Geriausias būdas susidoroti su šiuo iššūkiu – pasitelkus naujausias technologijas, dėmesį sukoncentruoti į ligų prevenciją ir personalizuotą gydymą, rašoma pranešime spaudai
Nauji iššūkiai
Remiantis Pasaulio sveikatos organizacijos (PSO) 2021 metų statistika, vidutinė gyvenimo trukmė planetoje per paskutinius du dešimtmečius pailgėjo nuo 66,8 iki 73,3 metų, o statistiniai modeliai prognozuoja, kad 2030 metais 16,5 proc. Populiacijos jau bus vyresnė, nei 60 metų amžiaus.
Skaičiuojama, jog sveikatos priežiūros sistema tais metais nebesugebės patenkinti taip sparčiai senstančios visuomenės poreikių, kadangi tuo metu pasaulyje truks 5,7 milijono slaugytojų ir 18 milijonų kitų sveikatos priežiūros sistemos darbuotojų, jau neminint finansinių ir materialinių medicininių išteklių.
„Norėdami ištirti, kaip technologijos galėtų padėti išspręsti būsimą sveikatos priežiūros sistemos krizę, „Išmanusis pasaulis 2030“ ataskaitoje tai panagrinėjome 3 kryptimis: galimybių kompiuterines technologijas panaudoti būsimų ligų nustatymui, precizinės medicinos ir debesijos panaudojimo, siekiant sveikatos paslaugas paversti nepriklausomomis nuo konkrečios vietos“, – pasakoja Mindaugas Plukys, „Huawei Technologies“ korporatyvinės komunikacijos vadovas Lietuvoje.
Tikslas – ne gydyti, o užkirsti kelią ligai
PSO duomenimis, 60 proc. susirgimų yra nulemti gyvensenos veiksnių, o šiais laikais 7 iš 10 žmonių miršta nuo neužkrečiamų ligų – visa tai rodo, jog ateityje turėtume dėmesį koncentruoti nebe į gydymą, o į prevenciją. Įgyvendinti šį tikslą galėtų įvairių fizinių rodiklių stebėjimas realiu laiku ir gautų duomenų modeliavimas.
„Huawei“ ataskaitoje minima, kad 2030 metais smarkiai išpopuliarės išmanius biojutiklius turintys prietaisai, kurie kiekvieną sekundę registruos įvairius mūsų kūno duomenis.
Ši informacija bus apdorota pasitelkiant didžiųjų duomenų technologiją ir sujungta su tam asmeniui atliktų laboratorinių tyrimų duomenimis, medicininėmis diagnozėmis ir gydymo rezultatais. Pagal tai bus sudaryti specialūs žinių grafikai, kurie nurodys konkrečias priemones, kaip savo sveikata kiekvienam žmogui rūpintis savarankiškai, taip mažinant priklausomybę nuo gydytojų.
Be to, šie žinių apie asmens sveikatą grafikai galės būti sujungti su medicininių žinių grafikais, kas padės nustatyti riziką susirgti tam tikromis ligomis, numatyti žmogaus sveikatos būklę ateityje ir gauti tikslesnės informacijos apie asmens jaučiamus simptomus, rizikos veiksnius ir medikamentų poveikį. Tai gydytojams leis kur kas greičiau ir tiksliau nustatyti diagnozę bei užkirsti kelią beprasidedančiai ligai.
Kiekvienam individualiai parinktas gydymas
Deja, kad ir kaip ateityje tobulėtų įvairių ligų prevencija, tam tikrų susirgimų greičiausiai visiškai išvengti nepavyks. Visgi specialistai ramina, jog jų išeitys po dešimties metų turėtų būti kur kas geresnės, nes kiekvieno paciento gydymą bus galima individualizuoti, pasitelkiant dirbtinį intelektą (DI), prisitaikančią spindulinę terapiją, reabilitacijos robotus ir daug kitų modernių priemonių.
Pavyzdžiui, DI gydytojams gali padėti sudaryti individualų paciento gydymo planą, išanalizavęs tūkstančius panašią patologiją turėjusių asmenų ligos istorijų ir taikyto gydymo rezultatų, iš jų išrinkdamas pačią efektyviausią gydymo strategiją. Taip pat šis gydymo planas galės būti koreguojamas realiu laiku, paciento būklės prastėjimą arba gerėjimą pateikiant DI ir leidžiant jam iš naujo spręsti dėl gydymo, atsižvelgiant į naują informaciją.
„Dirbtinio intelekto kuruojamas gydymas veikiausiai lems vienas didžiausių ateinančio dešimtmečio permainų medicinos srityje, tačiau norėdamos išnaudoti visą jo potencialą ligoninės ir kitos sveikatos priežiūros įstaigos turės įgyti galimybę saugoti ir apdoroti didžiulius kiekius duomenų. Siekdamas, kad perėjimas prie DI medicinos šioms kritiškai svarbioms įstaigoms būtų kuo sklandesnis, „Huawei Cloud“ padalinys jau kurį laiką kuria specialų debesijos sprendimą biomedicinai. Jis turėtų suteikti visus reikalingus skaitmeninius įrankius ir pajėgumus, būtinus norint kiekvienam pacientui suteikti prieigą prie didžiųjų duomenų analize paremto personalizuoto gydymo.“ – atskleidžia M.Plukys.
Kita vertus, dirbtinis intelektas ateityje bus panaudotas ne tik gydymo parinkimui, bet ir atskirų gydymo metodų tobulinimui. Geras to pavyzdys – vėžio gydymui skirta prisitaikanti spindulinė terapija (PST).
Kitaip nei tradicinis spindulinis gydymas, kuris dėl prasto taiklumo kartu su vėžinėmis ląstelėmis pašalina ir daug sveikų aplinkinių audinių, PST, pasitelkdama DI, gebės automatiškai nustatyti paveiktos kūno vietos pokyčius ir tiksliau parinkti švitinimo taikinius. Tai padės sukoncentruoti spindulius vien tik į vėžines ląsteles ir išvengti sveikų audinių spindulinės pažaidos sukeltų komplikacijų.
