Νέοι ορίζοντες για την εξατομικευμένη ιατρική
Η σχέση της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) με την εξατομικευμένη ιατρική και η σταδιακή εφαρμογή της σε πολλές πτυχές της αποτελεί ένα ταχύτατα εξελισσόμενο πεδίο που υπόσχεται να φέρει σημαντικές αλλαγές στον τρόπο με τον οποίο αντιλαμβανόμαστε και παρέχουμε την ιατρική φροντίδα. Η εξατομικευμένη ιατρική, ευρύτερα γνωστή και ως ιατρική ακριβείας, έχει ως στόχο την προσαρμογή των ιατρικών θεραπειών και παρεμβάσεων στις ειδικές, μοναδικές και ιδιαίτερες ανάγκες κάθε ασθενούς, όπως αυτές καθορίζονται από διάφορα γενετικά, περιβαλλοντικά και κλινικά δεδομένα. Η τεχνητή νοημοσύνη από την άλλη αξιοποιεί μηχανές και αλγορίθμους μάθησης για να αναλύει τεράστιους όγκους δεδομένων και να εξάγει χρήσιμα συμπεράσματα, κάτι που επιτρέπει την ταχύτερη, ακριβέστερη και αποδοτικότερη ανάλυση των πληροφοριών. Ο συνδυασμός αυτών των δύο πιστεύεται ότι θα επιφέρει πραγματική επανάσταση στην ιατρική πρακτική βελτιώνοντας σημαντικά τα αποτελέσματα της παροχής υπηρεσιών υγείας.
Η τεχνητή νοημοσύνη ήδη εφαρμόζεται σε διάφορους τομείς στο χώρο της ιατρικής, όπως η διάγνωση, η πρόγνωση και η θεραπεία. Αποτελώντας ένα ικανοποιητικό εργαλείο για την ανάλυση ιατρικών εικόνων, η τεχνητή νοημοσύνη καθίσταται σταδιακά αλλά σταθερά αποτελεσματική στην ανίχνευση παθήσεων, όπως ο καρκίνος, οι καρδιαγγειακές νόσοι και οι αναπνευστικές ασθένειες. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, όπως τα νευρωνικά δίκτυα και η “βαθιά μάθηση”, μπορούν να επεξεργαστούν δεδομένα ιατρικών απεικονίσεων με ασύλληπτα μεγαλύτερη ταχύτητα και ακρίβεια σε σχέση με τους ιατρούς, ανιχνεύοντας με τον τρόπο αυτό γρήγορα και αξιόπιστα πρότυπα, μεταβολές και ανωμαλίες που μπορεί να μην είναι ορατές με γυμνό μάτι.
Εύκολη ανάλυση γενετικών δεδομένων και αναγνώριση γενετικών μεταλλάξεων, με AI
Μια σημαντική εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης είναι η χρήση της για την ανάλυση γενετικών δεδομένων, με σκοπό την αναγνώριση γενετικών μεταλλάξεων που μπορεί να προδιαθέτουν ένα άτομο για συγκεκριμένες ασθένειες. Μέσω των δεδομένων αυτών, είναι δυνατόν να αναπτυχθούν στοχευμένες θεραπείες, προσαρμοσμένες στις γενετικές ιδιαιτερότητες κάθε ασθενούς, κάτι που αποτελεί τη βάση της εξατομικευμένης ιατρικής. Αυτή η δυνατότητα είναι ιδιαίτερα σημαντική για τη θεραπεία ασθενειών όπως ο καρκίνος, όπου η γενετική προδιάθεση και οι συγκεκριμένες μεταλλάξεις των όγκων μπορούν να επηρεάσουν την αποτελεσματικότητα μιας θεραπείας.
Η εξατομικευμένη ιατρική αποσκοπεί στην αντικατάσταση της «κοινής θεραπεία για όλους» η οποία κυριάρχησε τις προηγούμενες δεκαετίες με μια πιο εξελιγμένη προσέγγιση, λαμβάνοντας υπόψη τις ιδιαιτερότητες του κάθε ασθενούς. Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης φαίνεται ότι αποτελούν κλειδί για την επίτευξη του δόγματος της ιατρικής ακριβείας, καθώς μπορούν να συλλέξουν, αναλύσουν και συνδυάσουν τεράστιους όγκους δεδομένων για τον κάθε ασθενή, από το γονιδίωμα μέχρι και τα δεδομένα από τον τρόπο ζωής του.
Οι γενετικές πληροφορίες, οι οποίες έχουν γίνει όλο και πιο προσβάσιμες μέσω της προόδου στη γονιδιωματική ανάλυση, αποτελούν βασική και καθοριστική πηγή πληροφοριών στην ιατρική ακριβείας. Ωστόσο, η διαχείριση και ανάλυση αυτών των δεδομένων απαιτεί υπολογιστική ισχύ και αλγορίθμους ικανούς να διαγνώσουν πρότυπα, μεταβολές και συσχετισμούς που δεν είναι άμεσα εμφανείς. Στο σημείο αυτό είναι καθοριστική η συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης, καθώς με τους αλγορίθμους της επιτρέπει την αξιοποίηση και ανάλυση τεράστιων όγκων δεδομένων από διαφορετικές πηγές, εντοπίζοντας τάσεις και προτείνοντας θεραπευτικές παρεμβάσεις που είναι πιο πιθανό να είναι αποτελεσματικότερες για τους συγκεκριμένους ασθενείς. Στην ογκολογία παραδείγματος χάριν με τη χρήση των ειδικών αλγορίθμων που χρησιμποιούνται για τη μηχανική μάθηση καθίσταται δυνατή η ανάλυση δεδομένων από τα γενετικά προφίλ των όγκων και προτείνονται θεραπείες που είναι αποτελεσματικότερες για τους ασθενείς σύμφωνα με τις συγκεκριμένες μεταλλάξεις που παρουσιάζει ο συγκεκριμένος όγκος. Με τον τρόπο αυτό μειώνεται η ανάγκη δοκιμής της αποτελεσματικότητας των διαφόρων διαθέσιμων θεραπειών και επιτυγχάνονται καλύτερα αποτελέσματα και καλύτερα ποιότητα ζωής για τους ασθενείς.
Ένας άλλος τομέας όπου η τεχνητή νοημοσύνη και η εξατομικευμένη ιατρική αλληλοσυμπληρώνονται είναι η φαρμακογονιδιωματική, δηλαδή η επιστήμη που μελετά πώς τα γονίδια ενός ατόμου επηρεάζουν την απόκρισή του σε φάρμακα. Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει την επεξεργασία δεδομένων από κλινικές δοκιμές, ηλεκτρονικά αρχεία υγείας και γενετικά προφίλ και χρησιμοποιώντας διάφορους αλγορίθμους μπορεί να εντοπίσει πώς οι διάφορες γονιδιακές παραλλαγές μπορούν να επηρεάσουν την αποτελεσματικότητα ή τις ανεπιθύμητες ενέργειες συγκεκριμένων φαρμάκων. Χρησιμοποιώντας στη συνέχεια οι ειδικοί αυτές τις πληροφορίες, μπορούν να προσαρμόσουν τις φαρμακευτικές αγωγές σε κάθε ασθενή ξεχωριστά, βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα των θεραπειών και μειώνοντας τις παρενέργειες.
Διαχείριση κλινικών δεδομένων, συνεργασία ιατρού / ασθενούς και ιδιωτικότητα
Εκτός όμως από τις εφαρμογές της στο χώρο των βασικών επιστημών και της έρευνας η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει επίσης την καλύτερη διαχείριση των κλινικών δεδομένων υγείας, κάτι που είναι θεμελιώδες για την εξατομικευμένη ιατρική. Η ψηφιακή καταγραφή των κλινικών δεδομένων υγείας και η συνεχής ροή πληροφοριών από διαγνωστικές συσκευές, όπως οι φορητές συσκευές παρακολούθησης (smartwatches, fitness trackers), μπορεί να αναλυθεί με διάφορους αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης συμβάλλοντας στην πρόβλεψη και πρόληψη κρίσιμων υγειονομικών συμβαμάτων. Παραδείγματος χάριν, η συνεχής καταγραφή και παρακολούθηση της καρδιακής λειτουργίας μπορεί να διαγνώσει διαταραχές και ανωμαλίες σε πραγματικό χρόνο και να ειδοποιήσει τον ιατρό προτού ο ασθενής παρουσιάσει κάποια κρίσιμη επιπλοκή.
Με τον τρόπο αυτό η συνεργασία ιατρού και ασθενούς καθίσταται στενότερη και αποτελεσματικότερη, επιτρέποντας στους γιατρούς να λαμβάνουν αποφάσεις βασισμένες σε πραγματικά δεδομένα και όχι μόνο σε περιοδικές εξετάσεις ή αναφορές από τον ασθενή. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στους γιατρούς να αναλύουν γρήγορα και αποδοτικότερα τα δεδομένα, και τους βοηθά να επικεντρωθούν στην προσωπική αλληλεπίδραση με τον ασθενή και τη λήψη αποφάσεων.
Παρά όμως τις αδιαμφισβήτητες δυνατότητες που απορρέουν από την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην εξατομικευμένη ιατρική, υπάρχουν και πολλές σημαντικές προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπιστούν. Μια από τις κύριες προκλήσεις είναι η προστασία της ιδιωτικότητας των ασθενών. Η διαχείριση μεγάλων όγκων ευαίσθητων δεδομένων υγείας δημιουργεί ανησυχίες για την ασφάλεια και την προστασία των προσωπικών δεδομένων. Τα δεδομένα αυτά μπορεί να είναι ευάλωτα σε επιθέσεις και παραβιάσεις ασφαλείας, κάτι που καθιστά αναγκαία τη χρήση προηγμένων τεχνολογιών ασφαλείας και την καθιέρωση αυστηρών πρωτοκόλλων προστασίας. Ταυτόχρονα έχει ανακύψει και μια σειρά ηθικών ζητημάτων σχετικά με τη χρήση αλγορίθμων ΤΝ για τη λήψη αποφάσεων που αφορούν τη θεραπεία ασθενών. Οι αλγόριθμοι μπορεί να είναι πιο ακριβείς και αποτελεσματικοί από τους ανθρώπους σε πολλές περιπτώσεις, υπάρχει όμως πάντα ο κίνδυνος να υπάρξουν σφάλματα ή προκαταλήψεις στα δεδομένα με τα οποία έχουν εκπαιδευτεί. Αυτά τα σφάλματα μπορούν να οδηγήσουν σε λανθασμένες ιατρικές αποφάσεις οι οποίες με τη σειρά τους μπορεί να αποδειχθούν επικίνδυνες για την υγεία των ασθενών.
Νέες δυνατότητες για διάγνωση, πρόγνωση και θεραπεία
Η τεχνητή νοημοσύνη φαίνεται ότι ανοίγει νέους ορίζοντες για εξατομικευμένη ιατρική, προσφέροντας νέες δυνατότητες στη διάγνωση, την πρόγνωση και τη θεραπεία πολλών παθήσεων. Μέσω της ανάλυσης μεγάλων δεδομένων, της επεξεργασίας γενετικών πληροφοριών και της χρήσης μηχανικών αλγορίθμων για την ανάπτυξη προσαρμοσμένων θεραπευτικών λύσεων, η τεχνητή νοημοσύνη υπόσχεται να βελτιώσει την ποιότητα και την αποτελεσματικότητα της ιατρικής φροντίδας. Ωστόσο, η ευρεία και άκριτη υιοθέτηση και εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική πρακτική προσκρούει ακόμη σε μια σειρά τεχνικών, ηθικών και νομικών ζητημάτων τα οποία πρέπει να επιλυθούν, όπως είναι η προστασία των δεδομένων και η διαφάνεια στις αποφάσεις που λαμβάνονται από τους αλγορίθμους. Με το χρόνο όμως και φυσικά με τη σωστή διαχείριση αυτών των προκλήσεων, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αποτελέσει το μέλλον της ιατρικής ακριβείας, συμβάλλοντας καθοριστικά στη βελτίωση της υγείας και της ευημερίας των ασθενών.
Δημήτρης Φιλίππου
Γεν. Χειρουργός
Αν. Καθηγητής Ιατρικής Σχολής ΕΚΠΑ
