A mesterséges intelligencia (MI) átalakította az orvosi tájképet, felbecsülhetetlen értékű támogatást nyújtva a diagnosztikában és a kezelési tervek készítésében, ami egyes esetekben életmentő volt. Az MI beavatkozás egyik figyelemre méltó területe a virtuális alapellátás diagnosztikai támogatása, ahol az MI rendszerek jelentősen javították a diagnosztikai pontosságot. Közelmúltbeli tanulmányokban az egészségügyi szolgáltatók az esetek 60,9%-ában értettek egyet az MI által javasolt legvalószínűbb diagnózissal, és a találkozások 84,2%-ában választottak az MI által javasolt öt legvalószínűbb diagnózis közül. Ez jól szemlélteti az MI hatékonyságát a klinikai döntéshozatal irányításában, ahol beavatkozása a diagnosztikai pontosságot 96,6%-ról 98,0%-ra emelte a modell újratanítása után. Az ilyen fejlesztések elengedhetetlenek, mivel magas egyetértési arányt (≥90%) figyeltek meg 57 diagnózis esetén az MI és a szolgáltatók értékelésének összehasonlításakor, ezzel megerősítve az MI szerepét a diagnosztikai hibák csökkentésében. Az MI alapos tünetelemzése, amely beteginterjúkból és kérdőívekből származik, elősegíti ezeket az eredményeket. Az orvosok megtartják a felügyeletet, miközben az MI által generált differenciáldiagnózisokat használják a diagnosztikai pontosság növelésére. Az Exeter MI modelljéből származó tanulmány 92%-os előrejelzési pontosságot ért el 15 307 memóriaklinikai beteg adatainak felhasználásával, ami példázza az MI potenciálját a precíziós orvoslásban. Az MI rendszerek és az egészségügyi szakemberek közötti együttműködés erősíti az orvosi közösséghez való tartozás érzését, mivel a szakemberek az MI-re támaszkodnak szakértelmük támogatásában, miközben megőrzik az emberi érintést a betegellátásban. Az MI diagnosztikai pontossága minimális eltérést mutat a demográfiai jellemzők között, kiemelve képességét arra, hogy következetes támogatást nyújtson az egészségügyi szolgáltatóknak a beteg hátterétől függetlenül.
Az alapellátáson túl az MI figyelemre méltó potenciált mutatott olyan speciális területeken, mint a bőrrák diagnosztikája. Az MI-támogatott rendszerek növelték az érzékenységet 75%-ról 81,1%-ra és a specificitást 81,5%-ról 86,1%-ra a támogatás nélküli orvosokhoz képest. A nem bőrgyógyászok esetében ezek a fejlesztések 13%-os érzékenységnövekedést és 11%-os specificitásnövekedést jelentettek, bár a bőrgyógyászok is profitáltak a marginális pontosságnövekedésből. Több mint 67 000 értékelés áttekintésével az MI skálázhatósága nyilvánvaló, standardizált megközelítést kínálva, amely minimalizálja a diagnosztikai változékonyságot a szakemberek között. Ez a standardizálás alapvető fontosságú az egységes orvosi megközelítés elősegítésében, egyesítve az orvosokat a pontos és korai felismerés közös célja alatt.
A mammográfiában az MI rendszerek 0,91-es területet értek el a görbe alatt (AUC) a malignitás előrejelzésében, ami összhangban van a radiológusok teljesítmény-referenciaértékeivel. Ez az eredmény kiemeli az MI képességét a diagnosztikai munkafolyamatok fejlesztésére az automatizált léziódetektálás és számítási segítség révén, ezáltal egyszerűsítve a folyamatokat és növelve a hatékonyságot.
Ráadásul a ritka betegségek prognosztikai előrejelzéseiben az MI felülmúlta a hagyományos módszereket, példázva képességét az IgA nephropathia kimenetelének 87%-os pontosságú előrejelzésére, messze túlszárnyalva a nefrológusok 69,4%-os pontosságát. Az ilyen fejlesztések kiemelik az MI potenciálját a korai beavatkozásban a magas kockázatú betegek hatékony azonosításával.
Ahogy az MI továbbfejlődik, szerepe az
References
- https://www.techtarget.com/healthtechanalytics/news/366590177/AI-Achieves-High-Diagnostic-Accuracy-in-Virtual-Primary-Care-Setting
- https://www.mdpi.com/2075-1729/12/12/1991
- https://med.stanford.edu/news/all-news/2024/04/ai-skin-diagnosis.html
- https://www.coursehero.com/file/240618077/Ethical-Rogerian-Argumentdocx/
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10587915/
