Veštačka inteligencija se široko koristi u medicinskoj praksi, posebno tokom složenih hirurških zahvata. Ali, da li je u stanju da sama postavi dijagnozu?
Istraživači iz medicinskog centra „Beth Israel Deaconess Medical Center” odlučili su da uporede obrazloženje čet-bota sa dijagnostikama ljudskih lekara u pet kliničkih slučajeva.
Čet-bot je, kao i lekari, imao zadatak da proceni verovatnoću određene dijagnoze na osnovu anamneze.
Zatim su imali priliku da postave svoju prognozu na osnovu obavljenih testova kao što su rendgenski snimak grudnog koša, mamografija, stres test i urinokultura.
S obzirom na prisustvo pouzdanih promena u testovima pacijenata, pokazalo se da je dijagnostikovanje bolesti podjednako bilo lako i za veštačku inteligenciju i za lekare. Međutim, ako testovi nisu dostupni, čet-bot je pokazao jasnu prednost u postavljanju dijagnoze.
„Lekari ponekad imaju tendenciju da igraju na sigurno, što može dovesti do preteranog lečenja i upotrebe previše lekova“, rekli su autori studije.
Veštačka inteligencija donosi nepristrasnije odluke sa većom verovatnoćom tačnosti, tako da može biti veoma korisna u procesu dijagnoze, prenosi rusko „Zdravlje onlajn“.
Veštačka inteligencija ima značajan potencijal da transformiše oblast medicine i lečenja. Korišćenjem naprednih algoritama i mašinskog učenja, AI može analizirati velike količine medicinskih podataka brže i preciznije od ljudi. Ovo uključuje dijagnostiku bolesti, personalizovanu medicinu, predviđanje ishoda lečenja i razvoj novih lekova. AI takođe može pomoći u upravljanju i analizi kliničkih podataka, što omogućava bolje odlučivanje zasnovano na podacima.
Pored toga, robotika usmerena VI-om može izvoditi kompleksne hirurške procedure sa većom preciznošću i manjim rizikom za pacijente. U celini, veštačka inteligencija nudi obećavajuću budućnost za medicinsku industriju, poboljšavajući efikasnost i ishode za pacijente.
Veštačka inteligencija (AI) ima potencijal da značajno unapredi dijagnostikovanje raznih bolesti u medicini. Korišćenjem naprednih algoritama i mašinskog učenja, AI sistemi mogu analizirati velike količine medicinskih podataka, uključujući slike, laboratorijske rezultate i kliničke zapise, da brzo i tačno identifikuju obrasce koji mogu ukazivati na određene zdravstvene stanja. Ovo može pomoći lekarima da dođu do preciznih dijagnoza brže nego što je to tradicionalno moguće, što je posebno korisno u slučajevima gde je vreme kritičan faktor, kao što su onkološka oboljenja ili infektivne bolesti.
Pored toga, AI može pomoći u personalizovanom pristupu lečenju, analizom genetskih informacija pacijenta i predviđanjem najboljeg mogućeg tretmana. S obzirom na svoju sposobnost da uči i adaptira se, AI kontinuirano poboljšava svoju tačnost i efikasnost, što može dovesti do značajnih poboljšanja u preventivnoj medicini i upravljanju hroničnim bolestima.
