Gen AI – generatywna sztuczna inteligencja. Warto w tym miejscu wyjaśnić różnicę między tradycyjną sztuczną inteligencją a Gen AI.Generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć nowatorskie treści, które wydają się być wygenerowane przez ludzi. Mogą to być zarówno spójne teksty jak i realistyczne obrazy, które dostarczają dane w sposób, który kiedyś był możliwy tylko dzięki ludzkiej myśli i kreatywności.
Gen AI ma coraz szersze zastosowanie także w naukach medycznych, zmieniając m.in. takie obszary ochrony zdrowia jak diagnostyka, poprzez jej usprawnianie, tworzenie spersonalizowanych planów leczenia czy spersonalizowane usługi dla pacjentów, a także w zakresie nauk farmaceutycznych m.in. poprzez wsparcie procesów odkrywania nowych leków.
Zakres działań, które mogą wspierać działania lekarza jest już na chwilę obecną bardzo szeroki jednak kwestie legislacyjne nie działają tak szybko jak rozwój w zakresie wdrażania nowych technologii. Ustawodawstwo dotyczące AI dopiero się rozwija i jednym z jego przykładów jest przyjęty przez UE w marcu 2024 AI Act. Nadal jednak odpowiedzialność za podejmowane decyzje spoczywa na lekarzu, który nawet, gdy korzysta z narzędzi sztucznej inteligencji jest końcowo odpowiedzialny za ich zatwierdzanie. Podjęty kierunek w zakresie standardów i procedur musi być ujednolicony na poziomie EU, tak aby mogły powstawać rozwiązania, które będą mogły być walidowane zgodnie z przyjętymi zasadami oraz dopuszczone do stosowania w EU. Konieczne jest odpowiedzialne podejście, które będzie prowadziło do dopuszczania rozwiązań nie tylko bardzo zaawansowanych technologicznie, ale także przede wszystkim bezpiecznych, transparentnych, sprawdzonych i etycznie niebudzących wątpliwości. Zaufanie do generatywnej technologii, która będzie stosowana w opiece zdrowotnej musi być we wszytych grupach od pacjenta, poprzez personel medyczny po płatnika, który dopuszcza stosowane procedury medyczne.
Obecne zaangażowanie generatywnej sztucznej inteligencji odgrywa kluczową rolę głównie w usprawnianiu analizy obrazów medycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie, obrazy z rezonansu magnetycznego i tomografii komputerowej, wspierając pracę radiologów w dokładniejszym i szybszym diagnozowaniu chorób. Dane z podmiotów świadczących usługi zdrowotne w Polsce wskazują, że obecnie 16,7% z nich wykorzystuje AI do wspomagania decyzji klinicznych, 11,8% w diagnostyce obrazowej typu CT a 10,5% w diagnostyce obrazowej typu MRI.
Ze sztucznej inteligencji coraz częściej korzysta także przemysł farmaceutyczny szczególnie w zakresie przyśpieszania w odkrywaniu leków poprzez generowanie nowych struktur molekularnych, zmianę przeznaczenia istniejących leków lub ulepszanie formuł już istniejących specyfików.
Przemysł farmaceutyczny wprowadza model AI w zakresie przewidywanie interakcji leków, pomocy w projektowaniu bezpieczniejszych i skuteczniejszych schematów leczenia oraz optymalizacji badań klinicznych. Korzystanie z AI może mieć wpływ na zwiększenie bezpieczeństwo i skuteczność leków dostępnych dla pacjentów.
W roku 2022 rynek gen AI w branży healthcare osiągnął 1,07 mld USD i oczekuje się, że do 2032 r. przekroczy około 21,74 mld USD. Ten trend wynika z rosnących możliwości w zakresie wykorzystania AI związanych z analizowaniem dużych zbiorów danych jednocześnie z uczeniem się i generowaniem wniosków.
Kierunek generatywnej sztucznej inteligencji jest kolejnym skokiem technologicznym, który już się dzieje, a do którego musimy przygotować nie tylko legislację, ale także środowisko pacjentów oraz personelu medycznego.