AI w medycynie: rewolucja w diagnozowaniu, której w Polsce na razie nie ma

Krótki opis

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje diagnozowanie w medycynie, osiągając lepsze wyniki niż ludzie, ale w Polsce jej wdrożenie jest opóźnione przez regulacje unijne.

Opis

Sztuczna inteligencja ma potencjał do zrewolucjonizowania medycyny, oferując szybsze i często dokładniejsze diagnozy niż ludzie. Nie chodzi tu o zastąpienie lekarzy, ale o wsparcie ich pracy, umożliwiając skuteczniejsze leczenie. W USA z systemu OpenEvidence korzysta już prawie 66% lekarzy, co wskazuje na rosnącą akceptację i skuteczność AI w praktyce klinicznej.

W Polsce i w całej Unii Europejskiej wdrażanie takich systemów jest wstrzymane ze względu na regulacje unijnego AI Act, co sprawia, że lekarze diagnozują „po staremu”. Badania opublikowane w „Science” pokazują, że AI osiąga znacznie lepsze wyniki w diagnozowaniu trudnych przypadków niż lekarze.

Przykładowo, w diagnozowaniu trudnych przypadków AI osiągnęła trafność na poziomie 80,9% w porównaniu do 36,1% u ludzi, a koszty były o połowę niższe. W zadaniach związanych z prowadzeniem leczenia AI uzyskało 89% punktów wobec 34% u lekarzy. Nawet w przypadkach z SOR, AI trafnie diagnozowało 80,3% wobec 46,8% ludzi, a w samym triażu 67,1% wobec 55,3% i 50,0%. Należy jednak zaznaczyć, że wyniki te nie dowodzą przewagi nad zespołami specjalistów ani rzeczywistą praktyką kliniczną, a praca na SOR może być dla AI wyzwaniem.

Źródło