Оскільки лабораторна медицина продовжує проходити цифровізацію та автоматизацію, клінічні лабораторії, швидше за все, зіткнуться з проблемами, пов'язаними зі штучним інтелектом (ШІ). Розуміння того, для чого хороший ШІ, як його оцінювати, які його обмеження та як його можна застосувати, недостатньо зрозуміле. 

 

    Досягнення нашого розуміння біології, хвороб та молекулярної медицини створили центральну роль лабораторної медицини у діагностичній роботі багатьох, якщо не більшості захворювань. Вважається, що 70% рішень щодо діагнозу, лікування та виписки пацієнта частково базуються на результатах лабораторних досліджень. На жаль, основною причиною медичних помилок у світовій медицині є неточний діагноз. Постійно зростаюче навантаження, високі витрати на охорону здоров’я та потреба у підвищенні точності вимагають постійної оптимізації лабораторних процесів. І з охороною здоров’я, і з лабораторною медициною переходячи в еру великих даних та штучного інтелекту (ШІ), здатність надавати точні, легкодоступні та контекстуалізовані дані є надзвичайно важливою. ШІ в охороні здоров’я - це використання складних алгоритмів та програмного забезпечення для наслідування пізнання людини при аналізі складних медичних даних, отриманих із діагностики, медичних записів, заяв, клінічних випробувань тощо. Алгоритми ШІ можуть нормально функціонувати лише з надійними та точними лабораторними даними. Автоматизація та ШІ можуть фундаментально змінити спосіб застосування медицини, як продемонстрували нещодавні застосування в офтальмології та дерматології. 

    

    Зі зростанням ролі лабораторної медицини при багатьох захворюваннях, ШІ має потенціал для вдосконалення діагностики за рахунок більш точного виявлення патології, кращого робочого процесу в лабораторіях, поліпшення підтримки прийняття рішень та зменшення витрат, що призводить до підвищення ефективності.

    

    Оскільки лабораторна медицина продовжує проходити цифровізацію та автоматизацію, клінічні лабораторії, швидше за все, зіткнуться з проблемами, пов’язаними з оцінкою, впровадженням та підтвердженням алгоритмів ШІ, як у своїх лабораторіях, так і поза ними. Розуміння того, для чого ШІ корисний і де його можна застосовувати, а також сучасний рівень та обмеження, буде корисним практикуючим лабораторіям та клініцистам. З іншого боку, впровадження нових технологій вимагає готовності змінити поточну структуру та мислення щодо цих технологій, які не завжди добре зрозумілі. Історично склалося так, що в медичному співтоваристві спостерігався опір впровадженню нових технологій.

 

    В даний час ШІ використовується в клініках та лабораторіях, працівники які мають ШІ у своїй практиці, використовують її для діагностики захворювань за зображеннями, перегляду профілів ризику пацієнтів для певних станів, випередження рішень швидкого реагування та автоматичного оприлюднення лабораторних результатів та фінансової аналітики. Приклади конкретних випадків використання включають ШІ для проведення цифрового клітинного аналізу периферичної крові, аналізу лабораторних даних медичних записів для визначення пацієнтів, яким загрожує зараження, поліпшення результатів та тривалості перебування та реадмісії,

     На запитання, як працівники вважають, чи ці поточні програми можна вдосконалити?, більшість із них відповіли, що потрібні певні передумови (наприклад, користувальницький інтерфейс, ІТ-підтримка та вдосконалене програмне забезпечення). 

Значення ШІ на практиці.

     Щодо потенційного використання ШІ у діагностичному просторі було наведено безліч причин, і всі вони вказували, що ШІ може бути цінним через "організаційну цінність" (наприклад, швидші результати, зменшення надмірності та управління ресурсами), це може зробити лабораторію більш ефективною, спростивши робочий процес.

    Опитування щодо ШІ для патологоанатомів, студентів-медиків, лікарів та рентгенологів виявили, що близько 80% вважають, що ШІ буде впливовим або цінним у їх практиці зараз і в наступні роки, а також що ШІ буде в центрі наступної технологічної революції.

Всі опитування на цю тему в медичній спільноті, схоже, дають схожі результати щодо сприйманого значення ШІ незалежно від віку чи досвіду з ШІ в клінічній практиці. Той факт, що ці результати також збігаються зі значенням ШІ, який сприймається широкою сукупністю, породжує занепокоєння тим, що конкретні знання з цього питання ще не проникли в загальну медичну спільноту і що опитування з цього питання просто відображають триваючий ажіотаж навколо ШІ. Звичайно, існує розрив між позитивними поглядами інформаційних експертів на ШІ та поглядами медичної спільноти. Щоб оцінити всі переваги, які представляє ШІ, при мінімумі його недоліків необхідні кардинальні зміни в медичному співтоваристві. Існує потреба у загальному навчанні ШІ для різних зацікавлених сторін у галузі охорони здоров’я, також виникає необхідність запровадження тренінгу ШІ в медичній освіті. Тим часом навчання за новими інструментами ШІ також повинно бути відповідальністю компаній, які надають алгоритми шляхом широкого навчання в Інтернеті, поряд із практичним навчанням на місці.

    Ще одним важливим моментом є потенціал ШІ та спрямування високих витрат на охорону здоров'я, оскільки він може зменшити та замінити повторювану ручну працю. 

    Недавні дослідження які проводились в Сполучених Штатах Америки показали, що ШІ може допомогти зменшити витрати в системі охорони здоров’я США в межах від 760 до 935 млрд доларів в рік. Дослідники  вважають, що ШІ може зробити процес діагностики більш ефективним і зменшити витрати. Наприклад, безпечне зменшення кількості замовлених лабораторних досліджень або частоти замовлення повторних тестів.

 

    Значна частина клінік та лабораторій не бачать вагомості впровадження ШІ в лабораторну медицину, частково через високі початкові інвестиційні витрати. Це буде обмежуючим фактором до тих пір, поки рентабельність інвестицій та клінічні вигоди від цих інструментів недостатньо зрозумілі. Нещодавній тестовий огляд клінічного застосування ШІ при сепсисі підтверджує цю ідею, виявивши, що між розробкою алгоритмів ШІ та їх клінічною реалізацією все ще залишається великий розрив. Залишається питання, чи може цей розрив між розробкою та клінічним впровадженням бути спричинений опором впровадженню нових технологій. На жаль, це може стримувати дослідження з цього питання і тим самим затримувати збір доказів того, чи можуть засоби ШІ бути корисними та економічно ефективними в клінічній практиці у великих масштабах.

    Дослідження цієї теми  показує, що багато зацікавлених сторін лабораторної медицини вважають, що ШІ найближчим часом буде для них цінним, головним чином з огляду на "організаційну цінність" та очікувані поліпшення "якості допомоги", хоча життєво важливі передумови, такі як системи підтримки, стратегічні плани, і бюджети потрібно надавати. Загальна реакція на це викликає занепокоєння тим, що конкретні знання про ШІ в медичній спільноті в цілому все ще є низькими. Навчання ШІ в медичній спільноті вкрай необхідне. Однією з стратегій впровадження нових інструментів ШІ може бути впровадження його поряд з існуючими інструментами, щоб практикуючі могли почуватись комфортно з новими інструментами та відчувати їх значимість і  цінність на практиці з перших вуст, очікуючи подальших досліджень клінічних доказів.