Jak AI transformuje branżę medyczną. Synergia technologii, medycyny i prawa

Zastosowanie systemów opartych na sztucznej inteligencji w podmiotach wykonujących działalność leczniczą jest jednym z najbardziej dynamicznie rozwijających się obszarów współczesnej medycyny, rewolucjonizującym branżę ochrony zdrowia.

Technologia AI w sposób bezprecedensowy redefiniuje standardy diagnostyki, procedur terapeutycznych, jak również zarządzania systemem opieki zdrowotnej, zwiększając jakość oferowanych pacjentowi świadczeń zdrowotnych, ich dostępność oraz optymalizując opiekę nad pacjentem. Dlaczego tak się dzieje? Taka technologia umożliwia bowiem w stosunkowo krótkim czasie przetwarzanie ogromnych ilości danych i wyciąganie wniosków. W ten sposób AI wspiera lekarza w sprawniejszym i precyzyjniejszym wykrywaniu chorób, tworzeniu zindywidualizowanego planu leczenia, monitorowaniu pacjentów, jak i zarządzaniu zasobami w placówkach medycznych (m.in. szpitalach, przychodniach zdrowia).

Jakiego rodzaju technologie są wykorzystywane we współczesnej medycynie:

• uczenie maszynowe (machine learning),
• uczenie głębokie (deep learning),
• przetwarzanie języka naturalnego (natural language processing – NLP),
• widzenie komputerowe (computer vision).

W jakich obszarach znajdują zastosowanie modele oparte o AI i w jaki sposób wpływają one na optymalizację profilaktyki oraz opieki zdrowotnej:

analiza badań obrazowych (klasycznej radiologii, tomografii komputerowej, rezonansu magnetycznego) – wysokiej jakości zdjęcia, wybór najlepszych ujęć, standaryzacja oraz szybkość opisu obrazów i rozpoznania obszaru nieprawidłowego sugerującego konieczność diagnozy (w tym np. dokładniejsza diagnostyka onkologiczna);

• projektowanie i personalizacja leków (projektowanie nowych cząsteczek, terapii dla nieuleczalnie chorych, predykcja właściwości leków, analiza działań ubocznych);
• automatyzacja notatek z wizyty/wywiadu lekarskiego z ewentualną predykcją diagnozy (przyspieszenie ścieżki diagnostycznej, ograniczenie liczby zbędnych wizyt), a w konsekwencji odciążenie lekarzy;
• wsparcie zabiegów operacyjnych, robotyka (w chirurgii małoinwazyjnej, np. urologii, chirurgii onkologicznej) poprzez zwiększenie precyzji zabiegu i w konsekwencji redukcję powikłań okołozabiegowych.

Jakie korzyści wynikają bezpośrednio dla lekarzy i pacjentów?

• zwiększenie efektywności pracy lekarza poprzez m.in. automatyzację pracy administracyjnej, redukcję niepotrzebnych wizyt oraz skrócenie czasu ich trwania;
• usprawnienie i zwiększenie dokładności procesu diagnostycznego oraz obiektywizacja oceny wyników badań, a także wczesna wykrywalność zaburzeń;
• obniżenie kosztów leczenia, niski koszt monitorowania i systematyzacja danych;
• precyzyjny dobór i personalizacja leczenia.

Wdrażając rozwiązania technologiczne wykorzystujące AI, kluczowym jest przestrzeganie regulacji prawnych. Algorytmy AI stosowane zarówno w diagnostyce, jak i te wspierające terapię pacjenta, są kwalifikowane jako systemy wysokiego ryzyka podlegające obwarowaniom uregulowanym w AI Act. W praktyce oznacza to nałożenie na twórców oprogramowania oraz podmioty lecznicze obowiązku przeprowadzania złożonych procedur oceny zgodności i uzyskania certyfikacji CE przed dopuszczeniem algorytmu do obrotu i używania – zgodnie z Rozporządzeniem o wyrobach medycznych (MDR).

Kluczową kwestią pozostaje również ochrona danych medycznych oraz ochrona praw pacjenta. Unijny prawodawca wymaga, aby systemy AI były trenowane na reprezentatywnych, wolnych od błędów poznawczych (tzw. algorithmic bias) zbiorach danych. Przetwarzanie szczególnych kategorii danych (danych o stanie zdrowia) wymusza zgodność z RODO, w tym przestrzeganie zasad: przejrzystości, minimalizacji, pseudonimizacji i anonimizacji danych pacjenta.

Ponadto pacjent ma prawo do informacji o stosowaniu AI przy udzielaniu mu świadczeń zdrowotnych, w sytuacji gdy technologia ta odgrywa w danym przypadku kluczową rolę. Powyższe powinno wówczas znaleźć odzwierciedlenie w dokumentacji medycznej pacjenta.

Wreszcie – co istotne – modele AI mogą funkcjonować wyłącznie jako wysoce wyspecjalizowane rozwiązania wspomagające pracę lekarza, nie zaś jego substytut. Zatem podjęcie ostatecznej decyzji oraz pełna odpowiedzialność prawna za wybór leczenia czy przeprowadzenie zabiegu spoczywa na lekarzu.

Implementacja sztucznej inteligencji stanowi strategiczny kierunek rozwoju współczesnej medycyny i systemu ochrony zdrowia. Synergia kompetencji lekarza z zaawansowanymi modelami AI warunkuje podniesienie standardów profilaktyki, diagnostyki i terapii, prowadząc ostatecznie do poprawy jakości życia pacjentów – jednak przy jednoczesnym zapewnieniu transparentności i legalności takich systemów oraz ochrony praw pacjenta.