Aplikacje zdrowotne – przerost formy nad treścią czy ratowanie życia?

Nie ma chyba już branży, w której technologia nie odgrywałaby wiodącej roli. Rozwiązania działające szybciej i bardziej precyzyjnie niż ludzie, popełniające mniej błędów; zaawansowane algorytmy, mechanizmy uczenia maszynowego, sztuczna inteligencja. Wraz z upowszechnieniem wydajnych urządzeń mobilnych – smartwatche, smartfony – rozwiązania nieistniejące jeszcze 10 lat temu mamy na wyciągnięcie ręki – wystarczy dosłownie sięgnąć do kieszeni, bo znajdują się na naszym urządzeniu mobilnym. Jednym z najciekawszych, nieco kontrowersyjnych, ale bez wątpienia rozwojowych obszarów, gdzie nowoczesne technologie wspomagają, a czasem nawet zastępują człowieka, jest medycyna.

Sztuczna inteligencja

Aplikacje zdrowotne to nie novum, warto jednak zerknąć, co je napędza – i nie mówimy tutaj o prostych aplikacjach mierzących tętno, a o zaawansowanych programach, które mogą wspierać lekarzy w diagnozach i leczeniu, a pacjentów w profilaktyce i wyrabianiu zdrowych nawyków. U podstaw tychże aplikacji leżą dwie kategorie – AI oraz ML. AI, czyli sztuczna inteligencja (ang. artificial intelligence) oraz uczenie maszynowe (ang. machine learning). Wiele mówi się o tym, wiele się o tym słyszy, lecz niewiele osób byłoby w stanie wskazać, czym jedno różni się od drugiego i na czym „inteligencja” programu komputerowego (czy też aplikacji mobilnej) polega.

Sztuczna inteligencja to nic innego jak programy lub maszyny, które próbują naśladować ludzką inteligencję w celu wykonywania określonych zadań i mogą jednocześnie usprawniać swoje działanie w oparciu o zebrane informacje. Uczenie maszynowe to z kolei element sztucznej inteligencji, który skupia się na udoskonalaniu działania programu lub maszyny – procesy uczenia nie są ręcznie wprowadzane przez programistów, tylko w oparciu o zbierane dane samodzielnie tworzone przez program. Innymi słowy, system czy aplikacja wynajduje swoje własne niedoskonałości i uczy się, jak je naprawić i jak się rozwijać.

Różnorakie algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego otaczają nas, a my często nawet nie zdajemy sobie z tego sprawy – chatbot na stronie urzędu, sugestie jaki następny film obejrzeć w popularnym serwisie streamingowym, kategoria „mogą cię zainteresować” w naszym ulubionym sklepie internetowym.

Po co aplikacje w medycynie?

Odpowiadając najprościej – by wspomóc zarówno lekarza, jak i pacjenta, poczynając od najprostszych czynności administracyjnych (już w 2019 roku blisko 90% lekarzy w USA korzystało ze smartfonów w codziennej pracy – uzyskując dostęp do wyników badań, komunikując się z zespołami czy zarządzając kalendarzem). Oczywiście nie jesteśmy jeszcze na etapie zastąpienia lekarza robotem, który postawi diagnozę po wprowadzeniu odpowiednich danych – aczkolwiek postęp dokonujący się za sprawą AI i ML nie wyklucza takiego scenariusza. Już teraz istnieją algorytmy, które diagnozują równie dokładnie (tylko znacznie szybciej) co doświadczeni lekarze – jak choćby algorytm opracowany przez Google, który analizuje wyniki mammografii lub ten opracowany przez naukowców ze Stanford, który w ciągu dwóch miesięcy nauczył się rozpoznawać 14 chorób na podstawie zdjęć rentgenowskich płuc (w tym zapalenie płuc, które z którą to diagnozą radzi sobie lepiej niż zawodowi radiolodzy).

Można zapytać – po co? Po co uczyć maszyny czegoś, w czym świetnie sprawdzają się ludzie? Albo wręcz czegoś, gdzie maszyna nigdy nie zastąpi człowieka? Odpowiedź jest prosta – ze względu na pieniądze. Nawet jeśli maszyna nie zastąpi człowieka, może go wspomóc, odciążyć, oszczędzić czas – a dzięki temu personel medyczny (bo mowa również o pielęgniarkach, położnych, ratownikach i pozostałych pracownikach służby zdrowia) swój drogocenny czas będzie mógł poświęcić pacjentowi.

Szacuje się, że aplikacje wspierające 5 obszarów (zapobieganie cukrzycy, opieka nad cukrzykiem, diagnoza i leczenie astmy, rehabilitacja osób po zawałach oraz chorobach płuc) pozwoliły na zaoszczędzenie tylko w USA 7 miliardów dolarów. Rocznie.

Wszystko rozbija się o dane

Tak naprawdę – oczywiście w pewnym uproszczeniu – współczesne rozwiązania AI to nic innego, jak zaawansowana analiza danych (zaawansowana w poziomie, którego ludzki mózg nigdy nie osiągnie) oraz szukanie wzorców i prawidłowości w nich zawartych. Pierwszy element to przewidywanie. Na podstawie historycznych danych algorytmy sztucznej inteligencji są w stanie wytypować konkretne osoby, które zagrożone są wystąpieniem określonej choroby. Drugi element to diagnoza – analizując dane (np. z obrazów zdjęć rentgenowskich lub nagrania z gastroskopii) algorytmy są w stanie wyłapać subtelności niedostrzegalne dla ludzkiego oka – i na ich podstawie zasugerować lekarzowi diagnozę. Trzecim elementem to wsparcie w procesie leczenia – znów analizując dane algorytm jest w stanie wskazać odpowiednie leczenie; wspomaga również pacjenta.

Darmowe rozwiązanie dla wszystkich – internetowa książeczka zdrowia

Świetnym przykładem wsparcia w procesie leczenia jest aplikacja HealthNote , stworzona przez Comarch we współpracy z lekarzami, którzy na co dzień pracują z pacjentami. To mobilna, inteligentna książeczka zdrowia, która agreguje wyniki wszystkich badań i pomiary parametrów życiowych. Aplikacja umożliwia skanowanie i przechowywanie całej dokumentacji medycznej – kart wizyt, zaleceń, skierowań i recept - a następnie podzielenie się nimi z lekarzem. aPrzeznaczona zarówno dla pacjentów, jak i lekarzy – z jednej strony pozwala na zapanowanie nad całym zdrowotnym chaosem, z drugiej pozwala na szybki wgląd w pomiary pacjenta (glikemia, HbA1c, ciśnienie, puls, masa ciała, temperatura, saturacja, niepokojące objawy), a dane przedstawia w formie intuicyjnych wykresów.

Co ważne, aplikacja nie stawia diagnozy ani nie leczy, jednak jest nieodzownym wsparciem dla lekarza, który ma dostęp do usystematyzowanych danych zdrowotnych pacjenta – nawet na odległość (aplikacja pozwala na udostępnienie informacji podczas wizyty stacjonarniej i online). Rzetelna informacja to klucz do właściwego rozpoznania i dobrania odpowiedniego leczenia!

Technologia rozwija się szybciej niż się do niej przyzwyczajamy... ... stąd zrozumiała rezerwa wobec niektórych najnowszych rozwiązań. Kluczem do jej przełamania jest jej zrozumienie, odczarowanie. To nie magia, to nie loteria – aplikacje zdrowotne to nauka wsparta siłą technologii. Ludzki mózg, z całą jego niesamowitością, ma określone limity. A historia zdaje się pokazywać, że jeśli technologia ma jakieś limity, to bardzo nam do nich daleko.

Pobierz aplikację Comarch HealthNote z App Store lub Google Play – całkowicie za darmo!