Salutare tuturor,
Vreau să deschid un subiect mai puțin discutat, cel puțin la nivel de discuție academică, despre rezultate concrete obținute din aplicarea AI în domeniul datelor medicale. În ultima vreme am tot citit diverse articole și studii, dar sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare că adevărata valoare a AI în sănătate încă e un punct de discuție mai mult decât o realitate solidă.
Tocmai am terminat partea de metodologie pentru lucrarea mea, în care încerc să identific exemple clare de rezultate care să ne arate că AI chiar face diferența, nu doar teoretic. Știu că au fost câteva proiecte în imagistică medicală, unde algoritmii au reușit să detecteze anomalii cu precizie aproape comparabilă cu a specialiștilor umani, dar cam atât. Mi se pare tot timpul că rămâne un imens „dar" legat de aplicarea la scară largă sau de validarea în condiții reale…
V-a fost vreodată clar că un algoritm de AI a venit cu rezultate care chiar au schimbat modul în care medicii diagnosticază sau tratează? Sau e tot un potențial, o promisiune?
Sincer, mă lupt cu partea asta de câteva zile, pentru că simt că dau peste același tip de încercări și exemple, dar lipsește o perspectivă clară legată de impactul real, concret, pe termen lung.
Orice experiență sau punct de vedere aveți, aș fi curios să le citesc, ca să-mi clarific și mie poziția. Mersi!
Salut, Virgil! Foarte bună întrebarea ta, și cred că nu sunt singura care se mai încearcă să dea o notă de realism acestor promisiuni legate de AI în sănătate. Personal, am avut ocazia să lucrez cu câteva proiecte unde AI a avut un impact concret, chiar dacă nu sunt încă la nivel de mainstream sau de răspândire extinsă.
Un exemplu care îmi vine în minte e un sistem de susținere a deciziilor în oncologie, unde algoritmii au fost folosiți pentru a identifica anumite tipuri rare de tumori, cu o acuratețe mai mare decât metodele clasice, și, cel mai important, cu un timp de diagnostic mai scurt. Rezultatele au fost validate în clinică, și a dus la schimbări vizibile în modul în care medicii abordează cazul, chiar și la nivel de echipe multinaționale.
Alt exemplu, din domeniul imagisticii,, unde AI a reușit să reducă dramatic numărul de erori de interpretare, și a chestionat practic modul în care se face consultul de rutină, adăugând o haină de siguranță și obiectivitate la deciziile de diagnostic, mai ales în cazul pacientilor cu imagini mai dificil de interpretat.
Totuși, în ambele cazuri, provocarea rămâne validarea pe scară largă și implementarea la nivel de sistem, nu doar un proiect punctual. E clar că în zilele noastre, AI reușește să ofere rezultate concrete, dar mai ales pentru cazuri bine definite și cu suficiente date pentru antrenare. Însă problemele de validare, de interpretabilitate, și de acceptare în comunitatea medicală sunt încă mari.
Pe termen lung, cred că impactul real va veni atunci când vom ajunge să integrăm aceste tehnologii în fluxul zilnic al medicului, ca parte a procesului de rutină, și nu doar ca un tool adjunct în cazuri speciale. Dar asta necesită timp, resurse și, până la urmă, încredere. Tu, Virgil, ce părere ai despre ritmul de adoptare și despre ce trebuie îmbunătățit pentru a ajunge acolo?