O elektronicznym rekordzie danych pacjenta dla potrzeb sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje medycynę, jednak jej potencjał jest ograniczany przez jakość i formę danych. Współczesna dokumentacja medyczna tworzona jest głównie z myślą o lekarzu i administracji, nie zaś o systemach sztucznej inteligencji. Informacje są rozproszone, niespójne, często niepełne i trudne do analizy przez algorytmy. W efekcie dane zebrane podczas leczenia pacjenta nie nadają się do przetworzenia na wiedzę użyteczną diagnostycznie czy terapeutycznie.

Przełomem mogłoby być stworzenie zunifikowanego, cyfrowego rekordu pacjenta – elektronicznego systemu dokumentacji o wysokim poziomie szczegółowości i spójności. Taki zapis powinien obejmować nie tylko wyniki badań i diagnozy, ale także ocenę samopoczucia, dane z urządzeń noszonych, informacje o stylu życia, aktywności czy reakcjach na leczenie. Kluczowa jest tu tzw. wysoka „rozdzielczość kliniczna” danych – szczegółowość, która pozwala systemom sztucznej inteligencji dostrzegać wzorce i zależności niewidoczne dla człowieka.

Dzięki standaryzacji i spójności danych możliwe staje się wdrożenie medycyny precyzyjnej – takiej, która dostosowuje terapię do konkretnego pacjenta, a nie do przeciętnego profilu choroby. Algorytmy mogą analizować długoterminowe zmiany stanu zdrowia, przewidywać skuteczność leczenia, a także automatycznie generować spersonalizowane zalecenia. Zunifikowany rekord mógłby łączyć dane z różnych specjalizacji i placówek, tworząc spójny obraz sytuacji zdrowotnej człowieka.

Takie podejście wymaga jednak dużej zmiany w sposobie prowadzenia dokumentacji medycznej. Zamiast tworzenia zapisów z myślą o wymogach administracyjnych, konieczne jest świadome i systematyczne zbieranie danych strukturalnych, z myślą o ich dalszym wykorzystaniu. Niezbędne są również nowe narzędzia cyfrowe – intuicyjne, zintegrowane z praktyką kliniczną i wspierające lekarza w procesie dokumentowania, zamiast go obciążać.

Mimo zaawansowania technologii, odpowiedzialność za leczenie pozostaje po stronie człowieka. Sztuczna inteligencja może analizować dane, wykrywać wzorce, sugerować rozwiązania – ale nie rozumie kontekstu, wartości ani konsekwencji decyzji klinicznych. Rolą lekarza jest nie tylko nadzór nad systemem, ale też zadbanie o jakość i kompletność danych. Dopiero współpraca człowieka z technologią, oparta na dobrze zorganizowanym cyfrowym zapisie medycznym, może umożliwić pełne wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej.

Materiał przygotowany z pomocą generatywnej sztucznej inteligencji na podstawie rozdziału „Elektroniczny rekord danych pacjenta dla potrzeb SI” autorstwa Marka Krzystanka z książki „Medyczne zastosowania sztucznej inteligencji”.

Zamów książkę „Medyczne zastosowania sztucznej inteligencji” w Księgarni Medycznej PZWL.
Korzystając z kodu promocyjnego AI5 otrzymasz dodatkowe 5% zniżki.

Materiał we współpracy z PWN.