Әлемдік денсаулық сақтау саласындағы жасанды интеллект нарығы 2024 жылы шамамен 26,6 млрд долларға бағаланған. Ал 2030 жылға қарай бұл көрсеткіш 187,7 млрд долларға дейін өсуі мүмкін, деп хабарлайды dalanews.kz.
PwC бағалауынша, 2030 жылға қарай жасанды интеллектіні әлемдік медицина мен фармацевтика саласына енгізудің жиынтық экономикалық әсері 868 млрд долларға жетуі ықтимал.
Қазақстан да денсаулық сақтау жүйесін цифрлық трансформациялаудың жаңа кезеңіне өтіп жатыр. Жүйе бұл өзгерістерге қаншалықты дайын және жасанды интеллект қазірдің өзінде қай салаларда қолданылып жатыр деген сұрақтарға Qazaq Expert Club шақырған сарапшылар – денсаулық сақтауды цифрландыру саласының маманы Асель Абакова мен денсаулық сақтау экономикасы саласының сарапшысы Марат Мамаев жауап берді.
Олардың айтуынша, соңғы жылдары Қазақстанда жасанды интеллектіні енгізуге қажетті базалық цифрлық іргетас қалыптасқан. Атап айтқанда, электронды медициналық карталар, медициналық ақпараттық жүйелер, зерттеулердің цифрлық архивтері және телемедицина сервистері іске қосылған.
«Халықаралық бағалаулар бойынша дәрігердің жұмыс уақытының 30-40 пайызы пациенттерді емдеуге емес, құжат толтыру мен әкімшілік процестерге кетеді. Сондықтан жасанды интеллектінің басты міндеттерінің бірі – осы жүктемені азайту, деректерді талдауды жеделдету және диагностика дәлдігін арттыру», – деп түсіндірді Мамаев.
Бүгінде жасанды интеллект медициналық құжаттарды автоматты түрде толтыруда, дәрігерлердің дауыстық жазбаларын өңдеуде, пациенттерді бағыттауда, стационарлар жүктемесін талдауда және дәрі-дәрмекке деген қажеттілікті болжауда қолданылып жатыр.
«Жасанды интеллект ең белсенді түрде сәулелік диагностикада пайдаланылады, – дейді Абакова. – Алгоритмдер өкпенің компьютерлік томографиясын, маммографияны, рентгенографияны, МРТ мен флюорографияны талдау кезінде қолданылады. Әсіресе мұндай шешімдер COVID-19 пандемиясынан кейін жылдам енгізіле бастады. Себебі сол кезде жүйеге зерттеулердің өте үлкен көлемін өңдеуге тура келді».
Қазақстан үшін бұл мәселе тар бейінді мамандар тапшылығына байланысты ерекше маңызды. Кей өңірлерде бір радиолог тәулігіне жүздеген суретті қарауға мәжбүр. Жасанды интеллект алғашқы талдауды жеделдетуге және патологияларды өткізіп алу қаупін азайтуға мүмкіндік береді.
Тағы бір маңызды бағыт – телемедицина мен пациенттерді қашықтан бақылау жүйесі. Жасанды интеллект созылмалы ауруларды, жүрек-қан тамырлары тәуекелдерін және диабетті бақылау жүйелеріне біртіндеп енгізіліп жатыр.
Аумағы кең Қазақстан үшін бұл технологиялар әсіресе өзекті. Себебі олар өңірлер мен ірі қалалар арасындағы медициналық қызметке қолжетімділік айырмасын азайтуға көмектеседі.
«Экономикалық әсері де барған сайын байқалып келеді: дәрігерлерге түсетін жүктеме азаяды, диагностика уақыты қысқарады, қайталама зерттеулер саны төмендейді, аурулар ертерек анықталып, асқынуларды емдеуге кететін шығын азаяды», – дейді Мамаев.
Мысалы, инсульт диагностикасына арналған жасанды интеллект жүйелері елдегі 49 инсульт орталығында 150 мыңнан астам КТ-суретті талдап шыққан. Жобаға 700-ден астам дәрігер қатысқан, ал диагностика дәлдігі 87 пайызға жеткен.
Технология енгізілгеннен кейін инсультті емдеу жиілігі 146 пайызға өсіп, өлім көрсеткіші 43 пайызға төмендеген.
Алайда мүмкіндіктермен бірге тәуекелдер де артып келеді. Сарапшылардың айтуынша, басты мәселе – деректер сапасы. Егер ақпарат толық болмаса немесе қате болса, алгоритмдер сол қателерді қайталап қана қоймай, оларды одан әрі күшейтеді.
«Екінші күрделі мәселе – жасанды интеллект қателігі үшін жауапкершілік, – дейді Абакова. – Егер алгоритм диагноз қоюда қателессе, оған кім жауап береді: әзірлеуші ме, клиника ма, дәрігер ме, әлде мемлекет пе? Әлемдік тәжірибеде бұл мәселеге қатысты ортақ тәсіл әлі қалыптасқан жоқ».
Сонымен қатар сарапшылар жасанды интеллект әзірге күрделі клиникалық жағдайларды толық шеше алмайтынын айтады. Өйткені мұндай кезде тек анализдер мен суреттерді ғана емес, пациенттің жағдайын, қатар жүретін ауруларын және басқа факторларды да ескеру қажет.
«Күнделікті аналитикалық жұмыстардың бір бөлігі біртіндеп алгоритмдерге өтеді. Ал дәрігердің рөлі клиникалық ойлау, күрделі жағдайларды талдау, пациентпен коммуникация жасау және соңғы шешім қабылдау бағытына ауыса береді», – дейді сарапшылар.
Келесі даму кезеңі – жекелеген жасанды интеллект құралдарынан денсаулық сақтау саласын толыққанды интеллектуалды басқару жүйесіне көшу. Бұл ауру қаупін болжауға, тәуекелі жоғары топтарды автоматты түрде анықтауға, емдеу тиімділігін талдауға және денсаулық сақтау шығындарын басқаруға мүмкіндік беретін технологиялар туралы болып отыр.
Қазақстан үшін бұл бағыт медициналық кадр тапшылығы, МӘМС жүйесіне түсетін жүктеменің артуы, халықтың қартаюы және созылмалы аурулардың көбеюі аясында ерекше маңызды.
Сарапшылардың пікірінше, бүгінгі басты мәселе – жасанды интеллект медицинаға келе ме деген сұрақ емес. Ол қазірдің өзінде келіп жатыр. Негізгі сұрақ – денсаулық сақтау жүйесі саланың жұмыс істеу логикасы өзгергенге дейін жаңа жағдайға қаншалықты тез бейімделе алатынында.
