Medicinos mokslas ir praktika išgyvena precedento neturinčią transformaciją. Nuo genomo redagavimo ir neinvazinių diagnostikos priemonių iki dirbtinio intelekto (DI) diegimo ligoninėse – šiuolaikiniai sprendimai ne tik keičia gydytojų darbą, bet ir pacientų patirtį. Tačiau tobūlėjančios technologijos reikalauja ne tik infrastrukturinių, bet ir etinių pokyčių. Šiame straipsnyje – išsamus žvilgsnis į realius pokyčius ir tai, kaip jie daro įtaką sveikatos apsaugos sistemai.
1. Dirbtinis intelektas diagnostikoje: tikri atvejai
1.1. Onkologija Moksliniai tyrimai rodo, kad DI pagrindu veikiantys algoritmai, tokie kaip „DeepMind“ sukurtas modelis, geba tiksliau nei patyrę radiologai atpažinti krūties vėžį mamogramose. Tyrimai, atlikti su daugiau nei 25 000 pacientų, parodė, kad DI sumažino tiek klaidingai teigiamų, tiek klaidingai neigiamų diagnozių skaičių.
1.2. Kardiologija Stanfordo universiteto sukurta DI sistema, analizuodama EKG duomenis, sugeba aptikti širdies ritmo sutrikimus su 95% tikslumu, prilygstančiu ar net viršijančiu žmogaus kardiologo kompetencijas. Sistema diegiama mobiliosiose programėlėse, leidžiančiose pacientams tiesiogiai gauti preliminarius rezultatus.
2. Genomo redagavimas ir personalizuota medicina
2.1. CRISPR-Cas9 Ši genų redagavimo technologija 2012 m. buvo laikoma revoliucine. 2020 m. pirmą kartą įvyko sėkmingas klinikinis tyrimas, kuriame CRISPR buvo panaudotas gydyti paveldimą kraujo ligą – pjautuvo formos anemiją. Rezultatai rodo visišką pacientų remisiją po vienkartinės procedūros.
2.2. Farmakogenomika Tai sritis, jungianti farmakologiją ir genetiką. Pavyzdžiui, tam tikri vėžio vaistai, tokie kaip trastuzumabas, veikia tik HER2 teigiamus navikus. Genetiniai tyrimai leidžia ne tik nustatyti tinkamą vaistą, bet ir išvengti žalingo šalutinio poveikio.
3. Telemedicina: daugiau nei vaizdo skambutis
3.1. Prieinamumo gerinimas COVID-19 pandemija paskatino masišką telemedicinos integravimą. Lietuvoje 2021 m. fiksuota, kad daugiau nei 40% šeimos gydytojo konsultacijų vyko nuotoliniu būdu. Telemedicina pasiteisino ypač lėtinėmis ligomis sergantiems pacientams.
3.2. Nuotoliniai diagnostiniai įrenginiai Įrenginiai, tokie kaip „TytoCare“ rinkinys, leidžia pacientui namuose atlikti ausies, gerklės, odos apžiūras ar net klausytis plaučių garsų – visa informacija realiu laiku perduodama gydytojui. Tai pakeičia būtinybę vykti į gydymo įstaigą.
4. Robotika chirurgijoje: tikslumas, kuris gelbsti gyvybes
4.1. „Da Vinci“ robotinė sistema Plačiausiai taikoma robotinė chirurginė platforma, naudojama urologijoje, ginekologijoje ir bendrojoje chirurgijoje. Tyrimai rodo, kad pacientai po robotinių operacijų vidutiniškai 2 dienomis greičiau grįžta į įprastą gyvenimo ritmą nei po tradicinių operacijų.
4.2. Autonominiai chirurginiai robotai 2022 m. Johns Hopkins universitete pirmą kartą pademonstruota autonominė minkštųjų audinių chirurgija – robotas sėkmingai atliko žarnyno anastomozę be žmogaus įsikišimo, pasiekdamas geresnius rezultatus nei žmogaus chirurgas.
5. Mobilioji sveikata (mHealth) ir pacientų įgalinimas
5.1. Išmaniosios apyrankės „Apple Watch“ nuo 2018 m. siūlo EKG funkciją, kuri padėjo tūkstančiams žmonių anksti aptikti prieširdžių virpėjimą – būklę, susijusią su insulto rizika. Remiantis 2019 m. tyrimu, 0,5% naudotojų gavo įspėjimą dėl ritmo sutrikimų ir vėliau gavo diagnozę.
5.2. Programėlės diabetikams Programos kaip „MySugr“ ar „Freestyle LibreLink“ leidžia pacientams sekti gliukozės kiekį, prognozuoti pokyčius ir bendrinti duomenis su gydytojais. Kai kuriose šalyse insulino pompos jau integruotos su DI, reguliuojančiu dozes realiu laiku.
6. Didieji duomenys ir prognozavimas
6.1. Ligų protrūkių analizė 2020 m. „BlueDot“ – Kanados startuolis – pasitelkdamas dirbtinį intelektą ir didžiuosius duomenis, perspėjo apie COVID-19 protrūkį devyniomis dienomis anksčiau nei PSO. Analizuoti skrydžių duomenys, socialiniai tinklai ir žiniasklaidos pranešimai.
6.2. Hospitalizacijos rizikos įvertinimas Sveikatos draudimo bendrovės naudoja DI algoritmus, analizuojančius paciento įrašus, siekiant numatyti pakartotinės hospitalizacijos tikimybę per 30 dienų. Tai leidžia skirti papildomą priežiūrą rizikos grupės pacientams.
7. Iššūkiai ir ateities perspektyvos
7.1. Etiniai klausimai Genomo redagavimas kelia moralinius klausimus dėl eugenikos ribų. DI sprendimų skaidrumas taip pat svarbus – kas atsako už klaidingą diagnozę, jei ją pateikė algoritmas?
7.2. Skaitmeninė nelygybė Technologijos dažnai nepasiekia socialiai pažeidžiamų grupių. Reikia nacionalinių politikų, kurios skatintų vienodą prieigą prie inovacijų.
7.3. Gydytojų pasirengimas 2024 m. tyrimas rodo, kad 38% gydytojų jaučiasi nepakankamai pasiruošę naudoti DI klinikinėje praktikoje. Reikia atnaujinti medicinos studijų programas ir rengti hibridinius – medicinos ir technologijų – specialistus.
Išvada
Technologiniai pokyčiai medicinoje jau šiandien keičia milijonų žmonių gyvenimus. Nuo individualizuoto gydymo iki išmaniosios diagnostikos – medicina pereina iš reaktyvios į proaktyvią, tikslinę ir skaitmeninę. Tačiau norint išnaudoti visą šių inovacijų potencialą, būtina investuoti į infrastruktūrą, švietimą, etiką ir lygią prieigą. Galiausiai, net ir pažangiausios technologijos turi būti įrankiai, o ne pakaitalai – žmogus ir jo rūpestis išlieka viso gydymo pagrindas.
