Október 23-án jelent meg a Research and Markets kutatócég tanulmánya a mesterséges intelligenciának (MI) a sebkezelésben való alkalmazásának piacáról, illetve ennek az üzletnek a kilátásairól. A szakértők a terület árbevételét 2024-ben 0,6 milliárd dollárra becsülik, de az előrejelzések szerint 2035-re eléri a 16,4 milliárd USD-t, ami 35%-os összetett éves növekedési rátával (CAGR) fog bővülni. A Globenewswire.com-on megjelent sajtóközlemény körül is írja a vizsgált iparágat: a mesterséges intelligencia megoldásainak integrációja a sebkezelés területén, amely lehetővé teszi, hogy a technológia felfogja a problémamegoldó képességeket és az emberi intelligenciát, felgyorsítva a sebek diagnózisát, értékelését, nyomon követését és kezelését. Ez a cikk adja az apropóját annak, hogy a mostani blogbejegyzésben röviden áttekintsem az MI sebkezelésben való alkalmazhatóságát, különös figyelmet fordítva a sebészeti képfeldolgozásra, a prediktív modellekre, az automatizált diagnosztikai rendszerekre és a betegkövetési alkalmazásokra.
Az MI rohamos fejlődése az egészségügy számos területén áttörést hozott, és a sebkezelés sem kivétel ez alól. Alkalmazása a sebkezelésben nemcsak az orvosi eljárások hatékonyságát növeli, hanem a betegek gyógyulási esélyeit is jelentősen javítja. Hogyan alkalmazható a mesterséges intelligencia a sebkezelés különböző aspektusaiban?
Az MI-nek nagy szerepe van a képfeldolgozásban, ami elengedhetetlen a sebek állapotának pontos felméréséhez. A különböző képalkotási technológiákat, például a digitális képfeldolgozást és a mélytanulási algoritmusokat alkalmazva, az MI segíthet azonosítani a seb méretét, mélységét, illetve a gyógyulási folyamatot akadályozó tényezőket, mint például a fertőzés vagy a nekrotikus szövetek jelenléte. Az ilyen rendszerek gyors és pontos elemzést kínálnak, és segítenek a szakembereknek a seb állapotának hatékony nyomon követésében és az időben történő beavatkozásban.
Az MI-alapú rendszerek nemcsak felgyorsítják a diagnosztikai folyamatot, hanem az emberi hibákat is csökkenthetik. Például a mesterséges intelligencia segítségével létrehozott képfelismerő algoritmusok képesek a sebfotók alapján automatikusan felismerni a különböző sebállapotokat és azok osztályozását, így növelve a kezelések pontosságát.
Mark G Rippon (Egyesült Királyság) és munkatársai idén készítettek narratív áttekintést a mesterséges intelligencia fejlesztéséről és alkalmazásáról a nehezen gyógyuló sebek diagnosztizálásában, értékelésében és kezelésében. Több online adatbázisból és más online forrásokból 145 cikket találtak, és ezek közül 81-et vontak be tanulmányukba. Úgy találták, hogy az MI alkalmazása a sebkezelésben előnyös ezeken a területeken. Amellett, hogy az MI javíthatja az betegek életminőségét, az egészségügyi erőforrások jobb felhasználását is lehetővé teheti.
A bőrsebek vonatkozásában Ming-Yao Chen (Sanghaj, Kína) és munkatársai ugyancsak 2024-es írásukban megjegyezték, hogy a gépi tanulás (ML) és a mélytanulás (DL) nagymértékben hozzájárult az orvosi képek elemzéséhez e technológiák segítségével, nagy pontosságot és megbízhatóságot mutatva. A mesterséges intelligencia képességei a funkciók széles spektrumára terjednek ki, beleértve a diagnózis segítését, a terápiák kiválasztását, a kockázatok előrejelzését, a betegségek rétegzését, az orvosi hibák csökkentését és a termelékenység növelését.
A prediktív elemzési eszközök jelentős fejlődést jelentenek a sebkezelésben. Az MI-algoritmusok képesek nagymennyiségű betegadat elemzésére, és ebből következtetéseket vonhatnak le a gyógyulás várható időtartamára, a kezelés hatékonyságára és az esetleges komplikációk kialakulásának valószínűségére. Például a diabéteszes lábsebek esetében, amelyeknél gyakran fordul elő fertőzés vagy rossz gyógyulás, az MI-alapú modellek képesek előre jelezni az ilyen komplikációk kockázatát, ami lehetővé teszi a korai beavatkozást és a komplikációk elkerülését.
Az ilyen prediktív modellek segíthetnek abban is, hogy az orvosok személyre szabott kezelési terveket dolgozzanak ki. Az MI az adatokat felhasználva képes ajánlásokat tenni a legmegfelelőbb sebkezelési módszerekről, például a seb környezetének optimális nedvességtartalmáról, a szükséges antibiotikum kezelésről vagy a műtéti beavatkozás szükségességéről.
Tavalyi cikkükben Dinh T. P. Le (USA) és Tuan D. Pham (Egyesült Királyság) arra a következtetésre jutottak, hogy számos lehetőség kínálkozik az MI alkalmazására a komplex sebmérés és a sebgyógyulás előrejelzésének automatizálására. Ezek a kutatási területek egyelőre viszonylag kevéssé feltártak, és szorosabb együttműködésre van szükség a sebekkel és a mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatók között, hogy az egészség javítása és a kórházi költségek csökkentése érdekében transzlációs orvoslást végezzenek. A sebgyógyulás előrejelzésének pontossága potenciálisan jó klinikai gyakorlatot és magasabb teljesítményalapú fizetséget eredményezne.
Az MI a robotikában is nagy szerepet játszik, különösen az automatizált sebellátásban. Az intelligens robotok használata a sebészeti beavatkozások során lehetővé teszi a precíz és kevésbé invazív műtéteket, amelyek gyorsabb gyógyulást eredményezhetnek. Az ilyen robotok képesek pontosan végrehajtani az orvosok utasításait, miközben minimalizálják a szövetkárosodás esélyét. Ezen túlmenően az MI-vel vezérelt robotok automatizáltan képesek tisztítani és kezelni a sebeket, különösen olyan környezetben, ahol a sebek rendszeres ellátást igényelnek, mint például az intenzív osztályokon.
A robotika alkalmazása a sebkezelésben különösen hasznos lehet idős vagy mozgáskorlátozott betegek esetében, akik számára nehezebb a napi sebellátás, valamint olyan esetekben, ahol rendszeres, szakszerű sebkezelés szükséges.
Az MI alapú betegkövetési rendszerek lehetővé teszik a betegek számára, hogy otthon is nyomon kövessék a sebük állapotát. Az olyan applikációk, amelyek MI-t használnak a sebgyógyulás figyelésére, lehetőséget nyújtanak a betegek számára, hogy okostelefonjukkal készítsenek fényképeket a sebükről, és automatikus visszajelzést kapjanak annak állapotáról. Az ilyen rendszerek képesek riasztást küldeni a betegeknek és az orvosoknak is, ha a gyógyulási folyamatban komplikációk merülnek fel. A témáról bővebben olvashat például Laurie Kaiser interjújában.
A személyre szabott kezelési tervek szintén az MI által elemzett adatokon alapulnak, figyelembe véve a beteg egyedi egészségügyi jellemzőit, így az ellátás célzott és hatékonyabb lesz. Ezen MI-eszközök használatával az orvosok proaktívan kezelhetik a sebgyógyulást, elkerülve a szövődményeket és optimalizálva a beteg állapotához legjobban illeszkedő terápiát.
Az MI rendszerek az oktatás és képzés területén is hasznosak lehetnek. Az orvostanhallgatók és a sebkezelési szakemberek interaktív tananyagokat és szimulációkat használhatnak az MI segítségével, hogy fejlesszék tudásukat és készségeiket. Az MI által vezérelt szimulációk valós idejű visszajelzést nyújtanak, így a hallgatók gyorsabban sajátíthatják el a szükséges technikákat.
E témában valószínűleg az első áttekintés jelent meg idén márciusban. Rúben Encarnação (Porto, Portugália) és munkatársai 15 közlemény áttanulmányozását követően arra a következtetésre jutottak, hogy az MI és a kapcsolódó technológiák alkalmazása nem csupán egy lehetőség, hanem egy olyan átalakító trend, amelyet a szervezeteknek fel kell ismerniük és ki kell használniuk a versenyelőny érdekében. Míg az MI-eszközöket már alkalmazták a sebkezelés értékelésére, erőfeszítésekre van szükség ahhoz, hogy fokozzák az oktatására gyakorolt potenciális hatásukat. Az MI intelligencia integrálása az egészségügyi oktatásba, különösen a sebkezelésbe, paradigmaváltást jelent az oktatási tartalom átadásának és feldolgozásának módjában.
A mesterséges intelligenciában rejlő lehetőségek kihasználása a sebkezelés oktatásában nemcsak a képességek alapos megértését, hanem a megvalósítással kapcsolatos etikai és gyakorlati kihívások kezelése iránti elkötelezettséget is megköveteli. Elengedhetetlen az MI-nek a sebellátás oktatásában körülvevő etikai szempontok alapos feltárása. Ahogy az MI alakítja az oktatást, az olyan kérdések kezelése, mint az adatvédelem és az elfogultság, döntő fontosságú a felelős integrációhoz, amely biztosítja mind az oktatási kiválóságot, mind az etikai jóváhagyást.
A mesterséges intelligencia a sebkezelés jövője? – tette fel a kérdést még 2023-ban Windy Cole (USA). Az ő válasza szerint ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia széles körben elterjedjen, a jelenlegi standard gyakorlaton túlmutató hasznosságot kell érzékelni.
Átfogó, elfogulatlan módszerre van szükség a sebek pályájának értékelésére a betegellátás minden területén. Az MI a klinikai diagnózis szubjektivitásának és változékonyságának csökkentésére képes, és ígéretesnek bizonyult a sebkezelés területén. A korai jelek azt mutatják, hogy az MI-megoldások kihasználása jelentős előrelépést eredményez az adatgyűjtésben a betegellátás javítása érdekében. A fejlett terápiás kezelésre szoruló betegek azonosítása a kezelés korai szakaszában lehetővé teszi a klinikusok számára, hogy jobban testre szabják a kezelési algoritmusokat, és támogassák a jobb betegeredményeket, ráadásul megtakarítják az egészségügyi kiadásokat. A mesterséges intelligencia olyan betegek korai felismerését is lehetővé teheti, akik a kezelés megkezdése előtt elbuknának a standard terápiás kezelésben, és akik számára előnyösek lennének a korai terápiás beavatkozások, amelyek a gyógyulási prognózisukhoz igazodnak, ami végső soron jobb és költséghatékonyabb eredményeket eredményez. Az ápolási ponton klinikailag alkalmazható technológiára való áttéréshez az egyszerűségre, a gazdaságosságra és a következetes megvalósításra kell összpontosítani.
A mesterséges intelligencia várhatóan számos olyan módon használható (lesz), amely a sebgyógyuláson túl a sebellátás más diagnosztikai területeire is kiterjed. A sebellátás fókuszának a reaktívról a megelőző modellre való áthelyezése a személyre szabott kezelési tervek javaslata révén üdvözlendő változást fog jelenteni. A különböző mesterséges intelligenciák hatékonyságának elemzésére a következő fázisban még kutatásra van szükség a hasznosság meghatározása érdekében. A mesterséges intelligencia a gyógyító orvoslásról a megelőző orvoslásra való paradigmaváltás lényeges része. A mesterséges intelligencia erős átalakulási potenciállal rendelkezik a fenntartható egészségügyi ellátás fokozásában a viselhető és intelligens ruházati termékek piacán az öngondoskodás, az önellenőrzés és az öndiagnózis lehetővé tételével. A mesterséges intelligencia legcsábítóbb jellemzői közé tartozik az igény szerinti elérhetőség, a hatékonyság javításának lehetősége és az egészségügyi szolgáltatásnyújtás költségeinek csökkentése.
Összegzésképpen: a mesterséges intelligencia alkalmazása a sebkezelésben ígéretes lehetőségeket kínál a sebészeti diagnosztika, a prediktív elemzés, a robotika és a betegkövetés terén. Az MI képes jelentősen javítani a kezelési eredményeket, csökkenteni a gyógyulási időt, és minimalizálni a szövődmények kockázatát. Ahhoz azonban, hogy ezek az új technológiák széles körben elterjedjenek, folyamatos kutatásokra és az orvosi személyzet oktatására van szükség, hogy az MI-t biztonságosan és hatékonyan alkalmazhassák a mindennapi gyakorlatban.
Artificial intelligence and wound healing
On 23 October, Research and Markets published a study on the market for artificial intelligence (AI) in wound care and the prospects for this business. Experts estimate the field's revenue at $0.6 billion in 2024, but it is forecast to reach $16.4 billion by 2035, growing at a compound annual growth rate (CAGR) of 35%. A press release published on Globenewswire.com also outlines the industry under review: the integration of artificial intelligence solutions in wound management, enabling technology to embrace problem-solving capabilities and human intelligence, accelerating the diagnosis, assessment, monitoring and treatment of wounds. This article gives rise to the current blog post, where I briefly review the applicability of AI in wound management, with a particular focus on surgical image processing, predictive models, automated diagnostic systems and patient tracking applications.
Az illusztrációk forrása a Freepik.com.
Figyelem! Az eredeti poszt megjelenése után a blogbejegyzéseink csak igen ritkán frissülnek. Mivel az orvostudomány és az egészségipar folyamatosan fejlődik, egyes megállapítások már idejüket múlhatták, ezért feltétlenül figyelje a közzététel időpontját, és – ami még fontosabb – keresse a minél frissebb információkat!
Tetszett a bejegyzés? Köszönjük, ha megosztja!
Önt is várjuk a Magyar Sebkezelő Társaság tagjai közé! |
Ehhez:
Várjuk online jelentkezését! vagy kérjük, |
Kérjük, szóljon hozzá a cikkhez!