A mesterséges intelligencia szerepe a stroke-ellátásban

Absztrakt:

A mesterséges intelligencia (MI) az életünk és a tudomány számos területén egyre nagyobb jelentőségre tesz szert, így a medicinában is. Orvosi felhasználása elsősorban olyan klinikai döntéstámogató megoldások részeként történik, amelyek orvosi képalkotók automatizált képelemzése és egyéb releváns klinikai információk felismerése és kinyerése segítségével az egyre komplexebbé váló diagnózisalkotást gyorsabbá, pontosabbá és egységesen magas színvonalúvá tehetik. Ezáltal hatékony és személyre szabott terápiás döntéseket alapozhatnak meg, valamint időt és munkát takaríthatnak meg egy humánerőforrás-szegény ágazatban. Az integrált telemedicinás megoldások komplexebb betegutak esetén az egészségügyi ellátók közötti kommunikáció hatékonyságát jelentősen növelhetik. Mivel a stroke akut ellátása során rendkívül gyorsan kell képalkotó diagnosztikára alapuló komplex döntéseket hozni az ellátási hálózat több tagjának közreműködésével, ezért ideális felhasználási területe az MI-alapú döntéstámogató megoldásoknak. Ebben a narratív összefoglaló tanulmányban áttekintem az MI potenciális és aktuális alkalmazási lehetőségeit a stroke-ellátásban, ennek orvosszakmai, jogi, etikai és adatvédelmi vonatkozásait. Továbbá bemutatom a világviszonylatban is egyedülálló, a teljes magyarországi stroke-ellátó hálózatot lefedő, MI-alapú stroke-teleradiológiai rendszert. Összességében bár az MI jobb minőségű és hatékonyabb betegellátást tehet lehetővé, de megfelelő működtetéséhez elengedhetetlen a humán szakmai és etikai kontroll.

Abstract:

Artificial intelligence (AI) is becoming increasingly important in various domains of life and science, including medicine. In healthcare, AI is primarily applied as part of clinical decision support systems. These systems use automated analysis of medical images and extract other relevant clinical information to facilitate increasingly complex diagnostic processes. By doing so, they can make diagnoses faster, more accurate, and of consistently high quality. This contributes to effective and personalized therapeutic decisions while saving time and effort in a sector that is often burdened by workforce shortages. Integrated telemedicine solutions further improve the efficiency of communication between healthcare providers, especially when managing complex patient pathways. Acute stroke care, which requires rapid, imaging-based decision-making involving multiple members of a care network, represents an ideal area for the application of AI-driven decision support solutions. In this narrative review article, I summarize the potential and current applications of AI in stroke management, considering the medical, legal, ethical and data safety implications. I briefly describe Hungary’s unique AI-based stroke teleradiology system, which covers the entire national stroke care network. I show how AI can significantly improve the quality and efficiency of patient care, however, the successful implementation of AI in healthcare requires robust professional and ethical control. Overall, this analysis highlights the transformative role that AI can play in stroke care while underscoring the critical importance of maintaining a balance between technological advancement and human oversight to maximize its benefits responsibly.