Beneficiile și limitările inteligenței artificiale în practica medicală

Inteligența artificială în practica medicală poate fi un sprijin în optimizarea anumitor acțiuni repetitive, factor ce contribuie la creșterea timpului acordat dialogului cu pacientul. Apelarea la soluțiile pe care le poate oferi inteligența artificiale în activitatea medicală trebuie făcută cu responsabilitate și asumare, pentru că la finalul consultației, răspunderea este a fiecăruia dintre specialiști și nu a unor algoritmi.

Utilizarea inteligenței artificiale a crescut considerabil pe parcursul ultimilor ani. Ca farmacist aud tot mai des pacienți care apelează la diferite aplicații pentru a solicita sfaturi sau lămuriri medicale. Astfel apar întrebări: Cum impactează inteligența artificială activitatea medicală de zi cu zi? Vor fi pacienții mai receptivi sau mai reticenți în ceea ce privește complianța și aderența la recomandările și tratamentele medicale vizate de specialiști? Ne putem găsi un aliat în inteligența artificială sau e doar o nouă provocare în comunicarea cu pacienții și cu colegii din domeniul medical?
Ca orice lucru și inteligența artificială prezintă atât beneficii cât și limitări. Utilizarea inteligentă, cu scopul eficientizării activității medicale, a acestui al patrulea element revoluționar, după cum afirmă Klaus Martin Schwab, fondator și președinte executiv al Forumului Economic Mondial, depinde de fiecare dintre noi.1

În medicină, inteligența artificială și-a adus o contribuție semnificativă în segmente precum: stocarea și gestionarea datelor și informațiilor medicale; interpretarea investigațiilor de tip imagistic; monitorizarea continuă a unor parametri medicali în diferite afecțiuni.

Unele dintre aplicațiile bazate pe inteligența artificială ce și-au dovedit utilitatea în domeniul medical sunt: 

1. Platforma Reverse Engineering and Forward Simulation (REFS) – analizează date variate în vederea identificării potențialelor interacțiuni medicamentoase. Utilizarea acestei platforme contribuie la maximizarea rezultatelor terapeutice, bazându-se pe evidențe medicale electronice și informații din asistența medicală, pentru optimizarea tratamentului unui pacient cu multiple comorbidități.2 
2. Algoritmul Medical Sieve dezvoltat de IBM are capacitate de analiză pentru identificarea anomaliilor. Tumorile sau malformațiile cardiovasculare sunt identificate cu o precizie superioară celei umane.
3. AliveCor aprobat FDA în 2014 sau Kardia – pentru detectarea precoce a fibrilației atriale.
4. Molly – aplicație destinată pacienților cu rol de asistent virtual. Această aplicație ajută pacienții să gestioneze corect tratamentul, crescând aderența la tratament și reducînd greșelile legate de autoadministrare.3

Utilizarea acestor aplicații bazate pe inteligența artificială aduce beneficii activității medicale prin:

1. Accesul rapid la informații integrate; inteligența artificială simplifică procesul de colectare, stocare și urmărire a datelor, deci se poate beneficia de optimizarea celei mai importante resurse: timpul;
2. Eficientizarea proceselor repetitive prin scăderea timpului alocat birocrației și creșterea atenției pentru pacient și provocărilor medicale ale acestuia;
3. Reducerea costurilor asociate îngrijirilor medicale;
4. Monitorizarea constantă, în afara mediului spitalicesc a anumitor parametri, esențiali în stabilirea diagnosticului sau în răspunsul pacientului la tratament;
5. Inteligența artificială poate veni cu informații rapide și exacte privind interacțiunile medicamentoase, optimizarea dozele și identificarea tratamentelor personalizate.4

Printre limitările inteligenței artificiale au fost identificate următoarele:

• Diagnosticul clinic are elemente care nu sunt ușor formalizabile: lucrăm cu bolnavi și nu cu boli, lucrăm cu persoane și nu cu date. Procesul de diagnosticare poate necesita noi informații odată cu furnizarea rezultatelor unor investigații clinice și paraclinice suplimentare, ceea ce poate duce la o nouă ipoteză de diagnostic.
  Algoritmul din spatele inteligenței artificiale detectează eventualele anomalii, urmărind să ajungă la un diagnostic unic.5
• Responsabilitatea actului medical poate scădea. Încrederea exagerată în inteligența artificială nu este o opțiune în domeniul medical. Sistemul este “educat” de om, deci algoritmul poate fi supus unor informații incomplete, neactualizate sau greșite care pot afecta rezultatele. Sistemul poate avea nevoie de informații suplimentare, iar specialistul trebuie să aibă capacitatea de a le oferi.6

• Aplicațiile de inteligență artificială trebuie actualizate constant, cu promptitudine, cu date noi, în vederea menținerii corectitudinii informațiilor utilizate în actul medical.
• Algoritmii se dezvoltă pe seturi de date ce provin din baze de date cu anumite particularități, astfel, există riscul de excludere a populației care nu se încadrează în tiparul folosit.7

Ca practician, pentru mine rămâne deschisă următoarea întrebare:
Dacă avem pacienți care ajung să se bazeze mai mult pe răspunsurile pe care le primesc de la IA, unde greșim în comunicarea cu ei?!

Concluzii

1. Elementele esențiale pentru o mai bună înțelegere și acceptare de către pacient a recomandărilor primite de la specialiști în vederea creșterii aderenței la tratament și a calității stilului de viață rămân: compasiunea, empatia și inteligența afectivă.8
2. Consecințele revoluției mașinilor cu abur, a electricității și erei digitale vor fi depășite de impactul IA asupra modului în care trăim, muncim și comunicăm.
3. Prudența și asumarea pot face din IA un partener în practica medicală.

Bibliografie

1. Russell, Stuart J., Norvig, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach (4^th). Hoboken: Pearson. 2021
2. Sonaji P, Subramanian L, & Rajesh M (2024). Artificial intelligence-driven drug interaction prediction. 
3. Kilfoy Alicia, Charlene Chu, Archanaa Krisnagopal, Enoch Mcatee, Sunny Baek, Mallory Zworth, Kyobin Hwang, Hyun Park, and Lindsay Jibb. Nurse‐led remote digital support for adults with chronic conditions: A systematic synthesis without meta‐analysis. Journal of Clinical Nursing;
4. Cristian Sever Oană, Inteligenţa artificială sau inteligenţa medicului?
5. Tarumi S, Takeuchi W, Chalkidis G, Rodriguez-Loya S, Kuwata J, Flynn M, … & Kawamoto K (2021). Leveraging artificial intelligence to improve chronic disease care: methods and application to pharmacotherapy decision support for type-2 diabetes mellitus. Methods of Information in Medicine
6. univ.dr. Gheorghe Ioan Mihalaș, – interviu “Inteligența artificială și medicina”
7. Nyariro M, Emami E, & Abbasgholizadeh Rahimi S (2022, May). Integrating equity, diversity, and inclusion throughout the lifecycle of artificial intelligence in health. In 13th Augmented Human International Conference
8. dr. Vasile Astărăstoaie- Inteligența artificială și medicina, septembrie 20