Sztuczna inteligencja w medycynie. Zrewolucjonizuje oddziały intensywnej terapii?

Specjalista jest kierownikiem Klinicznego Oddziału Anestezjologii i Intensywnej Terapii w Szpitalu Uniwersyteckim im. Karola Marcinkowskiego w Zielonej Górze oraz konsultantem wojewódzkim w dziedzinie anestezjologii i intensywnej terapii. Jak podkreśla, zastosowanie sztucznej inteligencji może odegrać kluczową rolę szczególnie na oddziałach intensywnej terapii (OIT), gdzie tempo pracy i złożoność danych przekraczają często ludzkie możliwości analizy.

- Oddział intensywnej terapii to jedno z najbardziej złożonych i wymagających miejsc w opiece medycznej. Każdego dnia lekarze i pielęgniarki podejmują decyzje w oparciu o ogromne ilości danych, zbieranych w czasie rzeczywistym z monitorów pacjenta, wyników badań laboratoryjnych, obrazowania medycznego i elektronicznej dokumentacji medycznej - wyjaśnia dr Kudliński.

Według specjalisty sztuczna inteligencja może odciążyć personel i zwiększyć bezpieczeństwo pacjentów dzięki zdolności do szybkiego wychwytywania sygnałów ostrzegawczych.

Ekspert zwraca uwagę, że największą wartością sztucznej inteligencji jest jej zdolność przewidywania stanów krytycznych, zanim pojawią się pełnoobjawowe symptomy.

Zaznacza, że "sztuczna inteligencja może fundamentalnie zmienić paradygmat opieki, przesuwając go z reaktywnego na proreaktywny".

To szczególnie ważne w kontekście sepsy - jednego z najczęstszych i najgroźniejszych stanów występujących na OIT.

- Algorytmy AI, takie jak sytem COMPOSER, wdrożony w szpitalu w UC San Diego Health, są w stanie przewidywać zakażenie sepsą u pacjentów wysokiego ryzyka z wyprzedzeniem kilku godzin w stosunku do tradycyjnych metod - twierdzi konsultant wojewódzki w dziedzinie anestezjologii i intensywnej terapii.

Model ten analizuje w czasie rzeczywistym ponad 150 parametrów, wysyła alarmy do dokumentacji elektronicznej i umożliwia natychmiastową reakcję zespołu. Badania wskazują, że dzięki tej technologii udało się obniżyć śmiertelność z powodu sepsy o 17 proc., a inne systemy - jak te rozwijane na Uniwersytecie Johna Hopkinsa - zmniejszają ryzyko zgonu nawet o 20 proc.

- To przełomowe podejście umożliwia przesunięcie akcentu: z reagowania na kryzys - na proaktywne zapobieganie mu, co ma kluczowe znaczenie dla poprawy wyników leczenia pacjentów - przekonuje dr Kudliński.

Ekspert podkreśla, że AI wspiera również systemy monitorowania hemodynamicznego, które potrafią przewidywać zagrażające życiu spadki ciśnienia - nawet na sali operacyjnej, w czasie pomiarów śródoperacyjnych.

Zastosowania AI w intensywnej terapii opierają się głównie na uczeniu maszynowym (ML) oraz głębokim uczeniu (DL). ML pozwala algorytmom prognozować m.in. ryzyko rozwoju chorób u konkretnego pacjenta.

Z kolei DL, szczególnie skuteczne w analizie obrazów medycznych, umożliwia wykrywanie wzorców niedostępnych dla ludzkiego oka.

Kluczowe znaczenie w opiece medycznej, a szczególnie na oddziałach intensywnej terapii, ma zastosowanie tzw. multimodalnej sztucznej inteligencji. Potrafi ona przetwarzać i integrować informacje pochodzące z wielu źródeł jednocześnie, tworząc spójny obraz stanu pacjenta. Podobnie jak lekarz - specjalista intensywnej terapii, który musi analizować badania laboratoryjne, obrazowe, dane monitorów i zapisy elektronicznej dokumentacji medycznej.

- Multimodalna AI jest zatem cyfrowym odwzorowaniem tego procesu, umożliwiając identyfikację subtelnych korelacji, które mogą umknąć ludzkiej uwadze - zwraca uwagę dr Kudliński.

Specjalista podkreśla, że właśnie tego typu modele - integrujące dane z różnych źródeł jednocześnie - stanowią przyszłość intensywnej terapii i wspomagania decyzji klinicznych.

- Narzędzia AI zwiększają precyzję diagnostyczną, szczególnie w analizie badań obrazowych, takich jak zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny i mammografia. Systemy AI mogą szybciej i precyzyjniej opisywać te obrazy, co zmniejsza ryzyko przeoczenia niewielkich, trudnych do zauważenia zmian - uważa specjalista.

Sztuczna inteligencja ma także ogromny potencjał w zakresie prewencji błędów medycznych, które są najczęściej zgłaszanymi krytycznymi incydentami w anestezjologii i oddziałach intensywnej terapii.

- Przykładem jest system wizyjny wyposażony w kamery GoPro, który z czułością 99,6 proc. wykrywa błędy zamiany fiolek z lekami, co jest jednym z najczęstszych typów błędów iniekcjach dożylnych. W kontekście OIT, gdzie pacjenci otrzymują liczne leki w warunkach wysokie stresu, takie systemy mogą znacząco podnieść poziom bezpieczeństwa - twierdzi dr Kudliński.

Na koniec ekspert przypomina, że rola sztucznej inteligencji nie polega na wypieraniu personelu medycznego.

- Celem jest wspomaganie ludzkiej inteligencji, uwalniając lekarza od powtarzalnych, obciążających zadań, takich jak analiza setek obrazów lub precyzyjna weryfikacja leków. Dzięki temu personel może się skupić na bardziej złożonych i wymagających empatii aspektach opieki nad pacjentem.

Zbigniew Wojtasiński