Του Μιχαήλ-Ιωάννη Δάλλα*
GenAI : Καταλύτης μετασχηματισμού της Ιατρικής
Η τεχνική GenAI αποτελεί σήμερα τον πυρήνα ανάπτυξης ποικίλων εφαρμογών της ανθρώπινης δραστηριότητας. Ο ρόλος της όμως στον Τομέα της Υγείας είναι καταλυτικός. Αντίθετα από τις άλλες τεχνικές της Tεχνητής Νοημοσύνης (Artificial Intelligence – ΑΙ), η τεχνική αυτή οργανώνει κατάλληλα δεδομένα μεγάλου όγκου από ετερογενείς πηγές ώστε να παραχθούν μοντέλα εξομοίωσης και πρόβλεψης για δισεπίλυτα προβλήματα διάγνωσης, θεραπείας και έρευνας γύρω από τις ασθένειες.
Η χρήση της τεχνικής GenAI επιτρέπει
- Την καταγραφή
- Των συμπτωμάτων του ασθενούς και την άμεση εισαγωγή τους στο σύστημα επεξεργασίας δεδομένων των ασθενών.
- Του τύπου του ασθενούς (συνήθειες, τρόπος ζωής, περιβάλλον), του ιατρικού του ιστορικού καθώς και της γονιδιακής του σύνθεσης.
- Την άμεση πρόσβαση στον ιατρικό φάκελο του ασθενούς
- Την αναδρομή στα πρόσφατα ιατρικά επιτεύγματα μέσα από δημοσιεύσεις επιστημονικών άρθρων
Με τη χρήση της τεχνικής GenAI, όλες αυτές οι παράμετροι συνεισφέρουν στην καλύτερη ταυτοποίηση της ασθένειας του ατόμου αλλά και την όσο το δυνατόν Εξατομικευμένη Θεραπευτική Αγωγή.
Οι δυνατότητες της τεχνικής GenAI στην Υγεία την καθιστούν ως τον Ψηφιακό βοηθό του Ιατρικού Προσωπικού, προκειμένου η διάγνωση της ασθένειας να είναι όσο το δυνατόν πιο ακριβής. Σημειώνεται ότι όσο προχωρά η εξέλιξη του GenAI τόσο τα ιατρικά μοντέλα που υλοποιούνται σ’ αυτήν ενσωματώνουν και τη διαδικασία απόφασης. H διαδικασία αυτή ενεργοποιείται μετά από την επεξεργασία των δεδομένων που προέκυψαν κατά την κλινική μελέτη και επομένως τα συμπεράσματα σε σχέση με τον ασθενή καθίστανται πιο ασφαλή.
Επιπλέον μέσω της τεχνικής GenAI δίνεται η δυνατότητα ανίχνευσης ανωμαλιών ή επιδημικών φαινομένων όπως o μηχανισμός του Πανεπιστημίου Northwestern (Early Warning Anomally Detection – EWAD) που προβλέπει επιδημικά φαινόμενα ιών παρέχοντας χρόνους εκδήλωσης της επερχόμενης κρίσης. Πιο συγκεκριμένα, το ΕAWD σύστημα αναγνωρίζει αλλαγές τόσο στη συμπεριφορά όσο και στην παθολογία των προτύπων των ιών, αρκετές εβδομάδες πριν ο ιός αρχίσει να μεταδίδεται ευρέως. Επιπρόσθετα, μοντέλα GenAI εκπαιδεύονται σε αλυσίδες πρωτεϊνών ώστε αυτά να καταστούν ικανά να αναγνωρίσουν αντισώματα τα οποία θα αντιμετωπίσουν επιδημικές κρίσεις στο μέλλον.
Ολες αυτές οι εξελίξεις θωρακίζουν τα Συστήματα Υγείας σε περιπτώσεις επιδημιών εμποδίζοντας την εξάπλωση των ιών σε όλο τον κόσμο.
- Εξατομικευμένη Ιατρική
Εξατομικευμένη Ιατρική (Personalized Medicine) είναι η καινοτόμα προσέγγιση στην Φροντίδα Υγείας του ασθενούς που λαμβάνει υπόψη τη γενετική μοναδικότητα του ατόμου, τον τρόπο ζωής του, το περιβάλλον στο οποίο ζει προκειμένου αυτή να διαγνώσει ακριβέστερα την ασθένεια και να προτείνει την κατάλληλη θεραπεία, μειώνοντας τον κίνδυνο παράπλευρων συνεπειών.
Προκειμένου να ληφθούν οι απαραίτητες πληροφορίες για τα χαρακτηριστικά του υπό παρακολούθηση ατόμου χρησιμοποιoύνται «έξυπνες» Φορετές Συσκευές (Wearable devices), π.χ. «Smart Watches”. Αυτές λαμβάνουν προσωποποιημένες ζωτικές μετρήσεις (πίεση, αριθμός καρδιακών παλμών κορεσμός οξυγόνου, επίπεδα γλυκόζης), οι οποίες μέσω της ανάλυσης με τεχνικές GenAI μπορούν να αναδείξουν πιθανές ανωμαλίες που οδηγούν σε μελλοντικές παθολογικές καταστάσεις. Αυτή ακριβώς η δυνατότητα πρόβλεψης παθογενειών αλλάζει ριζικά τον τρόπο που η Ιατρική αντιμετωπίζει τους ασθενείς. Επιπλέον, η συνέργεια μεταξύ των «έξυπνων» Φορετών Συσκευών και της GenAI προάγει μια συνεργατική προσέγγιση μεταξύ των ασθενών και των παρόχων Υγειονομικών Υπηρεσιών. ‘Ετσι, υλοποιείται ο στόχος για ενεργή συμμετοχή του ατόμου που επιτρέπει τόσο την ολιστική κατανόηση της υγείας του από τους παρόχους όσο και την διατήρηση της ευεξίας του.
- Η επίδραση και τα οφέλη της GenAI στη Βιομηχανία Υγειονομικής Περίθλαψης
Η τεχνική GenAI εισάγει μια βαθιά καινοτομία στη βιομηχανία υγειονομικής περίθαλψης αφού ανασχεδιάζει τον τρόπο με τον οποίο παρέχεται η φροντίδα της υγείας σε μακροοικονομικό επίπεδο. Εκμεταλλευόμενη τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης, η GenAI ελευθερώνει δυνατότητες που πριν ήταν αδιανόητες, αλλάζοντας συνολικά το τοπίο της Υγείας.
Στο παρελθόν, οι θεραπείες στις ασθένειες συνήθως χορηγούνταν με βάση τα δεδομένα όπως αυτά καταγράφονται στατιστικά στον πληθυσμό και σπανίως με βάση το συγκεκριμένο άτομο στο οποίο θα εφαρμόζονταν η θεραπεία. Σήμερα, όμως η GenAI εμβαθύνει στο γενετικό προφίλ των ασθενών, ιχνηλατώντας τα ιστορικά ιατρικά τους δεδομένα αλλά και τα δεδομένα της υγείας τους όπως αυτά λαμβάνονται σε πραγματικό χρόνο από το Ιατρικό Προσωπικό. Επομένως, η υγειονομική περίθαλψη του ατόμου προσαρμόζεται στις εξατομικευμένες ανάγκες του καθώς και τη «γενετική σύνθεση» του κάθε ασθενούς. Αποτέλεσμα αυτής της διαδικασίας είναι η πιο ακριβής, αποτελεσματική και αναπτυξιακή προσέγγιση της ιατρικής φροντίδας που βελτιώνει τα αποτελέσματα και μειώνει σημαντικά την εμφάνιση ανεπιθύμητων ενεργειών.
Επιπλέον, η GenAI απλοποιεί τις διαδικασίες ανάπτυξης νέων φαρμάκων. Ιστορικά, ο δρόμος από το αρχικό στάδιο κατά την ανακάλυψη φαρμάκων έως τη διαθεσιμότητά τους στην αγορές έχει πολλές δυσκολίες και είναι πολύ χρονοβόρος. Οπότε η οπτικοποίηση μοριακών δομών μέσω των μοντέλων GenAI που αναπτύσσονται, καθώς και η πρόβλεψη ανεπιθυμήτων ενεργειών και αλληλεπιδράσεων των φαρμάκων με τη χρήση της τεχνικής Ψηφιακού Διδύμου («Digital Twin») επιταχύνει καταλυτικά το χρόνο που απαιτείται διαδικασία εισαγωγής καινοτόμων και ασφαλέστερων φαρμάκων αναγνώριση πιθανών υποψηφίων φαρμάκων στους ασθενείς.
- Συμπεράσματα
Η τεχνική GenAI εισάγει καινοτόμα αντίληψη στη φροντίδα της Υγείας των πληθυσμών αφού η διαγνώσεις των ασθενειών αλλά και οι θεραπείες τους γίνονται εξατομικευμένες.
Η ικανότητα της τεχνολογίας, αναλύοντας δεδομένα μεγάλου όγκου, να εντοπίζει τάσεις και προβλέψεις είναι ανεκτίμητη για την προληπτική διαχείριση ασθενειών, την αποτελεσματική κατανομή πόρων καθώς και τη λήψη αποφάσεων βάσει στοιχείων.
Οι συνέπειες της τεχνικής GenAI είναι σημαντικές και απηχούν σ όλο το εύρος της Υγείας. Χαρακτηριστικά θα πρέπει να αναφερθούν η βελτιστοποίηση της λειτουργίας των Νοσοκομείων, η καλυτέρευση της παροχής των Υπηρεσιών Υγείας καθώς και η ικανότητα για αξιόπιστη Υπηρεσία Φροντίδας της Υγείας σε μεγάλη κλίμακα. Αποτέλεσμα αυτών είναι η βελτιωμένη περίθαλψη των ασθενών αλλά και η αύξηση της βιωσιμότητας των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης.
Σε μακροσκοπικό επίπεδο, η τεχνική της GenAI ανοίγει το δρόμο για ένα σύστημα υγείας που θα είναι προσανατολισμένο στον ασθενή, θα ανταποκρίνεται καλύτερα στις εξατομικευμένες ανάγκες του και θα εμπλουτίζει με ιατρικά δεδομένα το οικοσύστημα της υγειονομικής περίθαλψης της χώρας, γεγονός βέβαια που δεν ήταν εφικτό στην προ-τεχνητής νοημοσύνης εποχή.
*Ο Μιχάλης Δάλλας είναι μαθητής Β’ Λυκείου στα Εκπαιδευτήρια ΔΟΥΚΑ με έντονο ενδιαφέρον για την Τεχνητή Νοημοσύνη και τη ρομποτική. Είναι μέλος της σχολικής ομάδας ρομποτικής αλλά και της DNews όπου είναι αρχισυντάκτης και αρθρογραφεί για την επίδραση του AI στους τομείς της καθημερινότητας. Έχει συμμετάσχει στο πρόγραμμα “AI & Health Summer High School Bootcamp” του MIT Jameel Clinic, με εκπαίδευση στη χρήση Machine Learning για τη διάγνωση νευροεκφυλιστικών ασθενειών. Ως μέλος της ομάδας ρομποτικής του σχολείου απέσπασαν το 1ο Βραβείο AI/IoT στο Συνέδριο ACSTAC 2025 για το καινοτόμο σύστημα “D-InstaSave”. Παράλληλα, έχει διακριθεί σε διεθνή Model United Nations συνέδρια όπου διετέλεσε έως και Vice President της Επιτροπής UN CSTD του πρόσφατου ΜUN συνεδρίου στην Αθήνα, με συγγραφή του Study Guide για την αξιοποίηση του Industry 4.0 στην παγκόσμια βιώσιμη ανάπτυξη.
