UMJETNA INTELIGENCIJA I ZDRAVSTVO U SVIJETU
Iako je umjetna inteligencija relativno novi pojam u svijetu, u zdravstvu se koristila već 70-ih godina prošlog stoljeća, i to za rješavanje biomedicinskih problema. Danas, uz sve nove mogućnosti, umjetna inteligencija u zdravstvu razvila se i prilagodila kako bi se smanjila potrošnja, pomoglo u dijagnosticiranju pacijenata, za istraživanje i unaprjeđenje izrade lijekova te da bi se poboljšala komunikacija doktora i pacijenta.
Kratka povijest obuhvatila bi prvenstveno 1955. godinu kada se umjetna inteligencija prvi put spominje, ali je 70-ih proveden program umjetne inteligencije koji je pomogao identificirati tretmane infekcija krvi. Već 1979. godine osnovana je Američka udruga za umjetnu inteligenciju, danas poznatija kao Udruga za unapređenje umjetne inteligencije ili skraćeno AAAI. Onda je već 80-ih i 90-ih godina počela služiti onome u čemu se danas sve više razvija – bržem prikupljanju i obradi podataka te asistiranju u preciznijim kirurškim zahvatima.
Kratka povijest obuhvatila bi prvenstveno 1955. godinu kada se umjetna inteligencija prvi put spominje, ali je 70-ih proveden program umjetne inteligencije koji je pomogao identificirati tretmane infekcija krvi. Već 1979. godine osnovana je Američka udruga za umjetnu inteligenciju, danas poznatija kao Udruga za unapređenje umjetne inteligencije ili skraćeno AAAI. Onda je već 80-ih i 90-ih godina počela služiti onome u čemu se danas sve više razvija – bržem prikupljanju i obradi podataka te asistiranju u preciznijim kirurškim zahvatima.
Jedan od primjera korištenja umjetne inteligencije u zdravstvu je poboljšanje preciznosti u pozicioniranju pacijenta i rekonstrukciji CT slike. AI dovodi pacijenta u pravi položaj za pregled. U CT-u, pogrešno pozicioniranje pacijenta čest je izazov, što može rezultirati povećanom dozom zračenja za pacijenta ili šumom slike. Tehnologija kamere s omogućenom umjetnom inteligencijom može automatski otkriti anatomske orijentire kod pacijenta kako bi se omogućilo brzo, točno i dosljedno pozicioniranje pacijenta. Osim toga, rekonstrukcija slike omogućena umjetnom inteligencijom može pomoći u smanjenju doze zračenja i poboljšanju kvalitete CT slike, čime se podupire dijagnostičko povjerenje.
IZVOR: Strindlund, Mikel (2021) The Impact of Artificial Intelligence on CT Imaging
Umjetna inteligencija odigrala je svoju ulogu i u pandemiji. Naime, cjepivo Moderna je koristila AI model obučen na 20.000 jedinstvenih mRNA sekvenci kako bi pomogla u dizajnu i proizvodnji svoje prve serije cjepiva protiv COVID-19 za testiranje u samo 42 dana. Umjetna inteligencija tako pokazuje veliko obećanje u ubrzavanju procesa otkrivanja lijekova i kliničkih ispitivanja.
IZVOR: Pharmaceutical Technology (2023) Moderna seeks EMA approval for modified Covid-19 vaccine
Bitno je naglasiti i financijske pogodnosti koje umjetna inteligencija ima u zdravstvu. Primjerice, statistički podatci govore da bi prisvajanje umjetne inteligencije u zdravstvu u Americi moglo uštedjeti između 5 i 10% ukupnih američkih troškova. Isto tako, 2021. godine tržište umjetne inteligencije u zdravstvu iznosilo je 11 milijardi dolara, a do kraja ovog desetljeća očekuje se da će ta brojka porasti na gotovo 188 milijardi dolara.
Bitno je naglasiti i financijske pogodnosti koje umjetna inteligencija ima u zdravstvu. Primjerice, statistički podatci govore da bi prisvajanje umjetne inteligencije u zdravstvu u Americi moglo uštedjeti između 5 i 10% ukupnih američkih troškova. Isto tako, 2021. godine tržište umjetne inteligencije u zdravstvu iznosilo je 11 milijardi dolara, a do kraja ovog desetljeća očekuje se da će ta brojka porasti na gotovo 188 milijardi dolara.
|
Svjetska zdravstvena organizacija u službenoj je objavi pozvala na oprez prilikom korištenja umjetne inteligencije u zdravstvu, odnosno prilikom korištenja alata velikih jezičnih modela – LLM generiranih umjetnom inteligencijom za zaštitu i promicanje dobrobiti ljudi, ljudske sigurnosti i autonomije te očuvanja javnog zdravlja. Naime, smatraju da se aplikacije poput ChatGPT-ja, Barda, Berta i ostalih, prebrzo šire te da je potrebno precizno ispitati rizike. „Prenaglo usvajanje neprovjerenih sustava moglo bi dovesti do pogrešaka zdravstvenih radnika, uzrokovati štetu pacijentima, narušiti povjerenje u umjetnu inteligenciju i time potkopati (ili odgoditi) potencijalne dugoročne koristi i upotrebu takvih tehnologija diljem svijeta“, navodi WHO. |
A KAKVA JE SITUACIJA KOD NAS?
|
U Hrvatskoj je situacija malo drugačija. Možda nismo u korak sa svjetskim standardom, ali polako idemo k tome. Prof.dr.sc. Darko Chudy, dr.med. iz KB Dubrava objašnjava kako je i u svijetu je tek dotaknuta primjena umjetne inteligencije, „ još se pronalaze putovi daljnjeg razvoja, a da se ne dogodi ono čega se pribojavaju svi zdravstveni sustavi u svijetu, a to je ugroza pacijenata“. |
IZVOR: Privatna arhiva
|
kakvi smo u praksi?
Tehnologija umjetne inteligencije u službi liječnika provodi se u 43 naše institucije.
Prvi projekt bio je trijaža 19 pacijenata na CT-u prsnog koša, pod vodstvom dr. sc. Klaudija Višković. Umjetna inteligencija mogla je vidjeti na pacijentu i njegovim plućima ima li COVID-19 ili bilo koju drugu bolest. Projekt, nažalost, nije zaživio.
Prvi projekt bio je trijaža 19 pacijenata na CT-u prsnog koša, pod vodstvom dr. sc. Klaudija Višković. Umjetna inteligencija mogla je vidjeti na pacijentu i njegovim plućima ima li COVID-19 ili bilo koju drugu bolest. Projekt, nažalost, nije zaživio.
Liječnici koriste i speech to text metodu, odnosno pretvaranje govora u tekst, za brže prepisivanje medicinskih tekstova. Umjesto tipkanja, što u prosjeku oduzme desetak minuta, liječnici govore i to im oduzme malo više od minute. Na taj način imaju više vremena posvetiti se pacijentu
|
Dom zdravlja u zagrebačkom Sigetu, koji je u suradnji s Domom zdravlja Centar, može se pohvaliti s dva MESI tableta. Riječ je o prijenosom uređaju koji se primjenjuje kod kućnih posjeta teško pokretnim pacijentima. „To je prvi certificirani medicinski tablet u svijetu. Slovenci su ga napravili i neprestano ga usavršavaju, a namjena mu je bila što veća dostupnost izvan bolničke zdravstvene skrbi“, istaknula je medicinska sestra u Sigetu Anita Slunjski, kako prenosi Tportal. Pomoću MESI tableta može se napravit EKG srca i pratiti stanje perifernih krvnih žila i drugih vitalnih parametara, a ono najbolje je to što tablet stane u torbu. |
IZVOR: MESI Simplifying Diagnostics (2020) Perform Ankle-Brachial Index (ABI) in 1 minute for timely PAD diagnosis
|
IZVOR: Infobip / Megi Health Platform: Optimizing patient care with an interactive chatbot built using Infobip Answers
|
IZVOR: Infobip / Megi Health Platform: Optimizing patient care with an interactive chatbot built using Infobip Answers
|
Partner na projektu „AI4Health.Cro“ je i Klinika Magdalena koja koristi digitalnu asistenticu Megi. Riječ je chatbotu koji za kardiovaskularne pacijente prati faktore rizika kao što su visoki krvni tlak, kolesterol, tjelesna masa te upozorava pacijente kada dolazi do promjena u njihovu zdravlju. |
Osim s "Megi", možemo se pohvaliti i s chatbotom Andrija, prvim digitalnim asistentom u borbi protiv koronavirusa na WhatsAppu u Hrvatskoj. Voditelj projekta bilo je Ministarstvo uprave, a na kreiranju je radio tim stručnjaka predvođen epidemiologom prof.dr.sc. Brankom Kolarićem, uz tehničku i informatičku podršku domaćih tvrtki Mindsmiths, Neos i Oracle Hrvatska.
Omogućio je svim korisnicima pametnih telefona da pomoću umjetne inteligencije i ugrađenih algoritama, naprave samoprocjenu vlastitog zdravstvenog stanja u vezi s bolesti.
Andrija je pomagao hrvatskim epidemiolozima i cijelom zdravstvenom sustavu u kontroli epidemije COVID-19, a ime je dobio po ocu preventive dr. Andriji Štamparu koji je postavio temeljne principe javnog zdravstva primijenjene diljem svijeta.
IZVOR: Netokracija / Ekskluzivni detalji o Andriji, chatbotu za samodijagnozu, kojeg su državi donirali Infobip, Neos, Mindsmiths i Oracle
Da ne kasnimo toliko za ostatkom svijeta dokazuje i RONNA G4. To je autonomni dvoručni robotizirani sustav za neurokirurgiju koji je u lipnju 2018. godine osvojio glavnu nagradu na 11. međunarodnoj Hamlyn konferenciji o medicinskoj robotici. Idejni začetnici projekta su prof. dr. sc. Bojan Jerbić, prof.dr.sc. Darko Chudy i prof. dr. sc. Gojko Nikolić. „RONNA je sada u fazi certifikacije i doživjela je svoju najnoviju verziju te smatramo da će u prvoj polovici slijedeće godine biti spremna za „dokazivanje“ u kliničkoj praksi“, rekao je prof.dr.sc. Chudy , a sve invazivne dijelove operacije i dalje obavlja kirurg. Roboti su u upravljačkom smislu samostalni, no zbog sigurnosti, kirurg nadzire sve planirane postupke prije izvođenja putem računalne simulacije. Koristi se na tjednoj bazi u KB Dubravi, doprinoseći smanjenju postoperativne traume i bržem oporavku pacijenata. Projekt je pokrenut 2007. godine na Fakultetu strojarstva i brodogradnje, Sveučilišta u Zagrebu, u suradnji s KB Dubrava i Hrvatskim institutom za istraživanje mozga.
Da ne kasnimo toliko za ostatkom svijeta dokazuje i RONNA G4. To je autonomni dvoručni robotizirani sustav za neurokirurgiju koji je u lipnju 2018. godine osvojio glavnu nagradu na 11. međunarodnoj Hamlyn konferenciji o medicinskoj robotici. Idejni začetnici projekta su prof. dr. sc. Bojan Jerbić, prof.dr.sc. Darko Chudy i prof. dr. sc. Gojko Nikolić. „RONNA je sada u fazi certifikacije i doživjela je svoju najnoviju verziju te smatramo da će u prvoj polovici slijedeće godine biti spremna za „dokazivanje“ u kliničkoj praksi“, rekao je prof.dr.sc. Chudy , a sve invazivne dijelove operacije i dalje obavlja kirurg. Roboti su u upravljačkom smislu samostalni, no zbog sigurnosti, kirurg nadzire sve planirane postupke prije izvođenja putem računalne simulacije. Koristi se na tjednoj bazi u KB Dubravi, doprinoseći smanjenju postoperativne traume i bržem oporavku pacijenata. Projekt je pokrenut 2007. godine na Fakultetu strojarstva i brodogradnje, Sveučilišta u Zagrebu, u suradnji s KB Dubrava i Hrvatskim institutom za istraživanje mozga.
A osim RONNE G4 tu je i pokušaj robota NERO. „U početku vrlo kvalitetna zamisao tzv. robotiziranog stereotaktičkog okvira međutim za takav pothvat još tehnika danas nije spremna odnosno postojeća rješenja u klinici, nažalost nisu bila primjenjiva“, rekao je prof. dr. sc. Chudy.
AI: prijetnja ili pomoć?
"Hrvatskome zdravstvu još uvelike može pomoći `prava eko inteligencija`"
prof. dr. sc. Darko Chudy
Prof. dr. sc. Chudy dodao je i da smatra da bi umjetna inteligencija mogla uvelike pomoći u ostvarivanju učinkovite organizacije na način da stvara matematičke modele načina zbrinjavanja pacijenata, iskorištavanja resursa poput operacijskih dvorana te smanjenja nepotrebnog pritiska na hitne službe diljem Hrvatske gdje se u hitnu službu upućuju pacijenti kojima je to nužno potrebno ali i oni kojima nije potreban hitan pregled, dijagnostika i terapija. „Pomoć umjetne inteligencije u dijagnostici, izboru lijekova, odabiru prave terapije u različitim specijalističkim službama je moguća, ali mislim da neće dati neki bitniji pomak u kvaliteti zdravstvenih usluga“, rekao je.
Umjetna inteligencija svakako može ubrzati rad liječnika, no prof. dr. sc. Chudy naglašava da smatra da liste čekanja nisu nikakav pokazatelje i ne mjere ništa što bi se odnosilo na kvalitetu zdravstvenih usluga. "To je kao da po potrošnji kruha mjerite prinos pšenice, a zanemarujete da postoji kruh od heljdinog, zobenog, kukuruznog ili pirovog brašna", rekao je. Između ostalog, i dijagnostika bolesti bi se mogla ubrzati. "Bitan preduvjet za to je da liječnik zna što treba od umjetne inteligencije tražiti. Niti Google Maps vam ne može pomoći ako ne možete odrediti da li tražite restoran ili benzinsku pumpu", rekao je prof. dr. sc. Chudy.
Umjetna inteligencija svakako može ubrzati rad liječnika, no prof. dr. sc. Chudy naglašava da smatra da liste čekanja nisu nikakav pokazatelje i ne mjere ništa što bi se odnosilo na kvalitetu zdravstvenih usluga. "To je kao da po potrošnji kruha mjerite prinos pšenice, a zanemarujete da postoji kruh od heljdinog, zobenog, kukuruznog ili pirovog brašna", rekao je. Između ostalog, i dijagnostika bolesti bi se mogla ubrzati. "Bitan preduvjet za to je da liječnik zna što treba od umjetne inteligencije tražiti. Niti Google Maps vam ne može pomoći ako ne možete odrediti da li tražite restoran ili benzinsku pumpu", rekao je prof. dr. sc. Chudy.
POGLED U BUDUćnost
O budućnosti primjene umjetne inteligencije u Hrvatskoj teško je govoriti, "zbog niza razloga koji nerijetko nemaju puno veze s tehnologijom ili društvenim prihvaćanjem tehnike već sa nekim drugim problemima poprilično tvrdokornim u našem društvu. Predviđanje, je nezahvalan posao na kojem su poskliznuli i najveći umovi čovječanstva" smatra prof. dr. sc. Chudy.
IZVOR: Privatna arhiva
S prof. dr. sc. Chudyjem slažu se i mlađi naraštaji, poput Luke Ćevida (21) koji studira medicinu na Hrvatskom katoličkom sveučilištu. On smatra da umjetna inteligencija nikada neće moći zamijeniti liječnike jer i umjetnoj inteligenciji manjkaju glavne osobine koje čine odnos liječnik-pacijent. Posebice kada je riječ o kapacitetu za empatiju, razumijevanje i pojedinačni pristup svakom pacijentu.
"Svi smo svjedoci kako je napredak u raznim granama medicine u novije vrijeme često rezultat prihvaćanja i primjenjivanja tehnološkog napretka čovječanstva općenito. U tom smislu, za očekivati je primjenu i umjetne inteligencije koja bi svakako mogla donijeti kvalitetna unaprjeđenja u zdravstvu ukoliko se bude koristila na pravi način, tj. vodeći se čvrsto načelima etike i deontologije. Teško je reći koji će točno aspekt zdravstvenog sustava imati najviše koristi od AI-ja, sigurno bi to bilo npr. u probiru pacijenata, u dijagnostici, pomagat će liječnicima u bržem donošenju kvalitetne dijagnoze za svakog pacijenta, a vjerojatno i u dijelu terapijskih postupaka", kaže ovaj budući liječnik.
Dodajmo tome i da se sustav umjetne inteligencije ne može u potpunosti implementirati u naš sustav zbog neujednačenosti baze podataka i loše infrastrukture.
ali pustimo činjenice, što kažu ljudi?
HRVATSKA za zdravu budućnost
|
Umjetna inteligencija svoju primjenu pronašla je i u zagrebačkom Domu zdravlja Centar, zasad jedinom javnom zdravstvenom ustanovom u gradu koja je partner na projektu „AI4Health.Cro“. To je neprofitni, javno-privatni projekt koji umjetnu inteligenciju vidi kao ključnu za napredak zdravstva. Projekt okuplja 15 partnera uz koordinatora Institut Ruđer Bošković, a financira se s gotovo tri milijuna eura u sklopu programa Digitalna Europa te Nacionalnog plana oporavka i otpornosti u jednakim omjerima, u trajanju od tri godine. Projekt je pokrenut još 2021. godine radi pružanja informacija svim dionicima o sigurnom testiranju AI tehnologija u zdravstvu, za dobrobit pacijenata i liječnika. |
|
"Od 2000-ih sam prešao na tematiku vezanu uz strojno učenje i data mining, što je danas isplivalo kao umjetna inteligencija. I jedno i drugo je vezano uz primjenu algoritama na probleme znanstvenog karaktera, jer smo mi i danas primarno orijentirani na primjenu tih tehnika i tehnologija u širem kontekstu umjetne inteligencije na obradu podataka u drugim znanstvenim metodama - od medicine, biologije, molekularne biologije,... ali primijenili smo to i na socijalne podatke, s weba, socijalne mreže, internet mreže i to. Ima dosta različitih primjena", kaže dr. Tomislav Šmuc, koordinator za znanost i tehnologiju na ovom projektu.
Kako bi Europu odveli u zdravu budućnost potreban je snažan ekosustav start-upa i tehnoloških inovatora koji će potaknuti digitalnu transformaciju zdravstvenih sustava i medicine sutrašnjice.
Projektni partneri iz privatnog i javnog sektora omogućuju korisnicima pristup multidisciplinarnim ekspertizama u području procjene digitalne zrelosti tehnologije, podršku kod razvoja i prilagodbi tehnologije potrebama korisnika, podršku kod transfera tehnologija, ekspertizu poduzetničkih inkubatora u pisanju i vođenju projekata, pristup programima financiranja, te ekspertizu u području etičke i pravne regulative.
Projektni partneri iz privatnog i javnog sektora omogućuju korisnicima pristup multidisciplinarnim ekspertizama u području procjene digitalne zrelosti tehnologije, podršku kod razvoja i prilagodbi tehnologije potrebama korisnika, podršku kod transfera tehnologija, ekspertizu poduzetničkih inkubatora u pisanju i vođenju projekata, pristup programima financiranja, te ekspertizu u području etičke i pravne regulative.
nude rješenja
"Ovaj projekt je izašao iz naših prijašnjih iskustava. Bitno je naglasiti da ovo nije znanstveni projekt, po tome je specifičan. Pomoću njega se stvara ekosustav koji bi trebao pomoći malim tvrtkama u razvoju. Dakle, rješenja bazirana na umjetnoj inteligenciji za primjene u zdravstvu i medicini. Pružamo i edukacijski nivo servisa, a za bolnice i sve s kojima surađujemo, nudimo i okoliš (environment) za testiranje njihovih rješenja", objašnjava dr. Šmuc.
Ideja za projekt je došla generički, kaže, u suradnji i kontaktu s partnerima i malim firmama koje su inače u tom području. Jednostavno su okupili konzorcij, prijavili se, prošli nacionalni filter, prošli europski filter i naposlijetku dobili projekt koji je krenuo u 4. mjesecu prošle godine. S obzirom na složenost samog financiranja, jer se 50% financiju iz Europske Unije, a drugih 50% iz Ministarstva gospodarstva, zadovoljni su napretkom te očekuju još mnogo toga u nastavku.
Prema podacima projekta, Europski zdravstveni sustavi sve su više opterećeni nedostatkom medicinskog osoblja, dugim čekanjima i sve većom potražnjom za uslugama zbog starenja stanovništva. To dovodi do znatnih financijskih ograničenja.
Ideja za projekt je došla generički, kaže, u suradnji i kontaktu s partnerima i malim firmama koje su inače u tom području. Jednostavno su okupili konzorcij, prijavili se, prošli nacionalni filter, prošli europski filter i naposlijetku dobili projekt koji je krenuo u 4. mjesecu prošle godine. S obzirom na složenost samog financiranja, jer se 50% financiju iz Europske Unije, a drugih 50% iz Ministarstva gospodarstva, zadovoljni su napretkom te očekuju još mnogo toga u nastavku.
Prema podacima projekta, Europski zdravstveni sustavi sve su više opterećeni nedostatkom medicinskog osoblja, dugim čekanjima i sve većom potražnjom za uslugama zbog starenja stanovništva. To dovodi do znatnih financijskih ograničenja.
Digitalna zdravstvena skrb jedna je od najbrže rastućih industrija na globalnom tržištu zdravstvene zaštite, s umjetnom inteligencijom kao ključnim elementom u razvoju "pametnog" zdravlja. AI se može primijeniti u gotovo svim aspektima ili aktivnostima zdravstvene industrije, od kliničkog odlučivanja i javnog zdravlja, do biomedicinskih istraživanja i razvoja lijekova, do administracije zdravstvenog sustava i redizajna usluga.
Integracija AI tehnologija prepoznata je unutar EU kao ključna u kontroli i smanjenju troškova zdravstvenih usluga i dugoročne održivosti zdravstvenih sustava.
Integracija AI tehnologija prepoznata je unutar EU kao ključna u kontroli i smanjenju troškova zdravstvenih usluga i dugoročne održivosti zdravstvenih sustava.
REVOLUCIJA U IZDAVANJU LIJEKOVA
Za otkrivanje lijeka na tradicionalan način potrebno je od 3 do 6 godina, a cijeli proces košta i na stotine milijuna do milijardu dolara. Ipak, umjetna inteligencija ima mnoštvo alata koji nude revolucionarne procese za gotovo svaku fazu otkrivanja lijekova nudeći tako značajan potencijal za preoblikovanje brzine i ekonomije industrije. U slijedećim redovima govorimo o fazama istraživanja lijekova i kako bi umjetna inteligencija pomogla u kojem pogledu:
U prvoj fazi, fazi identifikacije cilja otkrivanja lijeka, umjetna inteligencija se obučava na velikim skupovima podataka, uključujući povezanosti bolesti, patente, publikacije, klinička ispitivanja, stipendije za istraživanje i još mnogo toga kako bi razumjela biološke mehanizme bolesti i identificirati nove proteine i/ili gene koji se mogu ciljano suprotstaviti tim bolestima.
Kod molekularne simulacije, AI se koristi za smanjenje potrebe za fizičkim testiranjem spojeva kandidata za lijekove omogućavanjem molekularnih simulacija visoke vjernosti koje se u potpunosti mogu izvoditi na računalima, bez izlaganja previsokim troškovima tradicionalnih kemijskih metoda.
Treća faza, kod predikcije svojstava lijekova, neki sustavi umjetne inteligencije koriste se za zaobilaženje simuliranog testiranja kandidata za lijekove predviđanjem ključnih svojstava kao što su toksičnost, bioaktivnost i fizikalno-kemijska svojstva molekula.
Što se tiče dizajna, dok je tradicionalno otkrivanje lijekova povijesno uključivalo provjeru velikih biblioteka molekula kandidata, umjetna inteligencija također mijenja ovu paradigmu. Neki sustavi su sposobni generirati obećavajuće i nikad prije viđene molekule lijekova potpuno od nule.
Nakon što se identificira skup obećavajućih, takozvanih "vodećih" spojeva lijekova, umjetna inteligencija se koristi za rangiranje tih molekula te njihove prioritete za daljnju procjenu, pri čemu pristupi umjetne inteligencije nadmašuju prethodne tehnike rangiranja.
Nadilazeći teoretski dizajn lijeka, umjetna inteligencija se također koristi za generiranje putova sinteze za proizvodnju hipotetskih spojeva lijekova, u nekim slučajevima predlažući modifikacije spojeva kako bi se lakše proizvodili.
U prvoj fazi, fazi identifikacije cilja otkrivanja lijeka, umjetna inteligencija se obučava na velikim skupovima podataka, uključujući povezanosti bolesti, patente, publikacije, klinička ispitivanja, stipendije za istraživanje i još mnogo toga kako bi razumjela biološke mehanizme bolesti i identificirati nove proteine i/ili gene koji se mogu ciljano suprotstaviti tim bolestima.
Kod molekularne simulacije, AI se koristi za smanjenje potrebe za fizičkim testiranjem spojeva kandidata za lijekove omogućavanjem molekularnih simulacija visoke vjernosti koje se u potpunosti mogu izvoditi na računalima, bez izlaganja previsokim troškovima tradicionalnih kemijskih metoda.
Treća faza, kod predikcije svojstava lijekova, neki sustavi umjetne inteligencije koriste se za zaobilaženje simuliranog testiranja kandidata za lijekove predviđanjem ključnih svojstava kao što su toksičnost, bioaktivnost i fizikalno-kemijska svojstva molekula.
Što se tiče dizajna, dok je tradicionalno otkrivanje lijekova povijesno uključivalo provjeru velikih biblioteka molekula kandidata, umjetna inteligencija također mijenja ovu paradigmu. Neki sustavi su sposobni generirati obećavajuće i nikad prije viđene molekule lijekova potpuno od nule.
Nakon što se identificira skup obećavajućih, takozvanih "vodećih" spojeva lijekova, umjetna inteligencija se koristi za rangiranje tih molekula te njihove prioritete za daljnju procjenu, pri čemu pristupi umjetne inteligencije nadmašuju prethodne tehnike rangiranja.
Nadilazeći teoretski dizajn lijeka, umjetna inteligencija se također koristi za generiranje putova sinteze za proizvodnju hipotetskih spojeva lijekova, u nekim slučajevima predlažući modifikacije spojeva kako bi se lakše proizvodili.
Zato možemo reći da se sustavi umjetne inteligencije nastavljaju poboljšavati, a zbog toga se čini da je ideja o potpuno automatiziranom otkrivanju lijekova sve manje pitanje hoće li se dogoditi, već se iščekuje kada će.
što smo zaključili?
Umjetna inteligencija može pomoći liječnicima u većini područja, ali ju treba pravilno koristiti. Neki čak smatraju da će umjetna inteligencija biti problem onim doktorima koji ju ne koriste, više nego onima koji ju koriste. Do sada smo imali prilike vidjeti kojom brzinom se taj relativno novi svijet razvija i brojne projekte koji potvrđuju da bi AI u zdravstvu ipak mogao olakšati neke stvari u određenim područjima. Da ne pomislimo kako se to koristi samo u svijetu, primjeri se nagomilavaju i u Hrvatskoj, gdje osim generalnog korištenja AI-ja imamo i, primjerice, robotizirani sustav RONNU G4 ili projekte kao što su AI4health koji se na području Europe, pa tako i kod nas, razvijaju već unazad par godina i imaju velike planove za budućnost. Mladi naraštaji doktora svjesni su dolaska umjetne inteligencije u njihovo područje, a svjesni su toga i građani koji, htjeli to ili ne, znaju da će roboti doktori imati svoje benefite. Ti benefiti mogu uključivati i stvarno olakšavanje kada su u pitanju duga čekanja u redovima u ambulantama, ne samo po pitanju korištenja u liječničkom smislu. Također, umjetna inteligencija već je zastupljena kod izdavanja lijekova te se i u tom području nastavlja poboljšavati. Svakako, za kraj ponovno treba naglasiti da umjetna inteligencija nikada neće zamijeniti stvarne doktore.