Wykorzystanie sztucznej inteligencji do rozwiązania problemu „preferowania tego, co na górze”

(Dan Tri) - Sztuczna inteligencja otwiera ogromne możliwości w opiece zdrowotnej i zdalnym leczeniu, szczególnie w krajach o niskich i średnich dochodach.

Technologia, sztuczna inteligencja (AI) i Big Data zmieniają przyszłość wielu branż, a opieka zdrowotna staje się obiecującą dziedziną. Podczas Wietnamskiego Forum Opieki Zdrowotnej 2025 eksperci dyskutowali o potencjale i wyzwaniach, jakie niesie ze sobą AI i Big Data w diagnostyce i leczeniu medycznym.

Forum, którego tematem przewodnim było „Big Data i sztuczna inteligencja w diagnostyce i leczeniu medycznym”, odbyło się w dniach 21-22 lipca. Współorganizatorami byli: Stowarzyszenie Wietnamskich Naukowców i Ekspertów Globalnych (AVSE Global) oraz 108. Centralny Szpital Wojskowy.

Wydarzenie gromadzi czołowych ekspertów krajowych i zagranicznych, aby podzielić się wizjami i doświadczeniami na rzecz poprawy jakości opieki zdrowotnej w Wietnamie.

Sztuczna inteligencja: początek nowej ery opieki zdrowotnej

Profesor Guy Marks, prezes Międzynarodowej Unii Zwalczania Gruźlicy i Chorób Płuc oraz profesor na Uniwersytecie Nowej Południowej Walii (Australia), przedstawił spostrzeżenia na temat tego, w jaki sposób sztuczna inteligencja i zaawansowane technologie mogą pomóc w rozwiązaniu problemów globalnego zdrowia, zwłaszcza w krajach o niskich i średnich dochodach, takich jak Wietnam.

Profesor Guy Marks, prezes Międzynarodowej Unii Zwalczania Gruźlicy i Chorób Płuc oraz profesor Uniwersytetu Nowej Południowej Walii na Forum (zdjęcie: Komitet Organizacyjny).

„Tradycyjne XIX-wieczne podejście do zarządzania opieką zdrowotną staje się przestarzałe, co komplikuje dzisiejszą opiekę zdrowotną” – powiedział profesor Marks. Wskazał na trzy kluczowe problemy medycyny XXI wieku:

Biologia człowieka: Ciało ludzkie jest złożonym systemem, którego nie da się w pełni wyjaśnić naukowo ;

Środowisko: Środowisko zawiera wiele patogenów i zagrożeń. Większość chorób jest wynikiem złożonych interakcji między biologią człowieka a środowiskiem;

Interwencje medyczne: Współczesna medycyna dysponuje szeroką gamą skomplikowanych interwencji (farmakologicznych, chirurgicznych, psychologicznych, niefarmakologicznych), które sprawiają, że diagnoza i leczenie są niezwykle skomplikowane.

„Ograniczenia tradycyjnych podejść, takich jak specjalizacja, centralizacja (która powoduje, że pacjenci mają trudności z dostępem do specjalistów i muszą udawać się do dużych szpitali), wytyczne i protokoły (które często są zbyt długie lub zbyt proste) oraz szkolenia edukacyjne (które ciągle zmieniają wiedzę i charakteryzują się dużą rotacją personelu) doprowadziły do ​​trudności we współczesnej opiece zdrowotnej” – podkreślił profesor Marks.

Tymczasem tradycyjne szpitale, które często wiążą się z wysokim ryzykiem, są drogie i położone daleko od miejsc zamieszkania pacjentów, wymagają nowego, zorientowanego na człowieka podejścia, a technologie mogą to teraz zapewnić.

Zaawansowana technologia zapoczątkowuje dziś nową erę w opiece zdrowotnej, a platformy do badań w punktach opieki (PoC) i zdalne raportowanie wyników obrazowania odgrywają kluczową rolę. W szczególności, ultraprzenośne aparaty rentgenowskie z odczytem obrazu wspomaganym sztuczną inteligencją okazały się skuteczniejsze w diagnozowaniu gruźlicy niż radiolodzy.

„Rozwój transportu i komunikacji, wykorzystujący szybki internet, Wi-Fi i urządzenia sieciowe, umożliwia rozmieszczenie mocy obliczeniowej i baz danych w chmurze, udostępniając informacje i technologie mieszkańcom odległych obszarów. Drony mogą być nawet wykorzystywane do łatwego transportu próbek pobranych od pacjentów i leków. Wysokiej jakości dane z badań klinicznych, często dostępne w formie anonimowej, są niezbędne do spersonalizowanego leczenia i zaawansowanych analiz” – powiedział profesor Marks.

Według niego, systemy wspomagania decyzji klinicznych (CDSS) to potężne narzędzia, które dostarczają rekomendacji dotyczących zarządzania w oparciu o dane pacjentów i wiedzę medyczną. W szczególności sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe odegrają ważną rolę w gromadzeniu i porządkowaniu ustrukturyzowanych danych pacjentów, wyodrębnianiu i syntezie informacji z dużych zbiorów danych badań klinicznych, a także w zapewnianiu wsparcia decyzyjnego lekarzom.

Profesor Marks wyobraża sobie nowy, zorientowany na człowieka model opieki zdrowotnej, oparty na lekarzu rodzinnym blisko domu pacjenta, wspieranym przez system CDSS i rekomendacje oparte na sztucznej inteligencji. To podejście obiecuje lepsze decyzje medyczne, optymalne wyniki leczenia pacjentów, mniejsze zużycie zasobów i antybiotyków oraz zwiększenie przepustowości personelu medycznego na pierwszej linii frontu.

Potencjał sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej w Wietnamie

Podczas dyskusji panelowej czołowi eksperci zagłębili się w kwestię roli sztucznej inteligencji w przyszłości opieki zdrowotnej w Wietnamie.

Profesor Dinh Xuan Anh Tuan, kierownik Katedry Medycyny Oddechowej – Eksploracji Funkcjonalnej w Szpitalu Cochin w Paryżu (Francja), stwierdził: „Złożoność ludzkiego zdrowia, fizjologii, mózgu, ducha i środowiska to czynniki, które sprawiają, że opieka zdrowotna jest niezwykle trudna i wymaga indywidualizacji leczenia. Sztuczna inteligencja może jednak pomóc w rozwiązaniu tego problemu, przetwarzając ogromne ilości informacji, czego ludzie nie potrafią”.

Podzielając ten sam pogląd, dr Vo Si Nam, dyrektor Centrum Biomedycznego (VinBigData), wyjaśnił: „Modele dużych języków mogą rozwiązywać kluczowe problemy w przetwarzaniu dużych zbiorów danych i opiece następczej. Uczenie maszynowe i modele dużych języków działają w oparciu o prawdopodobieństwo, wybierając wynik o najwyższym prawdopodobieństwie, ale większość nie zawsze jest prawidłowa”.

Dlatego to człowiek zawsze musi być w centrum uwagi, kontrolować wyniki działań sztucznej inteligencji i zawsze pamiętać, że sztuczna inteligencja, tak jak ludzie, może się mylić.

Eksperci są zgodni, że sztuczna inteligencja i inne technologie wykorzystywane w opiece zdrowotnej muszą służyć ludziom (Ilustracja: Baza).

Pan David Nguyen, prezes N2N AI (Australia), podzielił się swoimi doświadczeniami z porażki IBM Watson, medycznego projektu sztucznej inteligencji, który rzekomo miał zastąpić lekarzy, ale upadł z powodu „surowych” danych wejściowych. „Sztuczna inteligencja to system, który wspiera lekarzy w szybszym i skuteczniejszym podejmowaniu decyzji, a nie ich zastępuje. Lekarze muszą podlegać rygorystycznym procedurom weryfikacji, aby zapewnić dokładność i podążać w pożądanym kierunku” – powiedział.

Odnosząc się do roli sztucznej inteligencji w zmniejszaniu przeciążenia szpitali i medycynie zapobiegawczej, profesor Guy Marks wyjaśnił, że celem nie jest likwidacja szpitali, lecz rezerwowanie szpitali wyłącznie na naprawdę złożone i trudne przypadki.

W Australii, jak powiedział, wiele usług, które wcześniej świadczono w szpitalach, zostało przeniesionych poza szpital, a pacjenci muszą udawać się do szpitala tylko wtedy, gdy naprawdę potrzebują usług, które są dostępne tylko tam. Sztuczna inteligencja może teraz pomóc w personalizacji opieki, zanim jeszcze pacjent stanie się pacjentem. Jednak wprowadzenie tej ważnej zmiany nie jest łatwe ze względu na czynniki kulturowe.

Generał dywizji, profesor Le Huu Song, dyrektor 108. Centralnego Szpitala Wojskowego oraz eksperci dyskutowali na temat potencjału sztucznej inteligencji w sektorze opieki zdrowotnej w Wietnamie (zdjęcie: Komitet Organizacyjny).

Generał dywizji, profesor Le Huu Song, dyrektor 108. Centralnego Szpitala Wojskowego, zauważył: „Wietnamska kultura „preferowania szpitali wyższego szczebla” doprowadziła do przeciążenia, a wielu pacjentów chce nawet prosić lekarzy o zbadanie ich pod kątem wielu innych schorzeń. Mam nadzieję, że sztuczna inteligencja pomoże usprawnić i usprawnić zarządzanie opieką zdrowotną, a zwłaszcza umożliwi zdalne świadczenie opieki zdrowotnej, aby uniknąć przeciążenia szpitali pierwszej linii”.

Podsumowując dyskusję, profesor Dinh Xuan Anh Tuan podkreślił, że sztuczna inteligencja jest realnym rozwiązaniem, które może poprawić zdrowie ludzi i wietnamski sektor opieki zdrowotnej, zwłaszcza w kontekście złożoności ludzkiego ciała i środowiska.

Wyraził nadzieję, że w przyszłości lekarze nie tylko będą leczyć choroby, ale także pomagać w utrzymaniu zdrowia, a sztuczna inteligencja odegra ważną rolę w znajdowaniu najskuteczniejszych sposobów zapobiegania chorobom. To pomoże ludziom nie tylko żyć dłużej, ale i zdrowiej.

Oprócz ogromnego potencjału, zastosowanie sztucznej inteligencji w wietnamskim systemie opieki zdrowotnej wciąż napotyka wiele przeszkód. Jednym z największych wyzwań są dane. Aby sztuczna inteligencja działała efektywnie, wymaga dużych, wysokiej jakości i zsynchronizowanych źródeł danych. Jednak w Wietnamie dane dotyczące opieki zdrowotnej są często rozdrobnione i nieustandaryzowane, a bezpieczeństwo informacji o pacjentach jest również istotnym problemem.

Ponadto, pomimo popularności internetu, obsługa złożonych systemów AI wymaga wydajnej infrastruktury komputerowej oraz stabilnych i bezpiecznych połączeń, zwłaszcza w odległych obszarach. Ponadto, ramy prawne muszą jasno określać kwestie własności danych, standardów bezpieczeństwa i skuteczności produktów AI w opiece zdrowotnej.

Wreszcie, jeśli chodzi o szkolenia i rozwój zasobów ludzkich, Wietnamowi potrzebny jest zespół ekspertów, którzy nie tylko znają się na sztucznej inteligencji, ale mają również rozległą wiedzę medyczną, aby móc skutecznie i bezpiecznie opracowywać i wdrażać rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

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