Дигитализация и ИИ ускоряват диагнозите

Дигитализацията променя здравеопазването

Георги Къдрев, съосновател и изпълнителен директор на Kelvin Health, заяви в предаването „Футуризъм“ с водещ Антон Груев по Bloomberg TV Bulgaria, че внедряването на дигитални технологии и изкуствен интелект трансформира начина, по който се поставят диагнози. По думите му медицината става все по-дигитална както като медия, така и чрез технологиите, които се използват за диагностични изводи.

Къдрев посочи, че интеграцията на системи за обработка на медицински записи, като например решения в духа на ChatGPT-Health, е важна стъпка към автоматизирано извличане и обобщение на информация от пациентски данни.

Носимите устройства и многоизмерната диагностика

Според госта регулаторните органи в САЩ вече допускат по-широка употреба на носими устройства, които събират данни за здравето. „Всеки сензор, който носим, може да събира данни за нашето здравословно състояние“, каза той, като отбеляза, че умните часовници са достигнали значителна точност.

Къдрев подчерта, че бъдещето е в съчетаването на множество параметри от различни сензори — това намалява риска от фалшиви или невярни изводи и повишава надеждността на диагнозите.

Валидацията на медицински устройства е продължителен процес

Kelvin Health развива решение, базирано на термален хардуер, и Къдрев обясни, че валидирането на такива устройства изисква години работа. По негови думи времевият обхват варира „между една и половина и три до пет години, зависи какъв тип извод искаме да прави устройството“.

Освен фундаментални изследвания, процесът включва клинични изпитвания и регулаторни процедури, които се различават по държави. Той допълни, че реимбурсацията е критичен фактор за това дали технологията ще достигне масов пазар и ще бъде достъпна за пациенти.

Ранната диагностика и ролята на ИИ

Къдрев изтъкна, че най-големият потенциал на изкуствения интелект е в преместването на диагностиката много по-рано в развитието на болестите. Той коментира, че превенцията и ранната диагностика не са били развивани достатъчно през последните десетилетия и че новите технологии могат да компенсират недостига на специалисти, като осигурят навременни прегледи, особено в отдалечени райони.

Технологиите могат да подпомогнат и анализа на образни изследвания, което е особено важно за региони с ограничен достъп до експерти.

Генеративният ИИ и значението на данните

Генеративните модели имат голям потенциал, но Къдрев предупреди, че тяхната ефективност зависи от наличието на богати и структурирани медицински данни. „Колкото повече параметри имаме, толкова по-интегрирана е системата“, каза той.

Той посочи, че в области, където липсват публични данни — примерът, който даде, е термографията — моделите не могат да достигнат необходимата прецизност без достатъчно обучителни данни.

Доверието на лекарите и етичните изисквания

Приемането на новите технологии от медицинските специалисти остава сред ключовите предизвикателства. Къдрев подчерта необходимостта от прозрачност и добри клинични практики, за да не се възприемат иновациите като маркетингови обещания.

Той добави, че дигитализацията може да облекчи проблема с недостига на медицински персонал, който затруднява дори най-развитите икономики, стига решенията да бъдат валидирани и приети от професионалната общност.

Още теми от предаването

В предаването бяха представени и други научно-технологични разработки: нов метод за триизмерно медицинско образно изследване, синтетична кожа от хидрогел, нов тип биовъглен, активиран от слънчева светлина, и откритие на комета, която ще мине необичайно близо до Слънцето през април.