A mesterséges intelligencia képes időben azonosítani a betegségek kockázatát a társadalmi és egészségi adatok elemzésével, így a rendszer még az állapotromlás előtt beavatkozhat. A technológia elterjedéséhez azonban az egészségügyi finanszírozási modellek átalakítására és a megelőzés díjazására lenne szükség.
A lakossági elöregedés miatt túlterhelt egészségügyi rendszerekben a széles körű bevezetés gátja abizalom hiánya. A WHO adatai szerint a régió 53 országának kétharmadában már használnak MI-alapú diagnosztikai eszközöket, de csupán minden tizenegyedik állam rendelkezik átfogó szabályozási stratégiával.
A HealthAI nevű szervezet jelenleg 10 ország hatóságaival együttműködve egy globális korai figyelmeztető rendszeren dolgozik. A kezdeményezés célja a hibák és a nemkívánatos események gyors kiszűrése az algoritmusok klinikai alkalmazása során.
Az eredeti szöveg (Euronews)
Európa lakossága elöregszik, ami tovább fokozza a már most is túlterhelt egészségügyi rendszerekre nehezedő nyomást.
De mi van, ha a megoldás nem csupán a betegségek hatékonyabb kezelésében, hanem elsősorban a megelőzésükben rejlik?
A mesterséges intelligencia segíthet ezt az irányváltást megvalósítani. Ricardo Baptista Leite, a felelős MI-vel foglalkozó globális ügynökségként működő HealthAI vezérigazgatója azonban úgy véli, ehhez önmagában a technológia nem elég.
„Ha egy hatékonytalan rendszerre utólag húzza rá a mesterséges intelligenciát, attól csak hatékonytalanul fog működni – csakhogy sokkal hatékonyabban” – mondta az Euronewsnak.
A mesterséges intelligencia segíthet időben azonosítani azokat, akiknél bizonyos betegségek kialakulásának kockázata fennáll, még mielőtt megbetegednének, így az ellátórendszer hamarabb be tud avatkozni. Ez az áttörés azonban technológiával önmagában nem érhető el.
„A technológia önmagában nem fog megmenteni bennünket” – hangsúlyozza Baptista Leite, a HealthAI vezérigazgatója. Szerinte az egészségügyi rendszerekben a jelenlegi pénzügyi ösztönzőket is át kell alakítani, mert ma inkább a kezelést, nem pedig a megelőzést jutalmazzák.
Rámutat, hogy a kórházaknak jellemzően azért fizetnek, hogy kezeljék a betegeket, nem pedig azért, hogy egészségesen tartsák őket. A megelőzés felé való elmozduláshoz olyan új finanszírozási modellekre lenne szükség, amelyek a korai beavatkozást és az előrelátó, folyamatos ellenőrzést díjazzák.
Ha az egészségi adatok mellett az egészségre ható társadalmi tényezőket is elemzi, a mesterséges intelligencia képes lehet azonosítani azokat, akiknek még az állapotromlás előtt támogatásra lenne szükségük.
Baptista Leite szerint a cél nem pusztán az, hogy valakit egy szívinfarktus után megmentsenek, hanem az, hogy eleve megelőzzék magát a rohamot.
A mesterséges intelligencia szélesebb körű bevezetése az egészségügyben azonban egy másik tényezőtől is függ: a bizalomtól.
A betegeknek és az egészségügyi dolgozóknak is biztosnak kell lenniük abban, hogy a technológia biztonságos, és előnyei meghaladják a kockázatokat. Ehhez olyan felügyeletre van szükség, amely a jóváhagyás és a klinikai gyakorlatba történő bevezetés után is folytatódik.
Nemrég Hans Henri P. Kluge, a WHO Európa vezetője figyelmeztetett, hogy miközben Európa-szerte egyre több kórházban alkalmaznak MI-megoldásokat, csak kevés ország szabályozza ezeket, ami veszélybe sodorja a betegeket.
A WHO európai régiójához tartozó 53 ország kétharmadában már használnak MI-alapú diagnosztikai eszközeket, és az országok felében működnek mesterségesintelligencia-vezérelt beteg-tájékoztató chatbotok, de mindössze néhány állam – nagyjából tizenkettőből egy – rendelkezik stratégiával az MI szabályozására.
Ez „aggasztó” kép – mondta Kluge, hangsúlyozva, hogy mindez az emberek egészségére is rányomhatja a bélyegét. „Mindez általánosságban is aláássa a közbizalmat az egészségügyi rendszerekben” – figyelmeztetett.
A HealthAI tíz ország szabályozó hatóságaival dolgozik együtt egy globális korai figyelmeztető rendszer kidolgozásán, amelynek célja a nemkívánatos események azonosítása és az újonnan felbukkanó kockázatokról szóló információk megosztása.
„Az ilyen mechanizmusok lehetővé teszik, hogy nagy tömegeket érintő károkat előzzünk meg, ha mégis hiba csúszik a rendszerbe, vagyis időben észleljük a problémát, és biztonságban tartsuk az állampolgárokat” – mondta.
