Του Δρος Αλέξανδρου Μπέρλερ, Αντιπρόεδρος HL7 Hellas
Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) είναι ένας τομέας της πληροφορικής που ασχολείται με τη δημιουργία συστημάτων ικανά να εκτελούν εργασίες που συνήθως απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη. Αυτές οι εργασίες μπορεί να περιλαμβάνουν τη μάθηση, την κατανόηση της φυσικής γλώσσας, την αναγνώριση προτύπων, τη λήψη αποφάσεων και την επίλυση προβλημάτων. Βασικές έννοιες της ΤΝ είναι η μηχανική μάθηση (Machine Learning), η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (Natural Language Processing – NLP), η Ρομποτική τα έξυπνα συστήματα, κλπ.
Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγεία βρίσκεται σε συνεχή ανάπτυξη και βελτίωση, υποσχόμενη να προσφέρει σημαντικά οφέλη στην ποιότητα της ιατρικής φροντίδας και στην αποτελεσματικότητα των συστημάτων υγείας. Ωστόσο, απαιτούνται συνεχή έρευνα και ηθικοί προβληματισμοί για να διασφαλιστεί η ασφαλής και υπεύθυνη χρήση της. Ας εξετάσουμε μερικούς από τους κύριους τρόπους με τους οποίους η ΤΝ χρησιμοποιείται στην υγεία:
- Διάγνωση και Ανίχνευση Ασθενειών. Η ΤΝ μπορεί να αναλύσει μεγάλους όγκους ιατρικών δεδομένων, όπως ακτινογραφίες, αξονικές τομογραφίες και μαγνητικές τομογραφίες, με σκοπό την ανίχνευση ανωμαλιών και την διάγνωση ασθενειών.
- Εξατομικευμένη Ιατρική – personalised medicine. Η εξατομικευμένη ιατρική επιδιώκει να προσαρμόσει τις θεραπείες στις ανάγκες του κάθε ασθενή. Η ΤΝ αναλύει γενετικά δεδομένα και άλλα ιατρικά αρχεία για να προτείνει εξατομικευμένες θεραπείες, βελτιώνοντας έτσι την αποτελεσματικότητα των θεραπειών και μειώνοντας τις ανεπιθύμητες παρενέργειες.
- Ανάπτυξη Φαρμάκων Η ΤΝ επιταχύνει τη διαδικασία ανάπτυξης νέων φαρμάκων, βοηθώντας στην ανακάλυψη νέων μορίων και στην πρόβλεψη της αποτελεσματικότητας των φαρμάκων.
- Ρομποτική και Αυτόνομα Συστήματα. Οι ρομποτικές τεχνολογίες που βασίζονται στην ΤΝ χρησιμοποιούνται στις χειρουργικές επεμβάσεις για να προσφέρουν μεγαλύτερη ακρίβεια και λιγότερο επεμβατικές διαδικασίες. Τα αυτόνομα συστήματα, όπως τα ρομπότ για την παροχή φαρμάκων ή τη μεταφορά δειγμάτων σε εργαστήρια, συμβάλλουν στην αύξηση της αποδοτικότητας των νοσοκομείων.
- Προγνωστική Ανάλυση και Επιτήρηση Υγείας. Η ΤΝ χρησιμοποιείται για την προγνωστική ανάλυση με στόχο την πρόληψη ασθενειών μέσω της ανάλυσης δεδομένων υγείας, όπως τα δεδομένα από φορητές συσκευές υγείας. Αυτό βοηθά στην πρώιμη ανίχνευση προβλημάτων υγείας και στη λήψη προληπτικών μέτρων.
- Ενοποίηση και Ανάλυση Δεδομένων. Η ΤΝ μπορεί να βοηθήσει στην ενοποίηση δεδομένων από διάφορες πηγές, όπως ηλεκτρονικά ιατρικά αρχεία , απεικονιστικές μελέτες, εργαστηριακές αναλύσεις και δεδομένα από φορητές συσκευές υγείας. Χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, τα συστήματα ΤΝ μπορούν να εντοπίσουν μοτίβα και σχέσεις στα δεδομένα, βελτιώνοντας την ακρίβεια και την πληρότητα των ιατρικών αρχείων.
- Συστήματα Υποστήριξης Αποφάσεων. Οι αλγόριθμοι ΤΝ μπορούν να ενσωματωθούν σε συστήματα υποστήριξης αποφάσεων για την παροχή προτάσεων και διαγνώσεων βάσει των δεδομένων που έχουν συλλεχθεί από διαφορετικές πηγές.
- Τυποποίηση και Ερμηνεία Δεδομένων. Η ΤΝ μπορεί να βοηθήσει στην τυποποίηση και την ερμηνεία δεδομένων υγείας που προέρχονται από διαφορετικά συστήματα και μορφές. Για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) μπορούν να μετατρέψουν μη δομημένα δεδομένα, όπως σημειώσεις γιατρών, σε δομημένη μορφή που μπορεί να χρησιμοποιηθεί και να ανταλλαγεί εύκολα μεταξύ διαφορετικών συστημάτων.
- Διασφάλιση Ποιότητας Δεδομένων. Η ΤΝ μπορεί να εντοπίσει ανωμαλίες και ασυνέπειες στα δεδομένα, βελτιώνοντας την ποιότητα και την αξιοπιστία των πληροφοριών που ανταλλάσσονται μεταξύ συστημάτων. Αυτό συμβάλλει στη μείωση των λαθών και στη βελτίωση της συνολικής ποιότητας της φροντίδας.
- Ασφάλεια και Προστασία Δεδομένων. Η ΤΝ μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ενίσχυση της ασφάλειας των δεδομένων υγείας, εντοπίζοντας απειλές και διασφαλίζοντας την προστασία των πληροφοριών κατά τη διάρκεια της ανταλλαγής τους. Οι τεχνικές μάθησης μηχανής μπορούν να ανιχνεύσουν ανωμαλίες που μπορεί να υποδηλώνουν παραβίαση της ασφάλειας.
- Υποστήριξη Κλινικών Ερευνών. Η διαλειτουργικότητα διευκολύνει τη συλλογή και την ανταλλαγή δεδομένων για κλινικές έρευνες. Η ΤΝ μπορεί να αναλύσει αυτά τα δεδομένα για να βρει νέες γνώσεις και να βοηθήσει στην ανάπτυξη νέων θεραπειών και φαρμάκων, ιδίως τώρα με την εφαρμογή του ευρωπαϊκού κανονισμού για τον Ευρωπαϊκό χώρο δεδομένων υγείας.
- Υποστήριξη στη διαλειτουργικότητα πληροφοριακών συστημάτων με σκοπό τη δευτερογενή χρήση. Η διαλειτουργικότητα στην υγεία αναφέρεται στην ικανότητα διαφορετικών συστημάτων και οργανισμών να ανταλλάσσουν και να χρησιμοποιούν πληροφορίες με τρόπο συνεπή και ουσιαστικό.
Ο Ευρωπαϊκός Χώρος Δεδομένων Υγείας ((ΕΕ) 2025/327 European Health Data Space, EHDS) αποσκοπεί στη βελτίωση της πρόσβασης σε δεδομένα υγείας, ενισχύοντας έτσι την έρευνα, την καινοτομία και τη λήψη αποφάσεων στον τομέα της υγείας. Ο κανονισμός EHDS ψηφίστηκε στην ευρωβουλή στις 24 Απριλίου 2024, ισχύει και είναι άμεσα εφαρμοστέος από τις 26 Μαρτίου 2025.Τα βασικά δομικά στοιχεία του είναι:
- Πρόσβαση και Έλεγχος Δεδομένων από τους Πολίτες Οι πολίτες θα έχουν το δικαίωμα να έχουν πρόσβαση στα δικά τους δεδομένα υγείας, καθώς και να ελέγχουν ποιος έχει πρόσβαση σε αυτά.
- Δημιουργία Εθνικών Κόμβων Δεδομένων Υγείας Κάθε κράτος μέλος θα δημιουργήσει εθνικούς κόμβους δεδομένων υγείας, που θα λειτουργούν ως διασυνδεδεμένα σημεία πρόσβασης και ανταλλαγής δεδομένων υγείας. Στόχος των εθνικών κόμβων δεδομένων υγείας είναι η ενίσχυση της έρευνας και των πολιτικών υγείας με βάση σωστά, αξιόπιστα και δομημένα δεδομένα υγείας.
- Ασφαλής και Διαφανής Χρήση Δεδομένων. Η χρήση των δεδομένων υγείας θα υπόκειται σε αυστηρούς κανόνες ασφάλειας και διαφάνειας, διασφαλίζοντας ότι τα δεδομένα χρησιμοποιούνται με υπευθυνότητα και προς όφελος της δημόσιας υγείας.
- εφαρμογή του ευρωπαϊκού μορφότυπου ηλεκτρονικού φακέλου υγείας σε όλα τα κράτη μέλη. Με την εφαρμογή του κανονισμού τα κράτη μέλη θα πρέπει να παρέχουν συγκεκριμένα κλινικά έγγραφα σε κωδικοποιημένη ψηφιακή μορφή όπως το συνοπτικό ιατρικό ιστορικό, οι συνταγές φαρμάκων, τα εργαστηριακά αποτελέσματα, οι ιατρικές εικόνες και τα πορίσματα αυτών καθώς και τα ιατρικά εξιτήρια νοσοκομείου.
- πιστοποίηση λογισμικών ιατρικού φακέλου στον ευρωπαϊκό μορφότυπο. Μέχρι το 2027 θα υλοποιηθούν σε όλα τα κράτη μέλη οι εφαρμοστικές διατάξεις για τη πιστοποίηση των συγκεκριμένων λογισμικών στον ευρωπαϊκό μορφότυπο.
Η συνδυασμένη χρήση της ΤΝ και της διαλειτουργικότητας στην υγεία έχει τη δυνατότητα να βελτιώσει σημαντικά την ποιότητα, την αποδοτικότητα και την αποτελεσματικότητα των συστημάτων υγείας. Ωστόσο, είναι σημαντικό να διασφαλιστεί η προστασία της ιδιωτικότητας των ασθενών και η τήρηση των ηθικών κανόνων κατά τη χρήση αυτών των τεχνολογιών. Συνεχίζοντας την έρευνα και την ανάπτυξη σε αυτόν τον τομέα, μπορούμε να περιμένουμε ακόμα περισσότερες καινοτομίες που θα ωφελήσουν τους ασθενείς και τους επαγγελματίες υγείας. Ο κανονισμός EHDS όπως και ο ευρωπαϊκός κανονισμός για τη τεχνητή νοημοσύνη θέτουν τις βάσεις για τη σωστή εφαρμογή της ΤΝ στην Υγεία τα επόμενα χρόνια. Ο κανονισμός EHDS στοχεύει στην ανάπτυξη και υιοθέτηση κοινών προτύπων και πρωτοκόλλων για τη διαλειτουργικότητα των συστημάτων υγείας σε ολόκληρη την ΕΕ. Αυτό περιλαμβάνει την τυποποίηση των ηλεκτρονικών ιατρικών αρχείων και άλλων τύπων δεδομένων υγείας.
Το άρθρο δημοσιεύτηκε για πρώτη φορά στο Startupper MAG #60
