Kada veštačka inteligencija postane saveznik života

U medicini se događa revolucija. Ne ona koja dolazi s velikim rečima i obećanjima o budućnosti, već ona koja je već ovde – tiha, ali neumoljiva. Lekari, istraživači i inženjeri širom regiona udružuju snage s veštačkom inteligencijom (engl. artificial intelligence – AI) kako bi promenili način na koji vidimo, razumemo i lečimo bolesti. To više nije naučna fantastika, već stvarnost koja spasava živote. 

Slovenija, na primer, pomoću AI-ja analizira snimke mozga kako bi bolje razumela multiplu sklerozu i razvija biomarkere koji će onkolozima pomoći u predviđanju efikasnosti terapija. Hrvatski bolnički centri uvode AI u analizu medicinskih slika, dok inovativni startapovi razvijaju alate koji lekarima štede vreme i povećavaju preciznost dijagnoza. U Severnoj Makedoniji hirurzi već operišu pomoću 3D modela koje oblikuje AI, dok u Srbiji veštačka inteligencija već učestvuje u ranom otkrivanju raka dojke, ubrzava analizu patoloških uzoraka i predviđa bolesne mutacije. Bosna i Hercegovina, iako još u procesu digitalizacije, vidi veštačku inteligenciju kao alat koji će njenom zdravstvenom sistemu doneti preko potrebnu preciznost i efikasnost. 

 

 

AI ne preuzima ulogu lekara, već postaje njegov ključni asistent. Brže prepoznaje obrasce, analizira neizmerne količine podataka i nudi rešenja tamo gde bi čoveku trebalo dana, nedelje ili čak meseci. Bilo da se radi o ranom otkrivanju raka, personalizovanim terapijama ili podršci u hirurškim zahvatima – AI već menja pravila igre. 

To nije samo napredak za pacijente i lekare. To je takođe prilika za istraživanje, preduzetništvo i ulaganja. Oni koji sada ulažu u razvoj veštačke inteligencije u zdravstvu neće biti samo deo te revolucije – postaće njeni pioniri. A budućnost? Ona je jasna. AI neće zameniti ljudsku intuiciju, empatiju ili donošenje odluka. No, obezbediće da te odluke budu potkrepljene mnoštvom informacija, da budu brže i preciznije, što znači samo jedno – bolji i duži život za sve nas. 

Kako Slovenija prednjači u novim tehnologijama 

Veštačka inteligencija je već godinama prisutna u medicini, gde se koristi za automatizaciju dijagnostike i poboljšanje lečenja. Među vodećim projektima na tom području izdvaja se aplikacija MS Markers, koju je razvila Laboratorija za slikovne tehnologije Fakulteta elektrotehnike Univerziteta u Ljubljani. 

"Jedan od primera je mrežna aplikacija MS Markers za praćenje multiple skleroze (MS). Algoritmi analiziraju slike dobijene magnetskom rezonancom i priređuju izveštaj o stanju pacijenata s multiplom sklerozom", objašnjava vanredni profesor doktor Žiga Špiclin iz Laboratorije za slikovne tehnologije. 

Lekari u aplikaciju učitavaju MR snimke mozga pacijenta, a zatim dobijaju izveštaj u kojem aplikacija pomoću algoritama određuje ukupni volumen mozga, volumen sive mase, vizualizuje najveće promene lezija, upoređuje ih sa zdravim osobama iste dobi, izračunava godišnje promene atrofije i druge podatke. 

"Atrofija mozga i volumen lezija pouzdani su pokazatelji neurodegeneracije, odnosno upale i dobri prediktori dugoročnog napredovanja invaliditeta kod pacijenata s multiplom sklerozom", ističe Špiclin. MS Markers koristi najnovije inovativne algoritme koji su testirani na relevantnim kliničkim snimcima kako bi "pouzdano kvantifikovali te patologije i obezbedili jednostavne, klinički korisne izveštaje", navodi se na veb-stranici aplikacije. 

Veštačka inteligencija predviđa napredovanje bolesti 

Istraživači iz Laboratorije za slikovne tehnologije učestvuju i u pilot-projektu AI ProMIS, koji se fokusira na predviđanje napredovanja multiple skleroze. "Prikupili smo reprezentativan broj podataka pacijenata s multiplom sklerozom i pripadajuće MR snimke, i pomoću veštačke  inteligencije analizirali više od deset hiljada merenja iz tih snimaka", objašnjava Špiclin. 

Modeli su osposobljeni za predviđanje napredovanja bolesti, a njihova pouzdanost testirana je na nezavisnom skupu podataka. "Kod otprilike 75 odsto pacijenata naši modeli su tačno predvideli hoće li bolest napredovati ili ne", dodaje. Uprkos obećavajućim rezultatima, istraživači upozoravaju na rizik neobjektivnosti rezultata, budući da se modeli uče iz ograničenog skupa podataka i zavise od  kvaliteta ulaznih informacija. 

Depositphotos

 

Veštačka inteligencija u personalizovanoj onkologiji 

Naprednu primenu veštačke inteligencije u medicini razvija i slovenačka Genialis, koja AI koristi u lečenju raka. "Čak 96 odsto onkoloških lekova nikada ne dosegne završnu fazu kliničkih ispitivanja – i pacijente kojima su potrebni. Razlog za to nije nužno u neefikasnosti lekova, već u tome što je rak izuzetno složena i heterogena bolest. Lek koji jednom pacijentu ne pomaže, drugome može spasti život", objašnjava Tjaša Krisper Kutin, izvršna direktorka Genialisa. 

Ključnu ulogu u razumevanju toga koje će lečenje biti korisno za određenog pacijenta imaju biomarkeri – biološki pokazatelji koji otkrivaju specifične karakteristike bolesti. 

"Genialis razvija biomarkere analizirajući podatke o genetskoj ekspresiji pacijenata metodama veštačke inteligencije. Na osnovu  tih podataka naši modeli mašinskog učenja predviđaju hoće li određeni lek biti efikasan kod određenog pacijenta", objašnjava Krisper Kutin. Kompanija prvenstveno sarađuje sa stranim farmaceutskim kompanijama koje razvijaju nove lekove za rak. "Naša tehnologija koristi se u istraživanjima i kliničkom razvoju ciljnih terapija kako bi lekovi brže i efikasnije stigli do pacijenata", dodaje. 

U Sloveniji Genialis sarađuje sa Sveučilišnom klinikom Golnik. Na simpozijumu ENA 2024 u Barseloni predstavili su istraživanje o biomarkerima kod slovenačkih pacijenata s nesitnoćelijskim karcinomom pluća. Zajedno su analizirali učestalost testiranja i prisutnost ključnih molekularnih promena kako bi razumeli koliko često pacijenti u Sloveniji imaju pristup ciljanoj terapiji. "Otkrili smo da je više od 95 odsto pacijenata u kasnim stadijumima bolesti s identifikovanim biomarkerima primilo ciljanu terapiju u ranoj fazi lečenja, što je ohrabrujući pokazatelj razvoja personalizovane medicine kod nas", poručuju iz Genialisa. 

Veštačka inteligencija kao digitalni lekar 

Na Institutu Jožefa Stefana (IJS) razvijen je besplatan računarski sistem HomeDOCtor, koji korisnicima nudi savete za lakše zdravstvene tegobe. "Fokusirali smo se na slovenački zdravstveni sistem i potrebe prosečnog korisnika. Cilj nam je bio da razvijemo aplikaciju koja bi svim slovenačkim građanima omogućila pristup medicinskoj pomoći 24 sata dnevno, sedam dana u nedelji, bez potrebe za kontaktom s ličnim lekarom", napisali su autori aplikacije Matic Zadobrovšek, Primož Kocuvan i Matjaž Gams sa IJS-a. 

Aplikacija se zasniva na veštačkoj inteligenciji ChatGPT-4o, a u model su uključeni i podaci slovenačkog zdravstvenog sistema, kao i forum Med.Over.Net. Ipak, autori naglašavaju da HomeDOCtor ni u kom slučaju ne može zameniti stručni medicinski savet, već služi isključivo kao pomoć pri osnovnim pitanjima i smernicama. 

Iako AI otvara velike mogućnosti, ostaju izazovi – od regulative i bezbednosti podataka, do izbegavanja pristrasnosti AI modela. Ipak, razvoj se nastavlja, a s rastućom primenom veštačke inteligencije slovenačko zdravstvo kreće se prema efikasnijim i preciznijim medicinskim pristupima, prilagođenim svakom pacijentu. 

AI menja patologiju, onkologiju i dijagnostiku 

Veštačka inteligencija u Srbiji polako ali sigurno ulazi u zdravstveni sistem, pružajući lekarima moćan alat za brže i preciznije odluke. Iako je AI u srpskoj industriji još u ranoj fazi, poslednjih godina raste interes i broj konkretnih projekata koji menjaju zdravstvenu zaštitu. 

"Digitalizacija i automatizacija postaju ključni faktori za povećanje efikasnosti dijagnostike", ističe Kancelarija za informacione tehnologije i elektronsku upravu Vlade Srbije. "Naša misija je omogućiti pravovremeno otkrivanje bolesti i optimalan izbor terapije."

Ranije otkrivanje raka dojke 

Jedan od najambicioznijih AI projekata u Srbiji je razvoj inovativnog sistema za analizu mamografskih snimaka, koji je nastao u saradnji Instituta za veštačku inteligenciju Srbije i Instituta za onkologiju i radiologiju Kliničkog centra Srbije. 

Sistem se temelji na naprednim AI modelima specijalizovanim za analizu mamografskih slika. Ti algoritmi dnevno skeniraju stotine snimaka, prepoznaju najsitnije promene u tkivu i određuju nivo sumnjivosti svake slike. 

"Kada imamo stotinu mamografija snimljenih u jednom danu, AI sistem analizira svaku i stvara listu prioriteta. Snimci na kojima su uočene potencijalno opasne promene stavljaju se na vrh liste, kako bi ih radiolozi pregledali odmah", objašnjava Mirjan Nadrljanski, šef Službe za radiološku dijagnostiku na Institutu za onkologiju i radiologiju. Umesto da se snimci pregledaju hronološki, AI ih razvrstava prema riziku, omogućavajući bržu dijagnostiku i hitnu obradu najugroženijih pacijentkinja. 

To ne znači da AI zamenjuje lekare – naprotiv, sistem deluje kao podrška koja radiolozima pomaže da prepoznaju suptilne promene koje bi inače mogle proći nezapaženo. Modeli su obučeni na velikim bazama podataka, uzimajući u obzir specifične karakteristike različitih vrsta tkiva, gustinu dojki i ranije slučajeve raka dojke. 

Aplikacija se potpuno integriše s bolničkim sistemima PACS (engl. Picture Archiving and Communication System), omogućavajući automatski prenos i analizu slika bez dodatnih ručnih postupaka. To znači da AI slike obrađuje čim su snimljene i rezultate dostavlja lekarima za nekoliko minuta. 

Očekivanja su velika – osim poboljšanja dijagnostike, AI doprinosi boljoj organizaciji trijaže, omogućujući prioritetnu obradu najugroženijih pacijentkinja. Time se povećavaju šanse za rano otkrivanje i uspešno lečenje raka dojke, što dugoročno može spasti mnoge živote. 

Razvojem veštačke inteligencije u mamografiji, Srbija prati globalne trendove i postavlja temelje za širu primenu AI-ja u onkologiji. Cilj nije samo brža dijagnostika, već sveobuhvatna optimizacija lečenja i veća dostupnost savremenih metoda ranog otkrivanja raka za sve žene. 

Preciznija analiza uzoraka tkiva 

Jedan od najnaprednijih koraka u implementaciji veštačke inteligencije u srpsko zdravstvo jeste digitalizacija patoloških laboratorija. Institut za onkologiju u Sremskoj Kamenici potpuno je obnovio svoje patološke laboratorije i opremio ih vrhunskom tehnologijom koja omogućava digitalnu analizu uzoraka tkiva. 

"Zahvaljujući laboratorijskom digitalnom skeneru, sada možemo digitalizovati histološke uzorke i analizirati ih pomoću AI-ja, što omogućava bržu i precizniju dijagnostiku", objašnjavaju stručnjaci iz Sremske Kamenice. U sklopu tog sistema već su dostupni osnovni AI alati koji pomažu u analizi biomarkera i poboljšavaju tačnost dijagnostikovanja raka. 

"Pravi napredak očekujemo s budućim ulaganjima u napredne AI module, koji će dodatno automatizovati procese, smanjiti ručni rad i poboljšati tačnost rezultata", ističu. "Konačni cilj je pacijentima obezbediti pravovremenu i pouzdanu dijagnostiku, čime se povećavaju šanse za uspešno lečenje." 

AI u patologiji takođe omogućava naprednu analizu bioloških markera u subpikselima, što su informacije koje ljudsko oko ne može prepoznati, ali koje mogu biti ključne za rano otkrivanje malignih promena. Kombinovanjem genetskih podataka i histoloških analiza, AI lekarima može pomoći u određivanju optimalne terapije i poboljšanju dugoročnih prognoza za pacijente. 

"Mogućnost prepoznavanja bolesti na mikroskopskom nivou, pre nego što postane klinički očigledna, jedna je od najvećih prednosti koje AI donosi u patologiji", kažu u Institutu za onkologiju. U budućnosti planiraju dalji razvoj AI modela koji neće samo analizirati tkivne uzorke već i predlagati optimalne terapijske pristupe na osnovu genetskih i bioloških karakteristika pojedinca. 

Depositphotos

 

AI u privatnom zdravstvu - primer MediGroupa 

U privatnom sektoru, jedan od vodećih korisnika AI tehnologije u zdravstvu je MediGroup, koji obuhvata bolnice, domove zdravlja, poliklinike i laboratorije. "MediGroup koristi AI odgovorno i pod nadzorom, jasno označavajući njegovu ulogu u medicinskim analizama", objašnjavaju iz grupacije. 

Tokom pandemije kovida 19, lekari MediGroupa su, kao jedini u Srbiji, koristili AI za analizu plućnih skenova, što im je omogućilo preciznije procenjivanje stadijuma bolesti i prilagođavanje terapije. "Dok lekaru trebaju sati za pregled hiljada slika, AI to čini u deset sekundi. Ali konačnu dijagnozu i dalje donosi lekar", naglašavaju u MediGroupu. 

Trenutno se AI najviše koristi u radiologiji i ginekologiji. "Naši najsavremeniji ultrazvučni uređaji kombinuju podatke iz magnetske rezonance i ultrazvuka s AI-jem, omogućujući precizniju analizu", kažu iz kompanije. Specijalna ginekološka bolnica MediGroup Jevremova takođe je prva u regionu koja je uvela AI za analizu kvaliteta jajnih ćelija. "To pacijentkinjama i lekarima omogućuje bolje informisane odluke u postupcima oplodnje ili zamrzavanja jajnih ćelija", objašnjavaju u MediGroupu. 

AI se koristi i za individualizaciju terapija kod pacijenata sa neplodnošću, jer napredni algoritmi mogu analizirati zdravstvenu istoriju i hormonske vrednosti pojedinca te predložiti optimalan pristup lečenju. 

AI kao strateška prilika 

Srpska strategija za razvoj veštačke inteligencije do 2030. godine predviđa veću upotrebu AI-ja u zdravstvu i biotehnologiji. "Jedan od ključnih ciljeva je povećati korišćenje AI-ja za poboljšanje zdravlja stanovništva", navodi se u strateškom dokumentu. 

Profesorka Nataša Pržulj, koja radi na Univerzitetu veštačke inteligencije Mohamed bin Zajed u Abu Dabiju, upozorava da su za pravi prodor AI-ja u srpsko zdravstvo potrebna veća ulaganja i saradnja s međunarodnim stručnjacima. 

"Strani kapital i stručnjaci iz srpske dijaspore mogli bi ubrzati razvoj AI-ja u zdravstvu", ističe. Kao primer uspešne AI strategije navodi Ujedinjene Arapske Emirate, gde je njen univerzitet potpisao ugovor s ministarstvom zdravlja o povezivanju genetskih podataka s celokupnim zdravstvenim sistemom države. "Cilj je unaprediti preciznu medicinu i omogućiti ljudima duži i zdraviji život", objašnjava Pržulj. 

Srbija sada ima priliku da, razvojem AI-ja u zdravstvu, prati globalne trendove i postane regionalni tehnološki lider. "Uz odgovarajuću strategiju i ulaganja, Srbija može postati AI centar za medicinu na Balkanu", zaključuje Pržulj. 

Interesovanje investitora za AI u zdravstvu raste, što otvara nove mogućnosti za lokalne startapove i tehnološke firme. Srbija se, uz pravi pristup, može pozicionirati kao vodeća država u regionu u razvoju i primeni veštačke inteligencije u zdravstvenom sektoru. 

Savez ekonomista Srbije

 

Kako AI menja hrvatski zdravstveni sistem 

Veštačka inteligencija već se aktivno koristi u hrvatskom zdravstvu, ponajviše u dijagnostici, personalizovanom lečenju i analizi medicinskih podataka. Klinički bolnički centar (KBC) Rijeka i druge zdravstvene ustanove postepeno uvode tu tehnologiju kako bi poboljšale preciznost dijagnoza, ubrzale administrativne procese i lekarima omogućile donošenje odluka na osnovu još mnogobrojnih informacija. 

"Veštačka inteligencija u zdravstvu ima potencijal da revolucionarno promeni način na koji pristupamo dijagnostici, lečenju, upravljanju podacima i prevenciji bolesti, što dovodi do tačnije, brže i efikasnije zdravstvene zaštite", navode iz KBC Rijeka. 

Jedno od područja u kojem AI pokazuje izuzetne rezultate jeste analiza medicinskih slika. Algoritmi veštačke inteligencije analiziraju rendgenske snimke, MRI, CT i ultrazvuk, pomažući lekarima u otkrivanju bolesti poput tumora, srčanih oboljenja i neuroloških poremećaja. 

KBC Rijeka aktivno integriše AI u različite aspekte svog rada. Nedavno su nabavljena dva savremena ultrazvučna uređaja za Klinički zavod za radiologiju, koji koriste veštačku inteligenciju za računarski potpomognutu dijagnostiku. "Ti uređaji omogućuju precizniju i bržu analizu medicinskih slika te pomažu lekarima u donošenju odluka o dijagnozi i terapiji", ističu iz KBC Rijeka. Osim toga, bolnica učestvuje u međunarodnim istraživačkim projektima koji koriste AI za unapređenje lečenja pacijenata. 

"Pridružili smo se projektu European Horizon 2020 CHAIMELEON, čiji je cilj razvoj alata za podršku odlučivanju koji će lekarima pomoći u lečenju raka", navode iz bolnice. Projekat CHAIMELEON uključuje visokokvalitetne medicinske slike i kliničke podatke te razvija modele veštačke inteligencije za predviđanje toka bolesti, odabir optimalne terapije i praćenje stanja pacijenata tokom vremena. 

U bolnici naglašavaju da se reakcije pacijenata na primenu veštačke inteligencije razlikuju. "Reakcije pacijenata variraju, ali veoma zavise od informisanosti i poverenja u novu tehnologiju", kažu iz KBC Rijeka. 

Hrvatski startapovi i istraživački projekti 

Veštačka inteligencija nije ograničena samo na velike bolnice – koristi se i u hrvatskom startap ekosistemu. Newton Dictate, alat koji je razvio hrvatski startap, omogućava automatsko prepisivanje govornog medicinskog teksta u pisani oblik, što lekarima znatno ubrzava unos podataka u medicinsku dokumentaciju. "Tu tehnologiju koristi više od 500 lekara u Hrvatskoj, pri čemu se unos teksta ubrzava i do osam puta", objašnjava doktorka nauka Anja Barešić, koordinatorka projekta AI4Health.CRO iz Instituta "Ruđer Bošković". 

Drugi inovativni primer primene AI-ja u zdravstvu jeste digitalni asistent Megi, koji pomaže pacijentima sa kardiovaskularnim bolestima. "Megi putem četbot aplikacije komunicira s pacijentima, podseća ih na merenje krvnog pritiska, uzimanje terapije i pruža osnovne zdravstvene savete", pojašnjava Barešić. Sistem smanjuje opterećenje lekara i omogućava pacijentima aktivniju ulogu u upravljanju sopstvenim zdravljem, posebno kod hroničnih bolesti poput hipertenzije. 

Depositphotos

 

Hrvatska se pridružila evropskim nastojanjima za digitalizaciju zdravstva kroz projekat AI4Health.CRO, evropski digitalni inovacioni centar koji okuplja 16 hrvatskih institucija s ciljem ubrzanja primene veštačke inteligencije u medicini. "Cilj projekta je edukacija, umrežavanje i omogućavanje testiranja inovativnih tehnologija za mala i srednja preduzeća te javne organizacije – potpuno besplatno", objašnjava Barešić. 

Ta inicijativa ne samo da podstiče inovacije u zdravstvu već istraživačima i preduzetnicima pomaže da se prilagode nadolazećim regulatornim promenama u primeni veštačke inteligencije. "Evropa je u procesu uvođenja regulative o korišćenju veštačke inteligencije u različitim sektorima društva, a naš je cilj pripremiti istraživače i inovatore na nove standarde", dodaje Barešić. 

Izazovi i prepreke primene AI-ja u hrvatskom zdravstvu 

Uprkos velikom potencijalu, veštačka inteligencija u hrvatskim bolnicama još uvek nije široko rasprostranjena. "Ne možemo reći da smo evropski lideri na tom području, ali ne zaostajemo previše. Neke se tehnologije već koriste i donose koristi zdravstvenom sistemu, ali izazov je povezati te napredne sisteme u celovitu digitalizovanu strukturu", naglašava Barešić. 

Jedan od glavnih problema jeste dostupnost kvalitetnih medicinskih podataka. "AI modeli su tačno onoliko dobri koliko su raznoliki podaci na kojima su trenirani, a u zdravstvu su podaci često fragmentisani i teško dostupni", upozorava Barešić. Osim tehničkih i regulatornih izazova, postoji i etička dimenzija primene veštačke inteligencije. 

"AI može biti pristrastan ako su podaci na kojima je treniran ograničeni ili nereprezentativni za populaciju pacijenata. Zato je ključno razviti sisteme koji su transparentni i prilagođeni potrebama lokalnog stanovništva", objašnjava Barešić. 

Kako AI menja medicinu u Severnoj Makedoniji 

Veštačka inteligencija otvara novo poglavlje u zdravstvenoj zaštiti širom sveta, a Severna Makedonija, uprkos svojim izazovima, prati globalne trendove. AI u medicini donosi napredak u dijagnostici, hirurškim postupcima i upravljanju medicinskim podacima, omogućavajući brže i preciznije lečenje. "Pitanje više nije hoćemo li koristiti AI u medicini, već kako ga pametno integrisati kako bi služio pacijentima", ističu makedonski stručnjaci. 

Kako je AI spasao dečji život 

Hirurzi u Severnoj Makedoniji već testiraju korišćenje AI-ja i naprednih tehnologija u operacijama. "Jedan od naših najvećih uspeha bio je 3D model srca dvomesečne bebe, koji je hirurzima omogućio uspešnu operaciju i spasao detetov život", objašnjava Stefan Arsenkov, specijalista za abdominalnu hirurgija i jedan od osnivača 3D Loom. 

AI se takođe koristi u laparoskopskoj hirurgiji, gde lekari eksperimentišu s naočarima za virtualnu stvarnost (VR). "Upotreba VR naočara omogućava hirurzima da prilagode prikaz operativnog polja optimalnom uglu gledanja, smanjujući umor i poboljšavajući ergonomiju tokom dugotrajnih operacija", dodaje Arsenkov. 

Prema njegovim rečima, metoda je sigurna jer obezbeđuje dvostruku kontrolu nad hirurškim zahvatom – ako VR sistem otkaže, hirurg u nekoliko sekundi može preći na klasičan način praćenja operacije. "Pomoću AI-ja, vreme izrade 3D modela organa može se smanjiti s 15 do 20 na samo dva do tri sata, što znatno povećava efikasnost hirurške pripreme", ističe. 

Uprkos obećavajućim projektima, Severna Makedonija i dalje zaostaje u digitalizaciji zdravstvenog sektora, što ograničava širu upotrebu AI-ja u medicini. "Najveći problem nije sama tehnologija, već nedostatak digitalne infrastrukture i elektronskih zdravstvenih zapisa koji bi omogućili kvalitetnu analizu podataka", upozorava Arsenkov. 

Slično razmišlja i Siniša Jović, biomedicinski inženjer u kompaniji Proxiad, koja razvija AI rešenja za medicinske aplikacije. "Veštačka inteligencija u zdravstvu mora se implementirati postepeno i u strogo kontrolisanom okruženju koje se temelji na kvalitetnim i reprezentativnim podacima", naglašava Jović. 

Dodaje da AI otvara nove mogućnosti za rano otkrivanje bolesti jer može analizirati suptilne obrasce koje lekari možda ne bi primetili. "Svaka osoba ima jedinstven genetski sastav, što znači da je AI ključan alat za razvoj personalizovanog lečenja", objašnjava Jović. 

Depositphotos

 

Više vremena za rad s pacijentima 

Jedan od najvećih izazova makedonskog zdravstvenog sistema jeste nedostatak kvalifikovanog kadra, a veštačka inteligencija mogla bi barem delimično ublažiti taj problem. "Velik deo lekarskog vremena odlazi na administrativne zadatke, poput vođenja beleški, pisanja nalaza i otpusnih pisama. Kad bi AI preuzeo taj deo posla, lekari bi imali više vremena za rad s pacijentima", kaže Arsenkov. 

Slično razmišlja i Jović, koji dodaje da je cilj veštačke inteligencije da podrži lekare u njihovom radu, a ne da ih zameni. "AI se koristi isključivo kao pomoć, stoga ne postoji rizik da bi mogao preuzeti odgovornost za lekarske odluke", naglašava. 

Iako AI u Severnoj Makedoniji još uvek nije masovno implementiran, interes među medicinskom strukom brzo raste. "Trenutno veštačku inteligenciju koriste prvenstveno rani korisnici (engl. early adopters), ali sve više lekara prepoznaje prednosti koje ta tehnologija donosi", kaže Arsenkov. 

U kompaniji 3DLoom trenutno rade na novim projektima, uključujući imobilizaciju preloma, korišćenje virtuelne stvarnosti u hirurgiji i razvoj AI alata za veterinarsku medicinu. "Mogućnosti koje nudi veštačka inteligencija su neograničene. Naš tim ima mnogo ideja i s uzbuđenjem iščekujemo šta budućnost donosi", dodaje Arsenkov. 

Bosna i Hercegovina pred izazovom digitalizacije 

Veštačka inteligencija ima ogroman potencijal u medicini, ali njena šira primena u Bosni i Hercegovini (BiH) i dalje zahteva značajna ulaganja, razvoj infrastrukture i prilagođavanje lokalnim potrebama. "Lekarima i klinikama potrebni su kvalitetni podaci, specijalizovana oprema i bolje integrisani AI sistemi kako bi potpuno iskoristili tu tehnologiju", kaže Senad Burak, profesor računarskog inženjerstva i programiranja na Univerzitetu u Sarajevu. 

Uprkos izazovima, interesovanje za AI u zdravstvu raste, a tehnologija postepeno ulazi u različite segmente medicinske prakse, od dijagnostike do hirurških zahvata. Jedno od ključnih područja u kojima AI već pokazuje veliki potencijal jeste hirurgija. 

"Robotom podržane operacije omogućavaju lekarima veću preciznost i povratne informacije u stvarnom vremenu. AI sistemi tokom zahvata analiziraju podatke i pomažu hirurzima u donošenju odluka", objašnjava Burak. Najveći napredak u budućnosti očekuje na polju dijagnostike: "AI sistemi mogu analizirati ogromne količine medicinskih podataka, poput laboratorijskih nalaza i medicinskih snimaka (RTG, CT, mamografija), često brže i preciznije od stručnjaka". 

AI je posebno uspešan u ranom otkrivanju bolesti poput raka, kardiovaskularnih oboljenja i neuroloških poremećaja. "AI može identifikovati nepravilnosti na rendgenskim snimcima, MRI ili CT snimcima s takvom preciznošću da je često uporediva ili čak bolja od iskusnih radiologa", naglašava Burak. Konkretan primer je rano otkrivanje raka pluća, gde AI pomaže da se smanji broj pogrešnih dijagnoza. 

Prvi AI alati za sprečavanje uskih grla 

AI se u Bosni i Hercegovini već koristi u svakodnevnoj medicinskoj praksi, ponajviše kroz četbotove i virtuelne medicinske asistente, koji lekarima i pacijentima omogućuju brz pristup informacijama. 

"Medicinski centri i privatne klinike već koriste prednosti AI-ja, posebno u prediktivnoj analitici. Ti sistemi pomažu klinikama u upravljanju resursima, predviđanju broja pacijenata i sprečavanju uskih grla u zdravstvenom sistemu", kaže Burak. Sarađuje sa privatnim poliklinikama koje koriste elektronski medicinski informatički sistem MEDEX.EMIS za upravljanje zdravstvenim uslugama. 

"Sistem sadrži elemente AI-ja koji pomažu u obradi podataka, ali zasad ne uključuje napredne medicinske analize", objašnjava. Jedan od glavnih izazova u primeni AI-ja u medicini u BiH jeste nedostatak kvalitetnih podataka. "Iako neke klinike imaju hiljade pacijenata, količina podataka još uvek nije dovoljno velika za razvoj naprednih AI sistema, koji se oslanjaju na velike skupove podataka za analizu obrazaca", upozorava Burak. 

"Većina naprednih AI sistema, posebno onih zasnovanih na velikim jezičkim modelima (LLM), napravljena je za englesko govorno područje, što otežava razvoj lokalizovanih rešenja", dodaje. Ipak, globalni AI modeli, poput DeepSeeka, šire podršku na više jezika, što bi u budućnosti moglo otvoriti nove prilike za lokalnu primenu. 

Profesor Burak sa svojim timom planira razvoj mrežnog AI asistenta koji bi pacijentima omogućio postavljanje pitanja i dobijanje medicinskih odgovora na osnovu proverenih podataka. "Najveća prepreka za takav sistem ostaje složenost implementacije na lokalnom jeziku, ali s tehnološkim napretkom dolaze i nova rešenja", dodaje. 

Depositphotos

 

AI u privatnim klinikama: budućnost ili preuranjen korak? 

Doktor Bojan Kozomara, direktor specijalne bolnice za oftalmologiju "Dr. Kozomara" u Banjoj Luci, ističe da je AI već počeo da nalazi primenu u oftalmološkoj dijagnostici. "AI se trenutno koristi ponajviše u dijagnostici stražnjeg segmenta oka (optička koherentna tomografija – OCT) i u proračunu intraokularnih sočiva pre operacije sive mrene", kaže Kozomara. 

Očekuje da će u budućnosti tehnologija biti još prisutnija, budući da bolnica trenutno čeka završnu fazu nabavke potrebne opreme. Slično razmišlja i doktor Ammar Đugum, vlasnik Poliklinike Atrijum u Sarajevu, koja još uvek nema implementirana AI rešenja, ali aktivno istražuje mogućnosti njihove primene. 

"Razmatramo upotrebu AI-ja u radiološkoj dijagnostici, posebno u analizi rendgenskih snimaka kičme, proceni cističnih tvorevina na bubrezima i drugih promena", objašnjava Đugum. Dodaje da su neka AI rešenja već sada izuzetno precizna i u nekim slučajevima čak isplativija od klasičnih metoda dijagnostike. "Kada uzmemo u obzir vreme koje lekar troši na analizu podataka, AI rešenja pokazuju se kao finansijski isplativija opcija za zdravstvene ustanove", zaključuje. 

Prva rešenja i u javnom zdravstvu? 

Zavod za javno zdravstvo Federacije BiH još uvek ne koristi veštačku inteligenciju u svom radu, ali prepoznaje njen potencijal. "Trenutno nemamo konkretne projekte koji uključuju AI, ali razmatramo mogućnosti njegove primene u analizi podataka, prediktivnoj analitici i optimizaciji zdravstvenih usluga", poručili su iz Zavoda. 

S druge strane, Fond zdravstvenog osiguranja Republike Srpske (FZO RS) već testira prva AI rešenja. "U pripremi je četbot koji će na našoj mrežnoj stranici omogućiti brži pristup informacijama o pravima iz zdravstvenog osiguranja", pojasnila je Darija Filipović Ostojić, šef odeljenja za odnose s javnošću FZO RS. U budućnosti planiraju još projekata koji će iskoristiti prednosti veštačke inteligencije za poboljšanje efikasnosti fonda. 

Iako je trenutna primena AI-ja u zdravstvu BiH još uvek ograničena, njegova prisutnost raste. Privatne klinike već preduzimaju prve korake u uvođenju te tehnologije, dok javne institucije istražuju njene potencijale. "Glavna prepreka ostaje digitalizacija. Bez kvalitetnih elektronskih medicinskih podataka teško će se implementirati napredna AI rešenja", naglašava Burak. Ipak, optimističan je u pogledu budućnosti: "S pravim pristupom i ulaganjima, Bosna i Hercegovina može uspešno uhvatiti korak s globalnim trendovima veštačke inteligencije u zdravstvu", zaključuje. 

Jesmo li spremni za AI revoluciju? 

Najveća opasnost nije sama veštačka inteligencija, već nespremnost da je prihvatimo i pametno iskoristimo. Države koje danas ulažu u AI rešenja sutra će oblikovati budućnost medicine, dok će one koje ostanu na rubu tog talasa promena sve teže pratiti revolucionarna otkrića. Digitalizacija i tehnološke inovacije u zdravstvu nisu luksuz, već nužnost. Ako želimo poboljšati kvalitet brige, smanjiti opterećenje medicinskog osoblja i omogućiti pacijentima efikasnije lečenje, vreme za prilagođavanje je sada. 

AI neće zameniti lekare, već će ih opremiti snažnijim alatima. Neće donositi odluke umesto nas, ali će nam pomoći da ih donosimo brže, preciznije i s većom sigurnosti zasnovanom na podacima. Neće umanjiti važnost ljudskog kontakta, već će ga osloboditi nepotrebnih administrativnih opterećenja i omogućiti lekarima da se usmere na ono što je zaista važno – pacijenta. 

Vreme je da veštačku inteligenciju u zdravstvu ne doživljavamo kao pretnju, već kao snažnog saveznika. Ne samo da prepoznamo njen potencijal, već ga i odgovorno iskoristimo za bolju budućnost. To nije tehnološki napredak koji možemo zanemariti ili odložiti. To je revolucija koja se dešava sada. A budućnost zdravstva biće isprepletena AI-jem – pitanje više nije hoćemo li biti deo te istorije, već hoćemo li biti spremni da je usmerimo u pravom smeru. 

- U pisanju članka učestvovali su Urban Červek, Ana Ristović, Mirjana Joveska, Svjetlana Šurlan i Marta Premužak. 

 

 

Trenutno nema komentara za vest. Ostavite prvi komentar...

Ostavi komentar