Μετάβαση στο περιεχόμενο
 
Διεθνής Εταιρεία Πάρκινσον και Κινητικής Διαταραχής

        ΤΟΜΟΣ 29, ΤΕΥΧΟΣ 4 • ΔΕΚΕΜΒΡΙΟΣ 2025. 

Τεχνητή νοημοσύνη και φροντίδα ασθενών: Το μυστικό βρίσκεται στη φροντίδα του ασθενούς 

«Το μυστικό της φροντίδας του ασθενούς βρίσκεται στη φροντίδα του ασθενούς» – Δρ. Peabody 

Για κάποιον που δεν φροντίζει άμεσα τους ασθενείς, ο τομέας της ακτινολογίας φαίνεται ώριμος για την αντικατάσταση του ανθρώπου από την Τεχνητή Νοημοσύνη. Άλλωστε, η επανάληψη, η αναγνώριση προτύπων και η φαινομενικά αντικειμενική, χρυσή διαγνωστική, ορίζουν τον τομέα. Στο Συνέδριο Μηχανικής Μάθησης και Αγοράς για την Νοημοσύνη του 2016 στο Τορόντο, ο διάσημος επιστήμονας υπολογιστών και βραβευμένος με το βραβείο Turing, Τζέφρι Χίντον, PhD, ανακοίνωσε διάσημα ότι ένας ακτινολόγος είναι σαν «το κογιότ» που δεν έχει συνειδητοποιήσει ότι «δεν υπάρχει έδαφος από κάτω του» και ότι «πρέπει να σταματήσουμε να εκπαιδεύουμε ακτινολόγους τώρα, είναι απολύτως προφανές...» προκαλώντας γέλια από το κοινό.1 Σχεδόν μια δεκαετία αργότερα, η ζήτηση για ακτινολόγους υπερβαίνει κατά πολύ την προσφορά. Η ακτινολογία είναι μια από τις ειδικότητες με τις υψηλότερες αποδοχές στις ΗΠΑ, με ρεκόρ θέσεων ειδίκευσης που προσφέρονται το 2025. Αυτό, παρά το γεγονός ότι σχεδόν το 80% όλων των ιατρικών συσκευών με τεχνητή νοημοσύνη που έχουν εγκριθεί από τον FDA ταξινομούνται στην ακτινολογία.2, 3 Η ακρίβεια μιας εργαστηριακής εξέτασης θα αποτελεί πάντα ανεπαρκή μέτρηση για την έξυπνη και ενσυναισθητική φροντίδα των ασθενών. Καθώς η Τεχνητή Νοημοσύνη εξελίσσεται, είναι πιθανό ο ρόλος του ακτινολόγου να εξελιχθεί σε «ειδικό πληροφόρησης» για την ενσωμάτωση και την ερμηνεία σύνθετων πληροφοριών από διάφορους κλινικούς και απεικονιστικούς δείκτες, με σκοπό τη βελτίωση της διαγνωστικής ακρίβειας και την καθοδήγηση της θεραπείας.4 Το παράδειγμα της ακτινολογίας χρησιμεύει ως μάθημα για την υπόλοιπη ιατρική και για όσους επιδιώκουν να τη βελτιώσουν. 

Έχει υπάρξει μια διακριτική αλλά σαφής μετατόπιση στη συζήτηση σχετικά με τον ρόλο της Τεχνητής Νοημοσύνης στην ιατρική. Οι εικασίες για την αντικατάσταση των γιατρών από την Τεχνητή Νοημοσύνη αντικαθίστανται από διάλογο γύρω από βελτιώσεις που βασίζονται στο σύστημα για την ενίσχυση της φροντίδας των ασθενών. Με άλλα λόγια, αντιμετώπιση των εμποδίων που εμποδίζουν τους γιατρούς να είναι γιατροίΤο 2025, η εμπειρία και η σχέση ασθενούς-γιατρού, καθώς και η επακόλουθη ποιότητα της φροντίδας, έχουν υποστεί πλήγμα από διοικητικό φόρτο, συμπεριλαμβανομένων άψυχων μονάδων, τεχνικών ζητημάτων (θάνατος από 1,000 κλικ), απαιτήσεων τεκμηρίωσης, ανεπαρκούς κλινικής υποστήριξης με τηλεφωνικές κλήσεις και μηνύματα και ανάγκης για έγκριση ασφάλισης για εγκεκριμένες εξετάσεις και θεραπείες.5 Η χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) διερευνάται σε αυτά τα σενάρια. Η τεχνολογία Ambient Skribing είναι σε θέση να μεταγράψει συνομιλίες γιατρού-ασθενούς στην κλινική, επιτρέποντας στους γιατρούς να επικεντρώνονται στους ασθενείς και τις ανάγκες τους, χωρίς να ανησυχούν για την ταυτόχρονη καταγραφή. Επιτρέποντας την αδιάλειπτη συνομιλία γιατρού και ασθενούς, πιθανότατα βελτιώνουν τη διαγνωστική και θεραπευτική αξία της επίσκεψης.6 Έχει αποδειχθεί ότι αυτοί οι γραμματείς βελτιώνουν τη σχετική επαγγελματική εξουθένωση.7 Ομοίως, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει με την τεκμηρίωση των νοσηλευόμενων ασθενών8, βελτίωση της κατανομής πόρων μέσω της αναφοράς μέτρων ποιότητας σε ένα κλάσμα του χρόνου και του κόστους9, εικονικοί βοηθοί για υπενθυμίσεις φαρμακευτικής αγωγής και προγραμματισμού, και αντιμετώπιση ανήθικων αρνήσεων από ασφαλιστικές εταιρείες με επιστολές ιατρικής αναγκαιότητας.10 Η αποτελεσματική αξιοποίηση κατάλληλων μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης μπορεί να εφαρμοστεί με βελτίωση της οικονομικής αποδοτικότητας σε επίπεδο επιχείρησης.11 Ως εκ τούτου, Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τον ασθενή να τεθεί στο επίκεντρο της φροντίδας του.  

Πρέπει να έχουμε κατά νου ορισμένες αρχές. Η καινοτομία και η ενσωμάτωσή της στην καθημερινή ροή εργασίας μέσω πολιτικής πρέπει να συνοδεύονται από υπευθυνότητα. Επιπλέον, είναι ύψιστης σημασίας να μην αφήσουμε την Τεχνητή Νοημοσύνη να αποτελέσει αιτία «υποσκιλίας» κατά την εκπαίδευση και στην κλινική πράξη. Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένα εργαλείο σε εξέλιξη που δυστυχώς έχει πληγεί από την υπερβολική δημοσιότητα, σε μεγάλο βαθμό στα χέρια εκείνων που δεν έχουν το προνόμιο της φροντίδας των ασθενών. Αυτό πρέπει να διορθωθεί. Ταυτόχρονα, αντιπροσωπεύει μια βιομηχανία τρισεκατομμυρίων δολαρίων με σημαντική δυναμική.12 Εάν η Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιείται υπεύθυνα και με σκεπτικισμό, μπορεί να είναι χρήσιμη για την πρόσβαση σε γνωστά στοιχεία. Είναι επιτακτική ανάγκη οι γιατροί και οι ασθενείς να διαδραματίσουν σημαντικό ρόλο στην περαιτέρω ανάπτυξη και αξιολόγηση της Τεχνητής Νοημοσύνης, ώστε να καθοδηγείται η καλή κλινική φροντίδα.13  

Διαβάστε χαρτί

 

Αναφορές 

  1. Τζεφ Χίντον: Σχετικά με την Ακτινολογία. YouTube: Εργαστήριο Δημιουργικής Καταστροφής. https://youtu.be/2HMPRXstSvQ?si=U0Pse9TV2JAg9h1q. 
  2. Η Mousa D. AI δεν αντικαθιστά τους ακτινολόγους. https://www.understandingai.org/p/ai-isnt-replacing-radiologists?utm_campaign=post&utm_medium=web1 Οκτωβρίου 2025, 2025. 
  3. Διοίκηση UFD. Ιατρικές συσκευές με δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης. 2025 [20 Οκτωβρίου 2025]. Διαθέσιμο από: https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-enabled-medical-devices. 
  4. Jha S, Topol EJ. Προσαρμογή στην Τεχνητή Νοημοσύνη: Ακτινολόγοι και Παθολόγοι ως Ειδικοί Πληροφορικής. Jama. 13 Δεκεμβρίου 2016;316(22):2353-4. 
  5. Mahajan A, Lees AJ. «Η Μηχανή θα σας δει τώρα»: Η οπτική ενός κλινικού για την Τεχνητή «Νοημοσύνη» στην Κλινική Φροντίδα. Mov Disord Clin Pract. Μάιος 2025;12(5):588-91. 
  6. Stokel-Walker C. Τα εργαλεία «περιβάλλοντος γραφέα» ακούν και συνοψίζουν τις συμβουλευτικές σας συνεδρίες γιατρού-ασθενούς. BMJ. 2025;389:r663. 
  7. Olson KD, Meeker D, Troup M, et al. Χρήση Γραμματέων Τεχνητής Νοημοσύνης Περιβάλλοντος για τη Μείωση του Διοικητικού Φόρτου και της Επαγγελματικής Εξουθένωσης. JAMA Netw Open. 1 Οκτωβρίου 2025;8(10):e2534976. 
  8. Williams CYK, Subramanian CR, Ali SS, et al. Περιλήψεις εξιτηρίων νοσοκομείων που δημιουργούνται από μοντέλο ιατρών και μεγάλης γλώσσας. JAMA Intern Med. 1 Ιουλίου 2025;185(7):818-25. 
  9. Boussina A, Krishnamoorthy R, Quintero K, et al. Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα για Αποτελεσματικότερη Αναφορά Μετρήσεων Ποιότητας Νοσοκομείων. Nejm ai. 24 Οκτωβρίου 2024;1(11). 
  10. Deik A. Πιθανά οφέλη και κίνδυνοι από την ενσωμάτωση του ChatGPT στην Κλινική Διαταραχών Κίνησης. J Mov Disord. Μάιος 2023;16(2):158-62. 
  11. Klang E, Apakama D, Abbott EE, et al. Μια στρατηγική για οικονομικά αποδοτική χρήση μεγάλου γλωσσικού μοντέλου σε κλίμακα συστήματος υγείας. NPJ Digit Med. 18 Νοεμβρίου 2024;7(1):320. 
  12. Angus DC, Khera R, Lieu T, κ.ά. Τεχνητή Νοημοσύνη, Υγεία και Υγειονομική Περίθαλψη Σήμερα και Αύριο: Η Έκθεση της Συνόδου Κορυφής JAMA για την Τεχνητή Νοημοσύνη. JAMA. 2025. 
  13. Το L. Ανακτώντας τη φροντίδα στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης. The Lancet. 2025;406(10512):1535. 

 

 

 

 

Διαβάστε περισσότερα Προχωρώντας:

Πλήρες τεύχος    Aρχεία