Zastosowanie nowych technologii w branży medycznej
Nowoczesna technologia i usługi w chmurze dla firm, są sukcesywnie wykorzystywane w wielu branżach na całym świecie. Wśród tych najefektywniej działających, wymienia się naukę, handel, ale także rozrywkę i branżę zdrowotną. Ta ostatnia zyskuje w ten sposób poprawę i wzmocnienie zasobów ludzkich, a także zwiększa skuteczność w stawaniu poprawnych diagnoz (a tym samym – w leczeniu). Czy nowe rozwiązania są naprawdę solidnym filarem, który realnie wspiera ekspertów, lekarzy i naukowców?
AI w medycynie
Sztuczna inteligencja w zastosowaniu medycznym jest odpowiedzią na ogromny zbiór informacji, która coraz częściej przybiera formę elektroniczną. Obszerne zbiory danych, które gromadzone są w sposób ciągły i sukcesywny, opierają się na licznych komponentach i informacjach – np. tych, monitujących stan zdrowia pacjenta [6]. Na podstawie tak obszernych informacji możliwe jest np. oszacowanie i podjęcie terapii farmakologicznej i ewentualnych środków operacyjnych. O tych nieocenionych możliwościach branża medyczna przekonuje się od początku XXI wieku [7], kiedy to zaczęto wykorzystywać przetworzone informacje w celu diagnostyki pacjentów.
Nowe perspektywy, bazujące na szybszym przetwarzaniu i lepszej organizacji, wprowadziła właśnie sztuczna inteligencja, która opiera się na uczeniu maszynowym [4] – głównie przy użyciu sztucznych sieci neuronowych oraz technologii głębokiego uczenia.
Dotychczasowe wnioski pozwalają stwierdzić, że AI ułatwia stworzenie opłacalnego planu, bazującego na opiece nad pacjentami. Odpowiednie procesy i algorytmu realnie mogą przyczynić się do szybszych decyzji, które są kluczowe w kontekście walki z np. chorobą onkologiczną. Badania wykazały, że średnia analiza, wykonywana przed bezpośrednim postawieniem diagnozy, wynosić może nawet 4 godziny. Systemy sztucznej inteligencji skracają ten czas do kilkunastu minut, usprawniając pracę całego personelu medycznego (nierzadko złożonego z kilku tysięcy pracowników na jeden szpital).
Wśród zalet stosowania AI w branży medycznej wymienia się więc:
- możliwość szybkiego oszacowania tzw. grupy wzmożonego ryzyka,
- analizę odciążającą pracowników szpitala, zwiększając tym samym ich zasoby i możliwości,
- lepsze i sprawniejsze decyzje, związane z podjętym leczeniem lub diagnozą,
- porządkują zebrane, obszerne dane i przetrzymują ją w bezpiecznym miejscu (tzw. chmura dla biznesu [5]),
- ułatwiają posumowanie kliniczne, uwzględniając np. parametry związane z chorobami współistniejącymi.
Drukowanie 3D
Druk w formacie 3D, nazywany także techniką przyrostową, jest stosunkowo nową, ale prężnie rozwijającą się metodą wytwarzania. Pierwszą z nich, tzw. stereolitografię, stworzono pod koniec lat 80-tych. To właśnie ona zapoczątkowała kolejne możliwości i techniki – m.in. FDM, SLM czy 3DP [2].
Ostatecznie drukarki 3D pozwalają stworzyć realistyczne modele, które złożone są za pomocą ciągłych anatomicznie układów [1]. Wydruki przypominają więc określone przedmioty, zarówno pod kątem formy, jak i kolorów, kształtów i w przypadku medycyny – faktury tkanek.
Mając na względzie możliwości druku, obecnie w medycynie wykorzystuje się go do zarówno definiowania, diagnozowania, jak i bezpośredniego leczenia schorzeń. Wśród tych najpopularniejszych wymienia się:
- Rekonstrukcję twarzy i czaszki. Maszyna jest zdolna do wykonania określonych modeli twarzy, dzięki czemu chirurdzy mogą z powodzeniem zrekonstruować zniszczony fragment ciała. Dowodem na efektywne działanie tej metody jest słynny przypadek Erica Mogera, który po przebytej chorobie nowotworowej wymagał rekonstrukcji twarzy. University Collage w Londynie stworzył wydrukowaną z nylonu protezę, która umożliwiła normalne funkcjonowanie Erica. Inżynieria rekonstrukcyjna dotychczas może być wykorzystywana do wewnętrznych struktur ciała pacjenta, jak i do powłok skórnych – z zastosowaniem skanerów przestrzennych. [3]
- Tworzenie protez. Druk 3D umożliwia tworzenie zaawansowanych prototypów, które następnie można wykorzystuje w procesie rehabilitacji i leczenia. Historia wskazuje na przypadki, w których to drukarka 3D stworzyła zaawansowaną protezę ręki, która była zdolna odczytywać fale mózgowe pacjenta. Ostatecznie więc proteza była wprowadzana w ruch, zastępując ludzką tkankę.
- Tworzenie implantów – biodrowych, zębowych [4] lub stawów. Stworzony w ten sposób implant może spowodować, że operowane biodro jest silniejsze i bardziej wytrzymałe, co nijako kłóci się z dotychczasowymi ustaleniami i wnioskami dot. zabiegów medycznych. Można więc wnioskować, że implanty nie tylko pozwalają wrócić do zdrowia, ale wręcz udoskonalają stan pacjenta.
Bibliografia
[1]Sarecka-Hujar, B., Ostróżka-Cieślik, A., & Banyś, A. (2016). Innowacyjne technologie w medycynie i farmacji. Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna, 22(1).
[2]Bis, J., Kret, M., & Płatek, P. (2008). Techniki druku 3D-przykłady zastosowań. Wykład wygłoszony na podczas Targów Wirtotechnologia.
[3] SUJKA, W. Inżynieria rekonstrukcyjna w medycynie.
[4] Dawood, A., Marti, B. M., Sauret-Jackson, V., & Darwood, A. (2015). 3D printing in dentistry. British dental journal, 219(11), 521-529.
[5] Anegis
[6] Horn, W. (2001). AI in medicine on its way from knowledge-intensive to data-intensive systems. Artificial Intelligence in Medicine, 23(1), 5-12.
[7] [2] Altman, RB (1999). Sztuczna inteligencja w medycynie: spektrum wyzwań od opieki zarządzanej do medycyny molekularnej. AI Magazine , 20 (3), 67. https://doi.org/10.1609/aimag.v20i3.1467
Źródło: Anegis