A mesterséges intelligencia használata a „legfelsőbb pozíciók előnyben részesítése” probléma megoldására

(Dan Tri) - A mesterséges intelligencia hatalmas lehetőségeket nyit meg az egészségügyben és a távgyógyászatban, különösen az alacsony és közepes jövedelmű országokban.

A technológia, a mesterséges intelligencia (MI) és a Big Data számos iparág jövőjét alakítja át, az egészségügy pedig ígéretes területként jelenik meg. A 2025-ös Vietnami Egészségügyi Fórumon szakértők vitatták meg a mesterséges intelligencia és a Big Data lehetőségeit és kihívásait az orvosi diagnózis és kezelés terén.

A „Big Data és mesterséges intelligencia az orvosi diagnózisban és kezelésben” témájú fórumra július 21-22-én került sor a Vietnami Tudósok és Szakértők Globális Szövetsége (AVSE Global) és a 108. számú Katonai Központi Kórház közös szervezésében.

Az esemény vezető hazai és külföldi szakértőket hoz össze, hogy megosszák elképzeléseiket és tapasztalataikat a vietnami egészségügyi ellátás minőségének javítása érdekében.

MI: Az egészségügy új korszakának bevezetése

Guy Marks professzor, a Nemzetközi Tuberkulózis és Tüdőbetegség Elleni Unió elnöke és az Új-Dél-Walesi Egyetem (Ausztrália) professzora betekintést nyújtott abba, hogyan kezelhetik a mesterséges intelligencia és a fejlett technológiák a globális egészségügy velejáró kihívásait, különösen az alacsony és közepes jövedelmű országokban, mint például Vietnam.

Guy Marks professzor, a Nemzetközi Tuberkulózis és Tüdőbetegségek Elleni Unió elnöke és az Új-Dél-Walesi Egyetem professzora a Fórumon (Fotó: Szervezőbizottság).

„A hagyományos 19. századi egészségügyi ellátás-menedzsment megközelítések elavulttá válnak, ami bonyolítja a mai egészségügyi ellátást” – mondta Marks professzor. Rámutatott a 21. századi orvoslás három kulcsfontosságú összetettségére:

Emberi biológia: Az emberi test egy összetett rendszer, amelyre nincs teljes tudományos magyarázat ;

Környezet: A környezet számos kórokozót és veszélyt tartalmaz. A legtöbb betegség az emberi biológia és a környezet közötti komplex kölcsönhatások eredménye;

Orvosi beavatkozások: A modern orvostudomány a beavatkozások (farmakológiai, sebészeti, pszichológiai, nem gyógyszeres) komplex skálájával rendelkezik, ami rendkívül összetetté teszi a diagnózist és a kezelést.

„A hagyományos megközelítések korlátai, mint például a specializáció, a centralizáció (ami azt eredményezi, hogy a betegek nehezen jutnak hozzá a szakorvosokhoz, és nagy kórházakba kell menniük), az irányelvek és protokollok (amelyek gyakran túl hosszúak vagy túl egyszerűek), valamint az oktatási képzés (amely folyamatosan változtatja az ismereteket, és magas a személyzet fluktuációja) nehézségeket okoztak a jelenlegi egészségügyben” – hangsúlyozta Marks professzor.

„Eközben a hagyományos kórházak, amelyek gyakran magas kockázatúak, drágák és messze vannak a betegek lakóhelyétől, új, emberközpontú megközelítést igényelnek, és a technológiák ma már képesek erre.”

Napjainkban a fejlett technológia új korszakot nyit az egészségügyben, amelyben a betegellátási ponton végzett tesztelés (PoC) platformok és a távoli képalkotási jelentések kulcsszerepet játszanak. Különösen a mesterséges intelligencia által vezérelt képolvasással ellátott, ultrahordozható röntgenkészülékek bizonyultak a radiológusok teljesítményét felülmúlónak a tuberkulózis diagnosztizálásában.

„A közlekedés és a kommunikáció fejlődése, kihasználva a nagysebességű internetet, a Wi-Fi-t és az összekapcsolt eszközöket, lehetővé teszi a számítási teljesítmény és az adatbázisok felhőalapú telepítését, így az információk és a technológia elérhetővé válik a távoli területeken élők számára is. A drónok akár a betegminták és gyógyszerek egyszerű szállítására is használhatók. A kiváló minőségű klinikai vizsgálati adatok, amelyek gyakran anonimizált formában állnak rendelkezésre, elengedhetetlenek a személyre szabott kezeléshez és a fejlett elemzéshez” – mondta Marks professzor.

Szerinte a klinikai döntéstámogató rendszerek (CDSS) hatékony eszközök, amelyek a betegadatok és az orvosi ismeretek alapján adnak kezelési ajánlásokat. Különösen a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás fog fontos szerepet játszani a strukturált betegadatok gyűjtésében és rendszerezésében, a nagy klinikai vizsgálati adatkészletekből származó információk kinyerésében és szintetizálásában, valamint a klinikusok döntéstámogatásában.

Marks professzor egy új, emberközpontú egészségügyi modellt képzel el, amely a beteg otthonához közeli háziorvoson alapul, CDSS és mesterséges intelligencia által vezérelt ajánlások támogatásával. Ez a megközelítés jobb orvosi döntéseket, optimális betegkimenetelt, csökkent erőforrás- és antibiotikum-pazarlást, valamint az első vonalban dolgozók kapacitásának növelését ígéri.

A mesterséges intelligencia lehetőségei a vietnami egészségügyben

A kerekasztal-beszélgetésen vezető szakértők mélyedtek el a mesterséges intelligencia szerepében a vietnami egészségügy jövőjében.

Dinh Xuan Anh Tuan professzor, a párizsi (Franciaország) Cochin Kórház Légzőszervi Orvostudományi Funkcionális Kutatás Tanszékének vezetője így nyilatkozott: „Az emberi egészség, fiziológia, agy, lélek és környezet összetettsége olyan tényezők, amelyek rendkívül megnehezítik az egészségügyi ellátást, és individualizált kezelést igényelnek. A mesterséges intelligencia azonban segíthet megoldani ezt a komplexitást azáltal, hogy olyan nagy mennyiségű információt dolgoz fel, amelyet az emberek nem tudnak.”

Ugyanezen a véleményen volt Dr. Vo Si Nam, a Biomedicinális Központ (VinBigData) igazgatója is, aki így nyilatkozott: „A nagy nyelvi modellek kulcsfontosságú problémákat oldhatnak meg a nagy adatmennyiség feldolgozásában és az utógondozásban. A gépi tanulás és a nagy nyelvi modellek valószínűségszámításon alapulnak, a legnagyobb valószínűséggel rendelkező eredményt választva, de a többség nem mindig igaz.”

Ezért az embernek mindig a középpontban kell állnia, irányítania kell a mesterséges intelligencia eredményeit, és mindig szem előtt kell tartania, hogy a mesterséges intelligencia is tévedhet, akárcsak az emberek.

A szakértők egyetértenek abban, hogy a mesterséges intelligenciának és az egészségügyben használt más technológiáknak az embereket kell szolgálniuk (Illusztráció: Alap).

David Nguyen úr, az N2N AI (Ausztrália) vezérigazgatója megosztotta tapasztalatait az IBM Watson orvosi MI-projekt kudarcáról. A Watson azt állította, hogy képes helyettesíteni az orvosokat, de a projekt a „nyers” bemeneti adatok miatt kudarcot vallott. „A MI egy olyan rendszer, amely támogatja az orvosokat a gyorsabb és hatékonyabb döntéshozatalban, nem pedig helyettesíti őket. Az orvosoknak szigorú ellenőrzési lépésekkel kell rendelkezniük a pontosság biztosítása és a kívánt irányba haladás érdekében” – mondta.

A mesterséges intelligencia kórházi túlterhelés csökkentésében és a megelőző orvoslásban betöltött szerepével kapcsolatban Guy Marks professzor tisztázta, hogy a cél nem a kórházak megszüntetése, hanem az, hogy a kórházakat csak a valóban összetett és nehéz esetekre tartsák fenn.

Ausztráliában – mondta – számos olyan szolgáltatást, amely korábban kórházakban zajlott, ma már a kórházon kívülre helyeztek át, így a betegeknek csak akkor kell kórházba menniük, ha valóban szükségük van az ott elérhető szolgáltatásokra. A mesterséges intelligencia ma már segíthet az ellátás személyre szabásában, még mielőtt az emberek ténylegesen betegekké válnának. Ez a fontos váltás azonban kulturális tényezők miatt nem könnyű.

Le Huu Song vezérőrnagy, a 108-as Katonai Központi Kórház igazgatója és szakértők vitatták meg a mesterséges intelligencia lehetőségeit a vietnami egészségügyi szektorban (Fotó: Szervezőbizottság).

Le Huu Song professzor, vezérőrnagy, a 108. Központi Katonai Kórház igazgatója rámutatott: „A vietnami kultúra, amely a »magasabb szintű kórházakat részesíti előnyben«, túlterheltséget okozott, és sok beteg még az orvosokat is arra kéri, hogy sok más dolog miatt is vizsgálják meg őket. Remélem, hogy a mesterséges intelligencia segíthet az egészségügyi menedzsment egyszerűsítésében és intelligensebbé tételében, különösen a távellátás támogatásában, hogy az emberek elkerüljék az első vonalbeli kórházak túlterhelését.”

A vita zárásaként Dinh Xuan Anh Tuan professzor hangsúlyozta, hogy a mesterséges intelligencia egy megvalósítható megoldás az emberi egészség és a vietnami egészségügyi ágazat javítására, különösen az emberi test és a környezet összetettségének kezelésében.

Reményét fejezte ki, hogy a jövőben az orvosok nemcsak a betegségeket fogják kezelni, hanem az egészség megőrzésében is segítenek majd, és a mesterséges intelligencia fontos szerepet fog játszani a betegségek megelőzésének legmegvalósíthatóbb módjainak megtalálásában. Ez nemcsak abban segít majd az embereknek, hogy tovább, hanem egészségesebben is éljenek.

A hatalmas potenciál mellett a mesterséges intelligencia vietnami egészségügyi rendszerben való alkalmazása még mindig számos akadályba ütközik. Az egyik legnagyobb kihívás az adatkezelés. Ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia hatékonyan működjön, nagyméretű, kiváló minőségű és szinkronizált adatforrásokra van szükség. Vietnámban azonban az egészségügyi adatok gyakran töredezettek, nem szabványosítottak, és a betegek információbiztonsága is jelentős probléma.

Továbbá, bár az internet népszerű, az összetett mesterséges intelligenciarendszerek működtetése nagy teljesítményű számítógépes infrastruktúrát, stabil és biztonságos kapcsolatokat igényel, különösen a távoli területeken. Emellett a jogi keretrendszernek tisztáznia kell az adatok tulajdonjogát, a biztonsági szabványokat és a mesterséges intelligenciatermékek hatékonyságát az egészségügyben.

Végül, a képzés és a humánerőforrás-fejlesztés kérdésében, Vietnámnak olyan szakértői csapatra van szüksége, akik nemcsak a mesterséges intelligenciában jártasak, hanem széleskörű orvosi ismeretekkel is rendelkeznek, hogy hatékonyan és biztonságosan fejleszthessenek és alkalmazhassanak mesterséges intelligencia megoldásokat.

Forrás: https://dantri.com.vn/suc-khoe/dung-ai-giai-bai-toan-chuong-tuyen-tren-20250722142156390.htm