# data[].attributes.body
Zalety: zwiększona precyzja, szybkość diagnostyki, wsparcie w procesie diagnostycznym.

Wady: kwestie związane z odpowiedzialnością, diagnostyka złożonych przypadków może być trudna

# data[].attributes.body
Stosowanie AI może powodować pokusę opierania się tylko na niej, zmniejszając poziom krytycznego myślenia osób z niej korzystających.

# data[].attributes.body
AI - przyspieszy diagnostykę, może zwiększyć nawet jej wartość o analizę parametrów, na które człowiek nie zwróci uwagi.

wady:

"interpretacja suchych faktów" czasem nie prowadzi do właściwej diagnozy.

nie ma pewności czy bezpieczeństwo danych zostanie zapewnione

# data[].attributes.body
AI może znacząco podnieść jakość, szybkość i dostępność opieki poprzez automatyzację, analizę dużych zbiorów danych i wsparcie decyzji klinicznych.

Ograniczenia wynikają głównie z jakości i bezpieczeństwa danych, braku pełnej interpretowalności algorytmów, wymagań infrastrukturalnych oraz aspektów prawno-regulacyjnych.

# data[].attributes.body
Korzyści:

1. Szybsza diagnostyka i większa precyzja.

2. Personalizacja leczenia.

3. Automatyzacja zadań administracyjnych.

4. Wspomaganie decyzji klinicznych.

5. Monitorowanie pacjentów w czasie rzeczywistym.

6. Lepsze prognozowanie przebiegu chorób.

7. Wzrost dostępności opieki.

Wady:

1. Ograniczona interpretowalność tzw. black box.

2. Ryzyko błędnych decyzji.

3. Problemy z prywatnością i bezpieczeństwem danych.

4. Brak empatii i kontekstu.

5. Wysokie koszty wdrożenia.

6. Problemy prawne i etyczne.

7. Ryzyko pogłębiania nierówności zdrowotnych.

# data[].attributes.body
AI może pomóc zautomatyzować procesy które są proste, ale wymagają krótkiego rpzeszkolenia na które nie ma czasu (np. manipulacje danymi). Istotne jest jednak że dane pacjentów nie powinny być umieszczane na serwerach firm trzecich, a ustalenie odciętej wersji (jak ma np. google) jest kosztowne

# data[].attributes.body
Zwiększona dokładność diagnostyki: AI zapewnia bardziej precyzyjną diagnostykę. Spersonalizowane plany leczenia: Dostosowane leczenie poprawia wyniki pacjentów. Zwiększone zaangażowanie pacjentów: Narzędzia AI poprawiają interakcję i satysfakcję pacjentów. Efektywne zarządzanie zasobami: Analizy predykcyjne pomagają efektywnie alokować zasoby. Decyzje kliniczne oparte na dowodach: AI wspiera świadome podejmowanie decyzji w praktyce klinicznej. Redukcja kosztów: Optymalizując procesy i poprawiając wczesne wykrywanie chorób, AI może pomóc obniżyć ogólne koszty opieki zdrowotnej

# data[].attributes.body
Korzyści wykorzystania SI w opiece zdrowotnej

1. Wczesne wykrywanie chorób

- SI potrafi analizować ogromne ilości danych medycznych (np. obrazów radiologicznych) szybciej i dokładniej niż człowiek, co umożliwia wcześniejsze wykrycie chorób takich jak nowotwory, choroby serca czy cukrzyca.

2. Zindywidualizowane leczenie (medycyna precyzyjna)

- Algorytmy SI mogą analizować dane genetyczne pacjenta i proponować spersonalizowane terapie, dostosowane do indywidualnych potrzeb i predyspozycji.

3. Zwiększenie efektywności pracy personelu medycznego

- Automatyzacja rutynowych zadań (np. wypełnianie dokumentacji, analiza wyników badań) odciąża lekarzy i pielęgniarki, pozwalając im skupić się na pacjencie.

4. Analiza danych populacyjnych

- SI pomaga identyfikować trendy zdrowotne w populacji, co jest przydatne w planowaniu zdrowia publicznego i przewidywaniu epidemii.

Ograniczenia i wyzwania

1. Brak przejrzystości (black box)

- Wiele algorytmów SI (szczególnie głębokie sieci neuronowe) działa jak „czarna skrzynka” — trudno zrozumieć, jak dokładnie dochodzą do określonych wniosków, co może być problematyczne w medycynie.

2. Ryzyko błędów

- Błędna diagnoza na podstawie niewłaściwych lub niekompletnych danych może prowadzić do poważnych konsekwencji zdrowotnych.

3. Etyka i prywatność

- Przetwarzanie ogromnych ilości danych medycznych rodzi pytania o prywatność pacjentów i ochronę danych osobowych (RODO).

4. Zależność od jakości danych

- SI działa tylko tak dobrze, jak dane, na których została wytrenowana. Dane muszą być kompletne, dokładne i wolne od uprzedzeń.

5. Brak standaryzacji i regulacji

- Wciąż brakuje jednolitych standardów dotyczących wdrażania SI w medycynie, co może utrudniać jej szerokie zastosowanie i integrację z istniejącymi systemami.

# data[].attributes.body
Korzyścią z wykorzystania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej jest coraz łatwiejsza dostępność do wiedzy, dla coraz większej grupy użytkowników, nie tylko pracowników ale też pacjentów. Wadą jest konieczność weryfikacji i kontrolowania poziomu tej wiedzy. Istnieje niebezpieczeństwo, że przekonanie o nieomylności danych dostarczanych w internecie lub ich niewłaściwą interpretacja przez chorego, może doprowadzić do opóźnienia w postawieniu diagnozy

# data[].attributes.body
AI z pewnością szybciej przeanalizuje dużą ilość danych co przyspieszy stawianie diagnozy. Jednak moim zdaniem nie będzie potrafiła wychwycić pewnych niuansów. Pacjenci mogą posługiwać się metaforami czy po prostu nie mówić wprost. Tym samym nie zostaną dostarczone prawidłowe dane do analizy. Lekarz-człowiek pozyska informacje o pacjencie nie tylko z odpowiedzi na pytania ale z wszystkiego co jest pozawerbalne, każde zawahanie w głosie czy też zmiana wyrazu twarzy itp

Dobrym pomysłem może być wykorzystanie AI do tworzenia symulacji w celach dydaktycznych.

# data[].attributes.body
Szybsza diagnostyka

Potencjalne błędy AI - konieczny jest nadzór człowieka

# data[].attributes.body
Poprawa diagnostyki – AI może szybko i dokładnie analizować dane medyczne, wspomagając wczesne wykrywanie chorób.

Brak zaufania – Pacjenci i personel mogą nie ufać decyzjom podejmowanym przez algorytmy.

# data[].attributes.body
Zalety: krótszy czas analizy

Wady: Błędy w uzyskiwanych wynikach

# data[].attributes.body
AI może być precyzyjniejsze w stawianiu diagnoz i efektywniejsze niż człowiek. Widzę też ogromny potencjał w edukacji i uzyskiwaniu szybko informacji, co jest często kluczowe w ochronie zdrowia. Ograniczeniem, jest konieczność weryfikacji uzyskanych informacji oraz brak indywidualnego podejcia do pacjenta.

# data[].attributes.body
Szybkość analizy wprowadzonych danych, Ryzyko błędnej analizy danych i niewłaściwych wniosków, wyłączenie Sieci Internet powoduje utratę możliwości korzystania i konieczność polegania na tradycyjnych metodach diagnostyki, Leczenia, edukacji pacjenta.

# data[].attributes.body
Tak, sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w medycynie i może przyczynić się do poprawy jakości opieki zdrowotnej na wiele sposobów.

# data[].attributes.body
Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej pozwala na szybszą diagnozę, personalizację leczenia oraz odciążenie personelu medycznego. Dzięki analizie dużych zbiorów danych AI może wspierać wykrywanie chorób we wczesnym stadium. Ograniczeniem jest jednak konieczność zapewnienia wysokiej jakości danych oraz ryzyko błędów algorytmicznych. Ważne są także kwestie etyczne i ochrona prywatności pacjentów.

# data[].attributes.body
AI może istotnie usprawnić proces diagnostyki i leczenia pacjentów. Może wpłynąć na skuteczność farmakoterapii, ale także bezpieczeństwo farmakoterapii. Wykorzystanie chatbotów do opieki nad pacjentem jest bardzo interesujące. Oczywiście AI ma swoje ograniczenia, jednym z najistotniejszych według mnie jest brak kontekstu klinicznego przy analizie danych.

# data[].attributes.body
Diagnoza nie powinna opierać się wyłącznie na raporcie generowanym przez AI. Konieczna jest rozmowa z pacjentem i decyzja człowieka o leczeniu.

# data[].attributes.body
Dla mnie ciekawym rozwiązaniem jest wykorzystanie AI w edukacji pacjentów z zakresu np. radzenia sobie w sytuacji z chorobą czy podczas długotrwałego leczenia. Rozumiem ograniczenia wiekowe pacjentów, niemniej jednak uważam, że należy wyjść na przeciw i wykorzystać z poszanowaniem etyki możliwości AI.

# data[].attributes.body
Korzyści AI: dostępność 24/7 (chat boty medyczne), automatyzacja administracji

Ograniczenia: ryzyko błędnych decyzji algorytmu. AI może pominąć nietypowy przypadek pacjenta, który nie wpisuje się w algorytmy

# data[].attributes.body
AI poprawiają dokładność diagnostyczną oraz weryfikuje błędy ludzkie. IA może przyczynić się do utraty miejsc pracy, oraz przestępcze działania związane z oszustwami internetowymi.

# data[].attributes.body
Bardzo zaciekawił mnie punkt w prezentacji, dotyczący korzyści ze stosowania AI, tzn. "zwiększone zaangażowanie pacjentów". O ile wśród młodych osób się sprawdzi, o tyle wśród starszych nie, mówię o chwili obecnej. Oczywiście za 5 czy 10 lat będzie to super rozwiązanie bo osoby teraz młodsze będą starsze. Pytanie tylko czy nie zostanie to źle odebrane tzn. mówię tu o sytuacji gdzie np. pacjent nie zechce słuchać zaleceń lekarza czy personelu bo stwierdzi "a co ten lekarz tam wie, mi chat gpt powiedział, że ja nie mam tej choroby bo objawy nie pasują". Okej, AI może być fajnym krokiem ale niesie ze sobą ryzyko utraty autorytetu lekarza czy pielęgniarki czy ogólnie personelu medycznego.

# data[].attributes.body
Sztuczna inteligencja jest dobra dla poprawy świadczenia usług opieki zdrowotnej, ale bardzo ważne jest, aby osoby zajmujące się projektowaniem brały pod uwagę etykę i prawa człowieka. Jako korzyść może poprawić szybkość i dokładność diagnozy, chociaż zawsze ostatecznie musi zostać zatwierdzona przez personel medyczny. Może również umożliwić pacjentom kontrolę nad chorobą, zwiększając tym samym bezpieczeństwo.

# data[].attributes.body
Lepsze wyniki pacjentów Potencjalne błędy w danych

# data[].attributes.body
możliwość analizowania większej ilości danych i trenowania bardziej precyzyjnych algorytmów.

# data[].attributes.body
Korzyść: oszczędność czasu Ograniczenie: nigdy nie pozwól maszynie decydować samodzielnie

# data[].attributes.body
To są dane testowe od Nicolasa Zampiero

# data[].attributes.body
Skuteczność w raportowaniu i zrozumieniu wzorców, które nie zawsze można zidentyfikować w dostępnym czasie.