Mesterséges intelligencia segíti a bőrbetegségek felismerését
megjelent:
Hétszázféle bőrbetegséget képes azonosítani a páciens által beküldött fotó alapján az a mesterséges intelligencia alapú technológia, amelyet januártól tesztelnek a Semmelweis Egyetem Bőr-, Nemikórtani és Bőronkológiai Klinikáján.
Az alkalmazást kifejlesztő magyar céggel az egyetem öt évre szóló, hosszú távú kutatás-fejlesztési keretmegállapodást kötött további mesterséges intelligenciára épülő orvostechnikai szoftverek közös fejlesztése és bevezetése érdekében.
Nemcsak a bőrdaganatok különböző típusait, de például a fertőzések és autoimmun betegségek miatt kialakuló bőrelváltozásokat is felismeri az a mesterséges intelligencia alapú technológia, amelyet idén januártól kezdtek tesztelni az egyetemen – első lépésben a Bőr-, Nemikórtani és Bőronkológiai Klinikán elérhető nagy mennyiségű archív fotóállományon.
Gyorsan és egyszerűen lehet kiszűrni a sürgős ellátást igénylő betegeket
Az eszköz a páciens által beküldött kép, valamint a mellékelt klinikai adatok alapján 700-féle bőrbetegséget, vagyis az ismert bőrgyógyászati problémák jelentős részét tudja azonosítani. A mesterséges intelligencia által felállított diagnózist minden esetben bőrgyógyász szakorvos hagyja jóvá, ugyanakkor a szoftver priorizálja a bejövő eseteket, megadja a differenciáldiagnózist, és egy egyszerűen kezelhető felületen teszi a szakember elé – magyarázza Kovács Máté, az OGYÉI nyilvántartási számmal rendelkező AIP Derm szoftvert kifejlesztő AIP Medical Holding Zrt. társalapítója.
Mint hozzáteszi, miután a szakorvos jóváhagyja a diagnózist, többféle kimenet lehetséges: az applikáción keresztül a beteg azt az információt kapja, hogy nincs teendője az elváltozás miatt, a szakvélemény mellett receptet kap elektronikusan, vagy javaslatot vény nélküli gyógyszerre, továbbá személyes konzultációra a területileg illetékes szakrendelésre irányítják. A szakterületen legmodernebbnek számító technológia segítségével gyorsan és egyszerűen lehet kiszűrni a sürgős ellátást igénylő betegeket, több bejövő pácienst lehet sokkal kevesebb erőforrással ellátni, így rövidül a várakozás és a diagnózis megállapításának az ideje is – emeli ki Kovács Máté.
Az alkalmazás mögött lévő, többségében az Egyesült Államokban fejlesztett adatbázis több mint 2 millió felvételt tartalmaz különböző bőrelváltozásokról, ezek közül 300 ezer kép esetében minden részletes adat (életkor, nem, az elváltozás testen való elhelyezkedése) ismert. A mesterséges intelligencia ezek alapján ismeri fel, hogy mit „lát” a beküldött képen. A céggel kötött együttműködési megállapodás keretében a világon elsőként a Semmelweis Egyetemen alkalmazzák majd ezt a rendszert.
A betegellátásban való használat mellett az eszköz az oktatásban is alkalmazható
Tanulásra, vizsgáztatásra egyaránt. A technológia klinikai kutatásokra is lehetőséget ad, így például tesztelik azt is, hogy egy-egy elváltozást milyen eredményességgel ismer fel egy rezidens, egy patológus, egy szakorvos, valamint a mesterséges intelligencia.
Az új rendszerrel a Bőr-, Nemikórtani és Bőronkológiai Klinikán korábban elérhető teledermatológiai szolgáltatás szintet lép és jelentősen hatékonyabbá válik, hiszen a „robot”, vagyis a mesterséges intelligencia tesz javaslatot a lehetséges diagnózisra, az orvos feladata ennek igazolása, szükség esetén módosítása – mutat rá dr. Poór Adrienn, a klinika egyetemi adjunktusa, hozzátéve, hogy naponta 2-3 orvos vesz majd részt ebben a folyamatban. A szolgáltatást március 24-től az érvényes biztosítási jogviszonnyal rendelkezők az egész ország területéről igénybe vehetik a rendszerbe történő regisztrációt és a képek feltöltését követően. A szakemberek pedig ez alapján fognak a lehető leghamarabb visszajelezni a beküldött esetek számától, súlyosságától, a beküldés időpontjától és az ellátó kapacitástól függően.
Ha a diagnózis alapján a receptfelíráson túl személyes konzultációra is szükség van, a klinikához tartozó betegek időpontot kapnak a szakrendelésre, míg a többi érintettet a területileg illetékes ellátóhelyre irányítják.
A Semmelweis Egyetem, valamint a világ több pontján dolgozó adattudósokból álló, mesterségesintelligencia-alapú orvostechnikai eszközök fejlesztésével és piacra vitelével foglalkozó technológiai szolgáltató cég, az AIP Labs közötti együttműködés túlmutat a bőrgyógyászati applikáció alkalmazásán és közös továbbfejlesztésén. A keretmegállapodás szerint a felek közös célja egy olyan kutatás-fejlesztési együttműködés kialakítása, mely elsődlegesen a mesterséges intelligenciára épülő orvostechnikai szoftverek fejlesztésére, a telemedicinás orvosi ellátásra és a mesterséges intelligenciás diagnosztika legújabb módszereinek közös kutatására és vívmányainak bevezetésére irányul. A bőrgyógyászat után a következő terület a kardiológia, ahol az orvosokat segítő, döntéstámogató eszköz fejlesztése várható.
Hatékonyabb lehet az egészségügyi ellátószemélyzet ideje
A Semmelweis Egyetem számára minden mesterséges intelligencián alapuló projekt kiemelt jelentőségű, fontosnak tartjuk a részvételt az ilyen termékek fejlesztésében, mivel ez a jövő egyik új útja – hangsúlyozta dr. Merkely Béla, a Semmelweis Egyetem rektora, a Városmajori Szív- és Érgyógyászati Klinika igazgatója. Mint elmondta: az ezen a technológián alapuló fejlesztések segítenek abban, hogy egyszerre csökkenjen a humánerőforrásigény, vagyis hatékonyabban vegyük igénybe az egészségügyi ellátószemélyzet idejét, ugyanakkor növekedjen az ellátás biztonsága.
Fontos mindemellett, hogy sosem a mesterséges intelligencia dönt, hanem csak támogatja, segíti és gyorsítja az orvosi szakvélemény kialakítását. Mint kiemelte, a mesterséges intelligencia módszerével szinte minden diszciplínában létrehozhatók döntéstámogató rendszerek, az egyetem több területen jelenleg is használja ezt a gyógyításban, és szűkebb szakmájában, a szívgyógyászaton belül már eddig is számos publikáció született a témában. A mostani együttműködés keretében a jövőben olyan kardiológiai döntéstámogatási eszköz jöhet például létre, ami gyorsabbá, biztonságosabbá, hatékonyabbá teszi a betegek ellátását.
A mesterséges intelligencia támogatásával – az ebbe táplált, nagy mennyiségű, strukturált, és tapasztalt orvosok által validált adat segítségével – egy fiatalabb orvos is hasonló hatékonysággal tud döntéseket hozni, mint egy harminc éves tapasztalattal rendelkező kolléga, aki már több százezer esetet látott.
