Pirmoje šalyje sveikatos priežiūrai skirtoje DI konferencijoje – žinomų užsienio ir Lietuvos ekspertų įžvalgos

Lapkričio 29-ąją Lietuvos sveikatos mokslų universiteto (LSMU) Emanuelio Levino centre vyko tarptautinė mokslinė konferencija „Kaip įdarbinti dirbtinį intelektą sveikatos priežiūroje?“. Tai – pirmoji šalyje dirbtinio intelekto (DI) konferencija, skirta sveikatos priežiūros inovacijų kūrimui ir taikymui.

Renginyje dalyvavo gydytojai, farmacininkai ir kiti sveikatos priežiūros specialistai, norintys įvaldyti dirbtinio intelekto galimybes ir padidinti savo darbo efektyvumą, taip pat sveikatos priežiūros vadovai, siekiantys inovacijų savo organizacijoje.

Konferencijos metu diskutuota apie dirbtinio intelekto pagalbą klinikiniame darbe, naujausius DI sprendimus farmacijos sektoriuje bei jų naudą kasdieniame darbe. Renginio dalyviams suteikta galimybė lavinti praktinius įgūdžius, aptarta, kaip pasitelkti dirbtinio intelekto įrankius mokslinių straipsnių rengimui.  

Ieško būdų, kaip įgalinti DI sveikatos priežiūroje

LSMU Senato pirmininkės profesorės Jūratės Macijauskienės teigimu, reikia ieškoti būdų, kaip įgalinti dirbtinį intelektą sprendžiant globalias sveikatos priežiūros sistemos problemas. Viena jų – darbuotojų trūkumas.

Skaičiuojama, kad 2030 m. pasaulyje trūks apie 10 mln. sveikatos priežiūros specialistų.

„Pacientų lūkesčiai nuolat auga, o organizacijos patiria spaudimą ne tik juos patenkinti, bet ir nuolat gerinti procesus. Tad klausimas yra ne ar čia gali padėti dirbtinis intelektas, bet kaip jis gali padėti, kokios gali būti geros ir blogos pasekmės“, – kalbėjo profesorė.

Kaip ir visos technologijos, dirbtinis intelektas turi savo naudas, bet taip pat ir savo iššūkius bei grėsmes. Viena jų – sukurto produkto rizika, ypač, jei tai susiję su pacientu ir jo gerove. Todėl, pasak profesorės J. Macijauskienės, svarbu būti pasiruošus spręsti teisinius ir etikos klausimus.  

Tuo tarpu viena iš renginio organizatorių, LSMU Farmacijos fakulteto profesorė Loreta Kubilienė pasakoja, kad jau dabar dirbtinis intelektas keičia visą sveikatos sistemą.

„Dirbtiniu intelektu grįsti modeliai kuria naujus vaistus, ligų, vadybos modelius. Mūsų išties laukia labai įdomi ateitis“, – kalbėjo profesorė ir pridūrė, kad ruošiantis ateičiai, kurioje dirbtinis intelektas užims dar didesnę asmeninio ir profesinio žmonių gyvenimo dalį, svarbu įgalinti kritinį mąstymą bei gilinti bazines žinias.

Sutraukė žinomiausius Lietuvos ir užsienio DI ekspertus

Renginyje savo žiniomis dalijosi ryškiausi Lietuvos ir užsienio ekspertai. Tarp jų – pasaulyje gerai žinomas dirbtinio intelekto tyrinėtojas, kognityvinės psichologijos ekspertas prof. dr.  Max M. Louwerse iš Nyderlandų Tilburgo universiteto. Savo pranešimu jis siekė išsklaidyti dirbtinio intelekto baimę.

„Žmonija ir anksčiau nerimavo, kad dirbtinis intelektas užvaldys pasaulį. Bet juk DI neatsirado vakar – jis buvo kuriamas dešimtmečiais“, – kalbėjo profesorius.

Jis papasakojo, kaip į dirbtinį intelektą galima būtų pažvelgti iš psichologijos perspektyvos.

„Žmogaus ir dirbtinį protą sieja daug dalykų. Net jei taip ir nebūtų, vis tiek naudinga vieną nagrinėti kito atžvilgiu. Pavyzdžiui, jei nori išsiaiškinti dirbtinio intelekto mąstymo mechanizmus, būtų naudinga tai daryti analizuojant per žmogaus mąstymo procesų prizmę. O jei nori patyrinėti žmogaus protą, tai reikėtų daryti ir iš dirbtinio intelekto proto perspektyvos. Vis dėlto, dėl istorinių, terminologinių ir konceptualiųjų priežasčių, mes jau priartėjome prie to“, – samprotavo profesorius.

Įgūdžius gludino praktiškai

Tarptautinį renginį užbaigė praktinis seminaras „Naujausi dirbtinio intelekto įrankiai medicinos praktikai ir moksliniams tyrimams: pradėkite tobulinti savo darbą jau šiandien“, kurį vedė Kauno technologijos universiteto (KTU) atstovas dr. Mantas Lukauskas.

Seminaro metu renginio dalyviai išsamiai susipažino su dirbtinio intelekto technologijomis ir jų tiesioginiu pritaikymu klinikinėje praktikoje, sužinojo apie įvairius DI modelius, padedančius gydytojams kasdieniame darbe – nuo diagnozavimo iki gydymo sprendimų optimizavimo. Taip pat buvo aptarta, kaip šios technologijos gali padėti rengiant mokslinius tyrimus ir publikacijas, tobulinant duomenų analizę bei tyrimų kokybę.

Dalyviai ne tik susipažino su DI teoriniais pagrindais, bet ir išmoko, kaip šias technologijas taikyti kasdienėje veikloje, taip pat įgijo pagrindus, kurių dėka galės pritaikyti naujas žinias praktikoje ir pasiekti geresnių rezultatų tiek klinikiniame darbe, tiek moksliniuose tyrimuose.