SteppeNews.kz: 2024 жылы денсаулық сақтау саласындағы жасанды интеллектінің әлемдік нарығы шамамен 26,6 млрд доллар деп бағаланды. Ал 2030 жылға қарай бұл көрсеткіш 187,7 млрд долларға дейін өсуі мүмкін.
PwC бағалауы бойынша, 2030 жылға қарай медицина мен фармацевтика саласына жасанды интеллектіні енгізудің жиынтық экономикалық әсері 868 млрд долларға жетуі ықтимал.
Қазақстан да денсаулық сақтау жүйесін цифрлық трансформациялаудың жаңа кезеңіне қадам басып отыр. Жүйе бұл өзгерістерге қаншалықты дайын және жасанды интеллект бүгінде қай бағыттарда қолданылып жатыр? Осы мәселелер туралы Qazaq Expert Club-тың денсаулық сақтауды цифрландыру саласындағы шақырылған сарапшысы Әсел Абакова мен денсаулық сақтау экономикасы саласының сарапшысы Марат Мамаев пікір білдірді.
Сарапшылардың айтуынша, соңғы жылдары Қазақстанда жасанды интеллектіні енгізуге қажетті базалық цифрлық инфрақұрылым қалыптасты. Атап айтқанда, электронды медициналық карталар, медициналық ақпараттық жүйелер, зерттеулердің цифрлық архивтері және телемедицина сервистері іске қосылды.
«Халықаралық бағалаулар бойынша, дәрігер жұмыс уақытының 30–40%-ға дейінгі бөлігін пациентті емдеуге емес, құжат толтыру мен әкімшілік процестерге жұмсайды. Сондықтан жасанды интеллектінің негізгі міндеттерінің бірі – осы жүктемені азайту, деректерді талдауды жеделдету және диагностика дәлдігін арттыру», – дейді Мамаев.
Қазір жасанды интеллект құжаттарды автоматты түрде толтыруға, дәрігерлердің дауыстық жазбаларын өңдеуге, пациенттерді бағыттауға, стационарлар жүктемесін талдауға және дәрі-дәрмекке деген қажеттілікті болжауға 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 COVID-19 пандемиясынан кейін мұндай шешімдер жедел енгізіле бастады, өйткені жүйеге өте көп көлемдегі зерттеулерді өңдеуге тура келді».
Қазақстан үшін бұл тар бейінді мамандар тапшылығына байланысты ерекше маңызды. Кей өңірлерде бір радиолог тәулігіне жүздеген суретті қарауға мәжбүр. Жасанды интеллект бастапқы талдауды жылдамдатып, патологияларды өткізіп алу қаупін азайтады.
Тағы бір маңызды бағыт – телемедицина және пациенттерді қашықтан бақылау. Жасанды интеллект біртіндеп созылмалы ауруларды, жүрек-қан тамырлары тәуекелдерін және диабетті бақылау жүйелеріне енгізіліп жатыр.
Аумағы кең Қазақстан үшін бұл бағыттың маңызы зор. Себебі мұндай технологиялар өңірлер мен ірі қалалар арасындағы медициналық қызметке қолжетімділік алшақтығын азайтуға көмектеседі.
«Экономикалық әсері де айқын байқалып келеді: дәрігерлердің жүктемесі азаяды, диагностика уақыты қысқарады, қайталама зерттеулер саны төмендейді, аурулар ерте анықталып, асқынуларды емдеуге кететін шығын азаяды», – дейді Мамаев.
Мысалы, инсультті диагностикалауға арналған жасанды интеллект жүйелері қазірдің өзінде елдегі 49 инсульт орталығында 150 мыңнан астам КТ-суретті талдаған. Жобаға 700-ден астам дәрігер қатысып, диагностика дәлдігі 87%-ға жеткен. Технология енгізілгеннен кейін инсультті емдеу жиілігі 146%-ға өсіп, өлім-жітім 43%-ға төмендеген**.
Алайда мүмкіндіктермен бірге тәуекелдер де артып келеді. Негізгі мәселенің бірі – деректер сапасы. Егер ақпарат толық болмаса немесе қателіктер болса, алгоритмдер сол кемшіліктерді қайталап қана қоймай, оларды ауқымды түрде көбейтуі мүмкін.
«Екінші күрделі мәселе – жасанды интеллект қателіктері 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 әлі ортақ тәсіл қалыптасқан жоқ».
Сонымен қатар жасанды интеллект әлі де күрделі клиникалық жағдайларды толыққанды талдай алмайды. Өйткені мұнда тек талдау нәтижелері мен суреттерді емес, пациенттің жалпы жағдайын, қатар жүретін ауруларын және басқа да факторларды ескеру қажет.
«Күнделікті рутиналық аналитиканың бір бөлігі біртіндеп алгоритмдерге өтеді. Ал дәрігердің рөлі клиникалық ойлау, күрделі жағдайларды интерпретациялау, пациентпен коммуникация орнату және соңғы шешім қабылдау бағытына қарай өзгереді», – дейді сарапшылар.
Келесі кезең – жекелеген ЖИ құралдарынан денсаулық сақтау жүйесін басқарудың толыққанды интеллектуалды моделіне көшу. Бұл ауру тәуекелдерін болжайтын, жоғары қауіп топтарын автоматты түрде анықтайтын, емдеу тиімділігін талдайтын және мемлекетке денсаулық сақтау шығындарын басқаруға көмектесетін технологиялар туралы болып отыр.
Қазақстан үшін бұл мәселе медициналық кадр тапшылығы, МӘМС жүйесіне түсетін жүктеменің артуы, халықтың қартаюы және созылмалы аурулардың көбеюі жағдайында ерекше маңызды.
Сарапшылардың пікірінше, бүгінгі басты сұрақ – жасанды интеллект медицинаға келе ме деген мәселе емес. Ол қазірдің өзінде енгізіліп жатыр. Негізгі мәселе – денсаулық сақтау жүйесі саланың жұмыс логикасы түбегейлі өзгергенге дейін осы өзгерістерге бейімделіп үлгере ала ма деген сауал.
The Research Insights деректері бойынша
Қазақстан отбасылық дәрігерлерінің VII съезі деректері бойынша
