוד שאבטחת נתונים ופרטיות המטופלים נותרות אתגרים משמעותיים.

"בינה מלאכותית נעה לעבר מודלים של למידה רב-מודאלית המשלבת נתונים של א.ק.ג., הדמיה ונתונים גנטיים כדי לחזות סיכון קרדיווסקולרי בצורה מדויקת יותר. מכשירים שאושרו על ידי ה-FDA, כלי טלרפואה וסימולטורים דיגיטליים למטופלים מבטיחים להרחיב את היישומים בפרקטיקה של רפואה פנימית", אמר ד"ר דואן טי טאנה נגוייט, בעל תואר שני.

כמו כן, בכנס, ד"ר קאו הונג פונג, ראש יחידת האנדוסקופיה של מערכת העיכול, הצהיר כי בינה מלאכותית יכולה לסייע בזיהוי נגעים קטנים, פוליפים או סרטן בשלב מוקדם שעין אנושית עלולה לפספס. מעבר לגילוי, בינה מלאכותית מסייעת גם בסיווג אופי הנגעים, ועוזרת לרופאים לקבל החלטות טיפול מדויקות. יתר על כן, בינה מלאכותית תורמת לסטנדרטיזציה של הליכי אנדוסקופיה, שיפור איכות התמונה, קיצור זמני ההליכים ותמיכה בהכשרת אנשי מקצוע צעירים.

לדברי ד"ר נגוין הואו ​​ת'ין מהמחלקה להדמיה אבחנתית, טכנולוגיית בינה מלאכותית תנתח באופן אוטומטי תמונות CT, תחפש ותכמת גושים ריאתיים בדיוק גבוה ותתמוך בסיווג לפי תקן Lung-RADS (מערכת סקר לסרטן ריאות), ותסייע לספק הערכות ברורות ועקביות של דירוג הסרטן. עם היכולת להשוות ישירות תמונות מסריקות קודמות ואחרות, התוכנה לא רק מאפשרת ניטור שינויים בגודל או במורפולוגיה, אלא גם מעדכנת באופן אוטומטי את קצב הגדילה ומדד הגדילה, חוסכת לרופאים זמן, משפרת את האמינות ומאפשרת להם להתמקד יותר בהחלטות קליניות.

הכנס המדעי השנתי של בית החולים לשנת 2025, תחת הכותרת "גישה מקיפה וטכנולוגיות חדשות ברפואה המודרנית", הציג מצגות של 31 נושאי מחקר מעמיקים המכסים תחומים מרכזיים רבים כגון קרדיולוגיה, גסטרואנטרולוגיה, אנדוסקופיה, אורתופדיה - ניתוחי עמוד שדרה, נוירולוגיה - שבץ מוחי, הדמיה אבחנתית, אונקולוגיה, טיפול נמרץ, אורולוגיה, תזונה, סיעוד ועוד.

לדברי ד"ר נגוין נגוק באו לונג, מנהל בית החולים הואן מיי סייגון, הכנס סיפק פרספקטיבה מדעית רב-גונית, הנובעת מיישום ידע רפואי וטכנולוגיה מודרנית בפעילויות האבחון והטיפול של בית החולים.

טאן סון

מקור: https://www.sggp.org.vn/ai-trong-y-te-van-con-nhieu-thach-thuc-post819919.html