Eksperci twierdzą, że sztuczna inteligencja nie ma zastąpić pracowników służby zdrowia, ale raczej może pomóc w automatyzacji niektórych spoczywających na nich zadań administracyjnych.
Ponieważ coraz większa liczba badań analizuje wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w wykrywaniu chorób lub interpretacji danych pacjentów, technologie te mogą wkrótce stać się szerzej dostępne w gabinetach lekarskich.
Ale w jaki sposób mogłoby to zmienić obciążenie pracą lekarzy i pielęgniarek? Jest to pytanie, które rozważa wielu ekspertów w tej dziedzinie, ponieważ kraje europejskie borykają się z niedoborami pracowników służby zdrowia.
„Wiemy, że mamy do czynienia z ogromnym kryzysem i niedoborami pracowników służby zdrowia, jeśli spojrzeć na trendy demograficzne i liczbę pracowników służby zdrowia, którzy będą dostępni w nadchodzących latach” – Natasha Azzopardi-Muscat, specjalistka ds. Dyrektor europejskiego biura regionalnego ds. polityki i systemów zdrowotnych w Organizacji Zdrowia (WHO) powiedział TylkoGliwice Next.
W wielu krajach europejskich społeczeństwa się starzeją, co będzie miało konsekwencje dla siły roboczej, gdyż na przykład wielu lekarzy pierwszego kontaktu odejdzie na emeryturę w nadchodzących latach.
Z zeszłorocznego raportu WHO wynika, że w około jednej trzeciej krajów w Europie i Azji Środkowej 40 procent lekarzy zbliża się do wieku emerytalnego, co nazywa tę sytuację „tykającą bombą zegarową”.
Jednocześnie w kilku krajach pracownicy służby zdrowia rozpoczęli strajk, żądając wyższych wynagrodzeń i mniejszej liczby godzin nadliczbowych w związku z niedoborami w niektórych regionach i w sektorze publicznym.
Czy sztuczna inteligencja może pomóc odciążyć lekarzy?
Azzopardi-Muscat twierdzi, że niektórzy pracownicy służby zdrowia uważają, że technologie cyfrowe „nałożyły na nich dodatkowe obciążenie”, ale powinni raczej „zwolnić czas pracownikom służby zdrowia, którzy wspierają ich w podejmowaniu decyzji klinicznych”.
Narzędzia te mogłyby zwolnić czas lekarzy na „interakcje twarzą w twarz, na interwencje ludzkie, w przypadku których żadne rozwiązanie cyfrowe nie będzie w stanie zapewnić potrzebnej empatii i opieki” – dodała.
Eksperci twierdzą, że obszarem, w którym mógłby on szybciej się rozwijać, jest administracyjna strona opieki zdrowotnej.
Niektóre platformy sztucznej inteligencji mogą pomóc w automatyzacji zadań, takich jak rezerwacja wizyt, planowanie wizyt w szpitalach, przekazywanie diagnoz i koordynacja obserwacji pacjentów.
„Najwięcej słyszymy o przestrzeni diagnostycznej, ale naprawdę uważam, że administracyjna przestrzeń zadaniowa jest jeszcze bardziej obiecująca, po części dlatego, że odciąża pracę, która niekoniecznie jest na najwyższym poziomie wyszkolenia lub możliwości” Wiljeana Jackson Glover, profesor innowacji w dziedzinie zdrowia i przedsiębiorczości w Babson College w USA, powiedziała TylkoGliwice Next.
„To zdejmowanie z ich obowiązków tych zadań, aby mogli bardziej skoncentrować się na segregacji pacjentów, diagnostyce lub opiece klinicznej” – dodała.
Używanie sztucznej inteligencji do zadań administracyjnych może nie wymagać takiego samego zatwierdzenia przez organy regulacyjne, jak diagnostyczne systemy sztucznej inteligencji, co ułatwia włączenie ich do przepływów pracy.
Bart de Witte, dyrektor generalny Fundacji Hippo AI, która koncentruje się na medycznej sztucznej inteligencji typu open source, powiedział TylkoGliwice Next, że w najbliższej przyszłości lekarze będą mogli rozmawiać z maszynami, zamiast wpisywać własne notatki.
„Istnieje wiele nowych, dużych modeli językowych, które pozwalają nam rozmawiać z maszynami w bardzo naturalny sposób” – powiedział.
„Mieliśmy szpitale, w których zrezygnowaliśmy z dokumentów papierowych, ale czy możemy przejść od papieru elektronicznego do bez klawiatury?”
Jakie wyzwania wiążą się z wdrażaniem technologii AI w służbie zdrowia?
Tom Davenport, profesor informatyki i zarządzania w Babson College, który napisał książkę o zastosowaniu sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, twierdzi, że obecnie innowacje te powoli wprowadzają się do „praktyki klinicznej”.
„Dobrymi powodami są oczywiście to, że opieka zdrowotna jest sprawą życia lub śmierci i chcesz się upewnić, że wszystko działa dobrze, zanim stanie się to standardową częścią leczenia pacjentów” – powiedział.
„Ale niektóre z złych powodów to konieczność uzyskania wielu zgód regulacyjnych, a czasami pojawiają się problemy ze zwrotem kosztów związane z korzystaniem z tych systemów”.
Dodał, że wiele technologii sztucznej inteligencji ma charakter „samodzielny”, co oznacza, że dla konkretnej diagnozy lub leczenia istnieje oddzielny system sztucznej inteligencji, co utrudnia ich zastosowanie kliniczne.
Większość systemów sztucznej inteligencji zatwierdzonych obecnie przez władze wykorzystuje tę technologię do analizy obrazów radiologicznych.
Na przykład niedawne szwedzkie badanie wykazało, że badania przesiewowe w kierunku raka piersi wspomagane sztuczną inteligencją wykazały o 20 procent więcej nowotworów w porównaniu z podwójnym odczytem mammografii przez dwóch radiologów.
Naukowcy ostrzegli jednak, że dopiero okaże się, czy sztuczna inteligencja przyczyniła się do nadmiernej diagnozy, nad którą wciąż trwają badania.
Niektóre agencje międzynarodowe, w tym Organizacja Narodów Zjednoczonych, wezwały do wprowadzenia większej liczby regulacji dotyczących sztucznej inteligencji, przy czym WHO ostrzegła, że tempo rozwoju sztucznej inteligencji przekroczyło możliwości władz w zakresie jej przeglądu.
„Będziemy świadkami eksplozji nowych narzędzi i nowych platform oraz nowych rozwiązań pojawiających się każdego dnia” – powiedział TylkoGliwice Next Alain Labrique, dyrektor ds. zdrowia cyfrowego i innowacji w Światowej Organizacji Zdrowia (WHO).
„To właśnie tam, gdzie ryzyko i bliskość pacjentów wymagają nadzoru regulacyjnego, musimy uważnie zwracać uwagę na te technologie, aby mieć pewność, że są bezpieczne, poufne, dbają o prywatność pacjentów i nie narażają ludzi na niebezpieczeństwo”. ryzyko.”
Czy sztuczna inteligencja może doprowadzić do utraty pracy w służbie zdrowia lub innych zmian?
„Utrata pracy jest z pewnością bardziej prawdopodobna na stanowiskach administracyjnych niż na stanowiskach klinicznych” – powiedział Davenport.
„W wielu obszarach klinicznych mamy obecnie duże niedobory klinicystów, lekarzy i pielęgniarek, więc jest mało prawdopodobne, że w najbliższym czasie będziemy zwalniani w sektorze klinicznym” – stwierdził.
W przypadku zawodów wymagających danych i czytania notatek może nastąpić utrata pracy, ale nie sądzi, że będzie ona duża.
Glover, który pisał na ten temat wspólnie z Davenportem, dodał, że chodzi „bardziej o zwiększenie pracy personelu administracyjnego” i że pojawią się dodatkowe role, które będą zajmować się niuansami, z którymi algorytm nie będzie w stanie sobie poradzić.
Jej zdaniem jest jeszcze trochę czasu.
„Od zautomatyzowania tego wszystkiego dzieli nas co najmniej dekada, a może nawet więcej” – dodał Glover.
Uważa jednak, że „istnieje ogromna szansa” na przygotowanie ludzi do pracy z nowymi narzędziami i informowanie o ich użyciu w trakcie ich wdrażania.
