Blog

Ένα πολύ ενδιαφέρον άρθρο δημοσίευσε πριν από λίγες μέρες το PharmacyTimes.com για το πως επηρεάζει και αναμένεται να επηρεάσει η τεχνητή νοημοσύνη το χώρο της υγείας, του φαρμάκου και του φαρμακείου ειδικότερα.

Προφανώς και υπάρχουν πολλές διαφορετικές απόψεις για το θέμα αλλά όπως συμβαίνει σε τέτοιου είδους αλλαγές που έχουν να κάνουν με την πρόοδο και την εξέλιξη της επιστήμης και της τεχνολογίας, όπου η ηθική έχει τον τελευταίο λόγο, κάθε άποψη συνεισφέρει στον προβληματισμό και τη διαμόρφωση άποψης.

Το άρθρο της Reema Hammoud, PharmD, BCPS, αφού δημοσιεύεται σε περιοδικό που απευθύνεται σε φαρμακοποιούς, ξεκινά δίνοντας έμφαση στο τι σημαίνει η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης για τα φαρμακεία και στη συνέχεια προχωρά βήμα – βήμα στις σκέψεις της.

Συνοπτικά λοιπόν αναφέρει ότι «τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να προβλέψουν την κυκλοφορία στο φαρμακείο και τους χρόνους αιχμής εξυπηρέτησης, ακόμη και να αναλύσουν το ιστορικό των ασθενών για να ξεχωρίσουν ποιος παίρνει τις συνταγές του έγκαιρα».

Όπως λέει ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης έχει κάνει σημαντικά βήματα στην ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στις δραστηριότητές του μέχρι σήμερα, αλλά υπάρχουν πολλές περισσότερες εξελίξεις για να γίνουν την κατάλληλη στιγμή. Στον φαρμακευτικό τομέα, η τεχνητή νοημοσύνη επιλύει προβλήματα που πλησιάζουν τα όρια των ανθρώπινων δυνατοτήτων, όπως η ταχεία ανάλυση τεράστιων συνόλων δεδομένων, ανοίγοντας το δρόμο για πιο αποτελεσματική ανάπτυξη φαρμάκων και την ταχεία διάθεση φαρμάκων που σώζουν ζωές. Αυτό που αναδύεται είναι μια εικόνα του ταξιδιού περίθαλψης του ασθενή όπου η τεχνητή νοημοσύνη παίζει ρόλο σε κάθε βήμα, από την ανακάλυψη φαρμάκων μέχρι τη διάγνωση και τη θεραπεία.

Η δυνατότητα της τεχνητής νοημοσύνης να αντικαταστήσει τις υπάρχουσες κατευθυντήριες γραμμές για τη φροντίδα των ασθενών – δηλαδή να προσφέρει πιο κατάλληλες λύσεις από ό, τι θα μπορούσε ένας γιατρός, με βάση το διαθέσιμο ιστορικό του ασθενούς – υπογραμμίζει την υπόσχεση της τεχνολογίας για την υγεία του πληθυσμού. Σε ορισμένες περιπτώσεις, αυτή η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να «παρέμβει» στη συνιστώμενη πορεία θεραπείας ενός γιατρού ή φαρμακοποιού είναι ήδη εδώ.

Είτε έχει αναπτυχθεί για να λειτουργεί αυτόνομα και συνεχώς, είτε χέρι-χέρι με έναν ιατρό, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να αλλάξει τη ζωή μας προς το καλύτερο.

 Πιο αποτελεσματική ανάπτυξη, κλινικές δοκιμές και διάθεση φαρμάκων

Ο σχεδιασμός νέων φαρμάκων θα υποστηριχθεί από την τεχνητή νοημοσύνη. Με αυτόν τον τρόπο, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρακολουθεί γρήγορα τη διαδικασία ανακάλυψης και ανάπτυξης φαρμάκων.

Προχωρώντας στη διαδικασία κλινικών δοκιμών, όταν δοκιμάζονται νέα φάρμακα σε ανθρώπους, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διαδραματίσει ριζικό ρόλο στον εντοπισμό των κινδύνων για την υγεία. Οι κλινικές δοκιμές γενικά αναλύονται σε 4 φάσεις, με κάθε φάση να χαρακτηρίζεται από τη χορήγηση φαρμάκου σε μεγαλύτερο πληθυσμό δοκιμής. Με την τεχνητή νοημοσύνη, μπορούμε όχι μόνο να επιταχύνουμε τις φάσεις 1 και 2 προβλέποντας τι μπορεί να αντιμετωπίσουν μικρότερες ομάδες δοκιμών ασθενών, αλλά και να το εφαρμόσουμε σε επόμενες φάσεις, στις οποίες η τεχνολογία μπορεί να εξορθολογίσει τα σκορ των ασθενών, τον εικονικό έλεγχο και την τυχαιοποίηση, προσφέροντας προγνωστικές πληροφορίες στο πώς θα απορροφηθεί και θα μεταβολιστεί το φάρμακο, μαζί με τυχόν δείκτες τοξικότητας.

Από την πλευρά των ασθενών, αυτό σημαίνει φθηνότερα φάρμακα. Τα φάρμακα είναι τόσο ακριβά όχι επειδή κοστίζει πολύ η παρασκευή τους, αλλά λόγω του κόστους που επιβαρύνει αυτές τις προκλινικές και κλινικές δοκιμές.

Η υπόσχεση της τεχνητής νοημοσύνης σε αυτόν τον κλάδο του φαρμάκου είναι τεράστια και γι’ αυτό, το 2023, είναι πιθανό να δούμε περισσότερες συνεργασίες μεταξύ εταιρειών λογισμικού με ισχυρή ικανότητα τεχνητής νοημοσύνης και οργανισμών στον χώρο της υγειονομικής περίθαλψης που ειδικεύονται στην κλινική διοίκηση, την τεκμηρίωση κλινικών δοκιμών και τη νοσοκομειακή τεκμηρίωση.

 Βελτιωμένα αποτελέσματα για τους ασθενείς σε κλινικές και φαρμακεία της κοινότητας

Από πολλές απόψεις, η πανδημία COVID-19 έχει επιταχύνει τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στον χώρο της υγειονομικής περίθαλψης. Σε επίπεδο φαρμακείων λιανικής, για παράδειγμα, έχουμε δει μια έκρηξη στην ικανοποίηση αναγκών με τη βοήθεια ρομποτικής καθώς και αύξηση της δημοτικότητας των αυτόνομων περιπτέρων φαρμακείων για ανέπαφη διανομή.

Αν και οι κανονισμοί εξακολουθούν να υποχρεώνουν έναν φαρμακοποιό να είναι διαθέσιμος για διαβουλεύσεις με ασθενείς προτού φύγουν από το φαρμακείο με τα φάρμακά τους, αυτές οι εξελίξεις στη διαχείριση του αποθέματος και στη ροή εργασιών έχουν μεγάλο αντίκτυπο στη φροντίδα των ασθενών. Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να προβλέψουν την κυκλοφορία στο φαρμακείο και τους χρόνους αιχμής εξυπηρέτησης, ακόμη και να αναλύσουν το ιστορικό των ασθενών για να ξεχωρίσουν ποιος παίρνει τις συνταγές του έγκαιρα.

Το αποτέλεσμα είναι εξοικονόμηση χρόνου (και λιγότερο άγχος) για όλους: Ο ασθενής μπαίνει και βγαίνει από το φαρμακείο γρηγορότερα και ο φαρμακοποιός μπορεί να συγχρονίσει καλύτερα το απόθεμά του σε σχέση με τις παραλαβές, ελαχιστοποιώντας τη σπατάλη αποθέματος και να προχωρήσει το –σ.σ. ίσως μειωμένου από άποψη ενδιαφέροντος σε σχέση με τις υπόλοιπες υποχρεώσεις του- έργο της ανανέωσης των φαρμάκων που μένουν στα αζήτητα.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να αποδειχθεί χρήσιμη σε ένα άλλο, κρίσιμο σημείο που αφορά την εμπειρία από την επαφή με το φαρμακείο λιανικής: Στον προσδιορισμό των ασθενών που θα ωφεληθούν περισσότερο από μια προσωπική διαβούλευση με έναν φαρμακοποιό τη στιγμή της παραλαβής.

Καθώς κοιτάμε το μέλλον για το πώς μπορεί να διαδραματιστεί η αλληλεπίδραση ανθρώπου-τεχνητής νοημοσύνης σε κλινικά περιβάλλοντα, δεν χρειάζεται κάποιος να κοιτάξει μακριά αλλά να δει τις τροποποιήσεις της ανασκόπησης χρήσης φαρμάκων που υπάρχουν ήδη στην πράξη στο τοπικό φαρμακείο. Αυτό είναι λογισμικό που επισημαίνει στους φαρμακοποιούς εάν η χρήση μιας νέας συνταγής μπορεί να είναι επικίνδυνη όταν συνδυάζεται με την υπάρχουσα φαρμακευτική θεραπεία ή την πάθηση που διάγνωσε ο ιατρός, για τον ασθενή, με βάση τα διαθέσιμα δεδομένα ασθενών. Όταν εκδίδεται αυτή η προειδοποίηση, οι φαρμακοποιοί πρέπει να αντιμετωπίσουν την αλληλεπίδραση πριν προχωρήσουν στη χορήγηση της θεραπείας.

Εφαρμόζοντας αυτή την δυνατότητα σε μια κλινική αλληλεπίδραση στο μέλλον, έχουμε μια πραγματική εικόνα για τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης τόσο σε επίπεδο ποιότητας όσο και σε επίπεδο ποσότητας βοηθώντας τους κλινικούς ιατρούς να αποφασίσουν τι είναι καλύτερο για έναν ασθενή. Για δεκαετίες, οι γιατροί και οι εργαζόμενοι δίπλα στους γιατρούς εφαρμόζουν κυριολεκτικά οδηγίες εγχειριδίων για να αντιμετωπίσουν τα πάντα, από ασαφή παράπονα έως σοβαρές παθήσεις.

Ωστόσο, με ένα δίκτυο δεδομένων βασισμένο στην τεχνητή νοημοσύνη διαμορφωμένο μεταξύ όλων των σημείων του ταξιδιού φροντίδας ενός ασθενούς —γενικού ιατρού, ειδικού, νοσοκομείου και φαρμακοποιού— καθίσταται δυνατό για την τεχνολογία να προσφέρει μια πιο ακριβή πρόβλεψη της σωστής θεραπείας (φαρμακοθεραπεία) για έναν ασθενή σε σχέση, ας πούμε, με την ιατρική που στηρίζεται σε δεδομένα αντικατοπτρίζοντας εκείνες τις κλινικές οδηγίες.

Ακολουθεί ένα παράδειγμα: Εάν σε έναν ασθενή συνταγογραφηθεί ένα φάρμακο για την υπέρταση στο ιατρείο, το ηλεκτρονικό σύστημα εισαγωγής που χρησιμοποιεί ο γιατρός, έχοντας αξιολογήσει τα δεδομένα του ασθενούς ολιστικά και άμεσα (τα πάντα από προηγούμενες συνταγές έως περιλήψεις επισκέψεων στο τμήμα επειγόντων περιστατικών), μπορεί να οδηγήσει τον γιατρό να προτείνει  ότι ο ασθενής θα τα πήγαινε καλύτερα με ένα εναλλακτικό φάρμακο. Αυτό το σενάριο αντιπροσωπεύει μια μεγάλη πρόοδο για την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά στην πραγματικότητα είναι ένα άλμα για τους κλινικούς ιατρούς και τους φαρμακοποιούς, των οποίων οι επαγγελματικοί στόχοι επικεντρώνονται στην έγκαιρη παροχή του σωστού φαρμάκου στον κατάλληλο ασθενή.

Το κεντρικό συμπέρασμα

Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στον φαρμακευτικό χώρο σημαίνει μια σειρά προαπαιτούμενων όταν έρχεται να βελτιώσει τη φροντίδα των ασθενών, να προσφέρει πιο αποτελεσματικές φαρμακευτικές θεραπείες και την εξοικονόμηση χρόνου σε κάθε βήμα, από το σχεδιασμό και την ανάπτυξη φαρμάκων μέχρι την παραλαβή φαρμάκων στο τοπικό φαρμακείο λιανικής. Σε όλες τις ρυθμίσεις που έχουν να κάνουν με την υγειονομική περίθαλψη, το θέμα της επιτυχημένης εφαρμογής AI μεταφράζεται σε ισχυρότερες αντιστοιχίες των συμπτωμάτων των ασθενών με ακριβείς διαγνώσεις και σωστή θεραπεία.

Οι τίτλοι των ειδήσεων λένε ότι η τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζεται σε κάθε τομέα, μοντελοποιεί και αυτοματοποιεί τις ροές εργασίας για κάθε οργανισμό που λαμβάνει δεδομένα—και με εκθετικό, γρήγορο και ελαφρύ, σχεδόν αέρινο ρυθμό. Όπως και η μετάβαση σε οποιοδήποτε νέο σύστημα, είναι βέβαιο ότι κι αυτή η μετάβαση θα συνοδεύεται από «λόξυγγκα» και περιόδους προσαρμογής καθώς οι βάσεις δεδομένων επεκτείνονται για να αντικατοπτρίζουν την εικόνα του πληθυσμού στο σύνολό του.

Αλλά όπως ρωτάμε στην ιατρική, τα οφέλη υπερτερούν των κινδύνων; Στην περίπτωση της τεχνητής νοημοσύνης, τα σημάδια δείχνουν ναι. Αυτό είναι μια νίκη για τον ασθενή και τον επαγγελματία.

Εδώ το άρθρο