AI dalam penjagaan kesihatan masih menghadapi banyak cabaran

Demikian maklumat yang dikongsi oleh MSc.-MD Doan Thi Thanh Nguyet, Hospital Hoan My Saigon pada persidangan saintifik hospital bertemakan "Pendekatan Komprehensif dan teknologi baharu dalam perubatan moden" yang diadakan pada 25 Oktober lalu.

Menurut MSc. Doan Thi Thanh Nguyet, AI telah menunjukkan potensi yang luar biasa dalam banyak bidang kardiologi. Dalam kegagalan jantung, sistem pembelajaran mendalam PanEcho membolehkan pengukuran automatik pecahan lenting dan pengesanan penyakit jantung injap dengan ketepatan peringkat pakar. Algoritma Elektrokardiogram AI (AI ECG) Mayo Clinic mengesan disfungsi ventrikel kiri tanpa gejala daripada ECG petunjuk tunggal, membuka kemungkinan saringan kegagalan jantung jauh.

Doktor bersedia untuk melakukan imbasan MRI pada pesakit

Dalam penyakit arteri koronari, kaedah yang diluluskan oleh Pentadbiran Makanan dan Dadah AS (FDA) untuk mendiagnosis penyakit jantung koronari menggunakan kecerdasan buatan (Cleerly ISCHEMIA) boleh mengukur plak aterosklerotik dan meramalkan iskemia miokardium. Di jabatan kecemasan, sistem AI RAPIDx menyokong pengurusan sakit dada, membantu meningkatkan pematuhan garis panduan rawatan. AI juga meningkatkan pengesanan fibrilasi atrium terpendam melalui ECG rutin atau peranti boleh pakai (Apple Watch, AliveCor). Selain itu, dalam hipertensi, model pembelajaran mesin membenarkan pengesanan hipertensi bertopeng, hipertensi sekunder, meramalkan kejadian kardiovaskular dan mengenal pasti kumpulan pesakit yang mendapat manfaat daripada rawatan intensif...

Walau bagaimanapun, cabaran dalam menggunakan AI adalah halangan utama seperti: bias data, kekurangan bukti, kebolehtafsiran terhad dan rangka kerja undang-undang yang tidak jelas. Di samping itu, terlalu bergantung pada AI boleh menjejaskan kemahiran klinikal doktor, manakala keselamatan data dan privasi pesakit kekal sebagai cabaran penting.

"AI sedang menuju ke arah model pembelajaran multimodal yang menggabungkan data ECG, pengimejan dan genetik untuk meramalkan risiko kardiovaskular dengan lebih tepat. Peranti yang diluluskan FDA, alat telekesihatan dan kembar digital yang mensimulasikan pesakit berjanji untuk mengembangkan aplikasi dalam amalan perubatan dalaman," kata MSc. Doan Thi Thanh Nguyet, MD.

Juga pada persidangan itu, Dr. Cao Hung Phong, Ketua Unit Endoskopi Pencernaan, berkata AI boleh membantu mengesan lesi kecil, polip, atau kanser peringkat awal yang mungkin terlepas oleh mata manusia. Ia bukan sahaja berhenti pada pengesanan, AI juga menyokong klasifikasi sifat lesi, membantu doktor membuat keputusan rawatan yang tepat. Selain itu, AI juga menyumbang kepada penyeragaman proses endoskopik, meningkatkan kualiti imej, memendekkan masa prosedur dan menyokong latihan sumber manusia muda.

Menurut Encik Nguyen Huu Thinh, Jabatan Pengimejan Diagnostik, teknologi AI automatik akan menganalisis imej CT, mencari dan mengukur nodul paru-paru dengan ketepatan yang tinggi, dan menyokong klasifikasi mengikut piawaian Lung-RADS (sistem pemeriksaan kanser paru-paru) untuk membantu menyediakan penilaian peringkat yang jelas dan konsisten. Dengan keupayaan untuk membandingkan terus imej dari sebelum dan selepas imbasan, perisian ini bukan sahaja membenarkan pemantauan perubahan dalam saiz atau morfologi tetapi juga secara automatik mengemas kini kadar pertumbuhan dan indeks pertumbuhan, membantu doktor menjimatkan masa, meningkatkan kebolehpercayaan dan lebih fokus pada keputusan klinikal.

Persidangan saintifik hospital tahunan 2025 dengan tema "Pendekatan Komprehensif dan teknologi baharu dalam perubatan moden" mempunyai laporan mengenai 31 topik penyelidikan mendalam, meliputi banyak bidang penting seperti kardiovaskular, pencernaan, endoskopi, trauma ortopedik - tulang belakang, neurologi - strok, pengimejan diagnostik, onkologi, rawatan rapi, urologi, pemakanan, kejururawatan...

Menurut Dr Nguyen Ngoc Bao Long, Pengarah Hospital Hoan My Saigon, persidangan itu menyediakan perspektif saintifik pelbagai dimensi, hasil daripada proses mengaplikasikan pengetahuan perubatan dan teknologi moden dalam aktiviti pemeriksaan dan rawatan perubatan di hospital.

Komen (0)