Do trenowania sztucznej inteligencji w medycynie potrzebne są różnorodne dane medyczne wysokiej jakości, które odzwierciedlają rzeczywiste przypadki kliniczne oraz historię pacjentów. Oto podstawowe typy danych wykorzystywanych w trenowaniu AI:
Rodzaje danych medycznych do trenowania AI
-
Elektroniczna dokumentacja medyczna (EDM) – zawiera historię chorób, wizyty lekarskie, wyniki badań laboratoryjnych, diagnozy i opisy procedur medycznych.
-
Obrazy medyczne – takie jak RTG, tomografia komputerowa (CT), rezonans magnetyczny (MRI), USG, mammografia; wykorzystywane do automatycznej analizy zmian chorobowych.
-
Dane genetyczne i molekularne – informacje o genach pacjentów, mutacjach oraz wynikach testów genomicznych pomagają w personalizacji leczenia i predykcji ryzyka chorób.
-
Wyniki badań laboratoryjnych – poziom markerów biochemicznych, hematologicznych, poziom hormonów itp., wykorzystywane do oceny stanu zdrowia i progresji chorób.
-
Dane środowiskowe i behawioralne – informacje o stylu życia, narażeniu na szkodliwe czynniki, nawykach żywieniowych, aktywności fizycznej, co zwiększa dokładność analizy zdrowia.
-
Dane z sensorów i urządzeń monitorujących – pomiary parametrów życiowych w czasie rzeczywistym, np. tętno, ciśnienie krwi, saturacja, które są podstawą do telemonitoringu pacjentów.
-
Ankiety i opisy objawów pacjentów – informacje uzupełniające dane kliniczne, nierzadko uwzględniane w procesie diagnostyki i personalizacji terapii.
Wymogi dotyczące danych
Dane powinny być zanonimizowane, kompletne, wysokiej jakości, zróżnicowane pod kątem demograficznym i klinicznym, aby uniknąć błędów AI oraz uprzedzeń. Duże zbiory danych (np. miliony dokumentacji medycznych) umożliwiają trenowanie zaawansowanych modeli AI, które mogą przewidywać choroby i wspierać lekarzy online w podejmowaniu decyzji.
Dane te są pozyskiwane z rejestrów szpitalnych, laboratoriów, badań klinicznych oraz urządzeń telemedycznych, stanowiąc podstawę rozwoju nowoczesnej medycyny opartej na AI.
Czy sztuczna inteligencja zastąpi lekarza online ?
Sztuczna inteligencja nie zastąpi lekarza online, lecz będzie służyć jako zaawansowane narzędzie wspierające diagnozę i leczenie. AI pomaga analizować dane medyczne i proponować rozwiązania, ale nie ma kompetencji do pełnej oceny leczenia, która wymaga kontekstu klinicznego, empatii i doświadczenia ludzkiego.
Rola AI a lekarz online
-
AI zwiększa skuteczność diagnozowania i pozwala lekarzom online szybciej i precyzyjniej podejmować decyzje, minimalizując błędy.
-
Systemy AI automatyzują procesy, takie jak wystawianie recept online czy analiza wyników badań, ale ostateczną decyzję zawsze podejmuje lekarz.
-
AI nie zastępuje kompetencji interpersonalnych i etycznych lekarza, co jest kluczowe w opiece nad pacjentem.
Perspektywy na przyszłość
Sztuczna inteligencja będzie coraz bardziej integralną częścią teleporady lekarskiej online, zwiększając dostępność i jakość usług medycznych, ale lekarz online pozostanie niezbędny dla zapewnienia bezpiecznej i skutecznej opieki medycznej.
Podsumowanie – przyszłość AI w medycynie
Wdrożenie AI w medycynie umożliwia szybsze i precyzyjniejsze leczenie, usprawnia organizację pracy placówek oraz znacząco podnosi komfort pacjentów korzystających z usług online – takich jak teleporada lekarska online, lekarz online czy recepta online. Sztuczna inteligencja staje się nieodłącznym elementem nowoczesnej opieki zdrowotnej i pozostanie kluczowym czynnikiem rozwoju medycyny przez kolejne dekady.
