Μέλλον της Ιατρικής: Πώς η τεχνητή νοημοσύνη και τα ρομπότ φέρνουν επανάσταση στη φροντίδα των ασθενών!

Μέλλον της Ιατρικής: Πώς η τεχνητή νοημοσύνη και τα ρομπότ φέρνουν επανάσταση στη φροντίδα των ασθενών!

Στο σημερινό podcast από το Πανεπιστήμιο του Münster, η ανάπτυξη της πανεπιστημιακής ιατρικής συζητείται από τον καθηγητή Dr. Hans-Georg Hofer και τον καθηγητή Dr. Alexander Friedrich. Οι ειδικοί ρίχνουν φως στον τρόπο με τον οποίο το Ιατρικό Κέντρο του Πανεπιστημίου του Münster εστιάζει σε νέες τεχνολογίες για τη βελτιστοποίηση της φροντίδας των ασθενών ενόψει του γηράσκοντος πληθυσμού και του μειούμενου αριθμού γιατρών. Σε αυτό το πλαίσιο, η χρήση ρομπότ και τεχνητής νοημοσύνης (AI) γίνεται όλο και πιο σημαντική uni-muenster.de αναφέρθηκε.

Η Ιατρική Σχολή του Πανεπιστημίου του Münster, που ιδρύθηκε στις 16 Μαΐου 1925, θα γιορτάσει σύντομα την 100η επέτειό της. Το επεισόδιο podcast πραγματεύεται τις προκλήσεις που θα συνοδεύουν τη χρηματοδότηση και τη δομή της πανεπιστημιακής ιατρικής στο μέλλον. Σε αυτό το πλαίσιο, ο Alexander Friedrich τονίζει την ανάγκη για περαιτέρω ανάπτυξη της τοποθεσίας και τη σημασία της συνεργασίας με κλινικές και ιατρεία στο Münsterland.

Ιστορική αναδρομή και επιτυχίες της σχολής

Το podcast αναφέρεται επίσης στις απαρχές της πανεπιστημιακής ιατρικής. Μετά τον Πρώτο Παγκόσμιο Πόλεμο, το γερμανικό ιατρικό επάγγελμα ένιωθε υπεύθυνο για την «ανάρρωση του γερμανικού λαού». Το άνοιγμα της σχολής θεωρήθηκε ως ένα «κβαντικό άλμα» για το ιατρικό τοπίο και γνώρισε μεγάλη αποδοχή από τον πληθυσμό. Τα βραβεία όπως αυτό του πρώτου αντιβιοτικού από τον Καθ. Δρ. Gerhard Domagk συνέβαλαν στην υψηλή φήμη της σχολής.

Σήμερα η πανεπιστημιούπολη περιλαμβάνει 78 ινστιτούτα και κλινικές που καλύπτουν σχεδόν όλους τους ιατρικούς κλάδους. Ο Alexander Friedrich περιγράφει το πλήθος των θεσμών ως μια «ορχήστρα» που παίζει μια «συμφωνία» μαζί. Αυτή η αλληλεγγύη είναι απαραίτητη για την αντιμετώπιση των προκλήσεων της σύγχρονης ιατρικής.

AI στην ιατρική

Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική δείχνει πολλά υποσχόμενη πρόοδο που εκτείνεται και πέρα ​​από το Ιατρικό Κέντρο του Πανεπιστημίου του Münster. Ένα παράδειγμα είναι το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης «Maia» στο Πανεπιστημιακό Νοσοκομείο Schleswig-Holstein (UKSH), το οποίο χρησιμοποιείται από τον Ιανουάριο του 2023. Η Maia καταγράφει προηγούμενες ασθένειες και τρέχουσες τιμές ασθενών προκειμένου να αντλήσει κινδύνους όπως ο κίνδυνος πτώσης μετά από μια επέμβαση. Οι προκλήσεις και οι δυνατότητες αυτής της τεχνολογίας δοκιμάστηκαν επίσης σε ένα πιλοτικό έργο σε συνεργασία με την εταιρεία λογισμικού του Αμβούργου Tiplu, το οποίο ξεκίνησε το 2022. Πώς taz.de αναφέρθηκε, η άμεση εφαρμογή συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης στη φροντίδα ασθενών είναι σπάνια στη Γερμανία.

Η επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων επιτρέπει τη λήψη ολοκληρωμένων αποφάσεων, όπως απαιτείται στη σύγχρονη ιατρική. Το AI χρησιμοποιείται επίσης στην παρακολούθηση χρόνιων ασθενειών και στη διαχείριση νοσοκομειακών δεδομένων. Η ρομποτική χειρουργική γίνεται επίσης πιο ακριβής μέσω της πρόσβασης σε μεγάλο όγκο δεδομένων, κάτι που είναι ιδιαίτερα επωφελές σε εξειδικευμένους τομείς όπως η πρόληψη του καρκίνου του μαστού. Στο Schleswig-Holstein, για παράδειγμα, από το 2001 εκτελείται ένα έργο για τη διαγνωστική διασφάλισης ποιότητας του μαστού (QuaMaDi).

Επιπλέον, στην Ιατρική Σχολή του Ανόβερου πραγματοποιήθηκαν εργαστήρια για ηθικά και νομικά ζητήματα σχετικά με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτές οι αντιπαραθέσεις είναι ιδιαίτερα σημαντικές, δεδομένου ότι περίπου 170 λαϊκοί ιατροί και ειδικοί συμμετείχαν στις συζητήσεις. Οι συστάσεις για τους ασθενείς περιλαμβάνουν αίτημα για πληροφορίες σχετικά με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και υποβολή συγκεκριμένων ερωτήσεων σχετικά με την αξιοπιστία των αποτελεσμάτων.

Μελλοντικές προοπτικές και προκλήσεις

Η ψηφιοποίηση οδηγεί σε μαζική αύξηση των συλλεγόμενων δεδομένων. Το Industry 4.0 δείχνει πώς αυτά τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν αποτελεσματικά και αυτές οι αρχές μπορούν επίσης να μεταφερθούν στην ιατρική. Η σύνδεση ιατρικών και μη ιατρικών δεδομένων θα μπορούσε να οδηγήσει σε πιο αποτελεσματικές, ορθολογικές αποφάσεις και να προωθήσει την εξατομίκευση των θεραπειών και την έγκαιρη ανίχνευση ασθενειών. Σε αυτό το πλαίσιο, οι μεγάλες ποσότητες δεδομένων και η τεχνητή νοημοσύνη είναι βασικές έννοιες που θα διαμορφώσουν τη μελλοντική ιατρική. Για παράδειγμα, επιτρέπουν τη λήψη κλινικών αποφάσεων, τη χειρουργική επέμβαση με τη βοήθεια ρομπότ και την επεξεργασία ιατρικής εικόνας, όπως π.χ fraunhofer.de συνοψίζει.

Συνοπτικά, δείχνει ότι το Ιατρικό Κέντρο του Πανεπιστημίου του Münster και τα κορυφαία ιδρύματα αντιμετωπίζουν ποικίλες προκλήσεις, αλλά έχουν επίσης την ευκαιρία να βελτιώσουν βιώσιμα τη φροντίδα των ασθενών μέσω καινοτόμων τεχνολογιών όπως η τεχνητή νοημοσύνη.