V medicini se dogaja revolucija. Ne taka, ki pride z velikimi besedami in obljubami o prihodnosti. Ampak taka, ki je že tukaj – tiha, a neizprosna. Zdravniki, raziskovalci in inženirji po vsej regiji združujejo moči z umetno inteligenco (AI), da bi spremenili, kako vidimo, razumemo in zdravimo bolezni. To ni več znanstvena fantastika, temveč realnost, ki rešuje življenja.
Slovenija recimo z AI analizira možganske slike, da bi bolje razumeli multiplo sklerozo, in razvija biomarkerje, ki bodo onkologom pomagali predvideti učinkovitost terapij. Hrvaški bolnišnični centri uvajajo AI pri analizi medicinskih slik, medtem ko inovativni start upi razvijajo orodja, ki zdravnikom prihranijo čas in povečajo natančnost diagnoz. V Severni Makedoniji kirurgi že operirajo s pomočjo 3D-modelov, ki jih oblikuje AI, v Srbiji pa umetna inteligenca že sodeluje pri zgodnjem odkrivanju raka dojke, pospešuje analizo patoloških vzorcev in napoveduje bolezenske spremembe. Bosna in Hercegovina, čeprav še vedno v procesu digitalizacije, vidi umetno inteligenco kot orodje, ki bo njenemu zdravstvenemu sistemu prineslo prepotrebno natančnost in učinkovitost.
AI ne prevzema vloge zdravnika, ampak postaja njegov ključni pomočnik. Hitreje prepozna vzorce, analizira neskončne podatkovne množice in ponuja rešitve tam, kjer bi človek potreboval dneve, tedne ali celo mesece. Naj bo to pri zgodnjem odkrivanju raka, personaliziranih terapijah ali podpori pri kirurških posegih – AI že spreminja pravila igre.
To ni zgolj napredek za paciente in zdravnike. To je tudi priložnost za raziskave, podjetništvo in naložbe. Tisti, ki bodo zdaj vlagali v razvoj umetne inteligence v zdravstvu, ne bodo zgolj del te revolucije – postali bodo njeni pionirji. In prihodnost? Ta je jasna. AI ne bo nadomestila človeške intuicije, empatije ali odločitev. A bo poskrbela, da bodo te odločitve bolj informirane, hitrejše in natančnejše. In to pomeni boljše in daljše življenje za vse nas.
Kako Slovenija orje ledino na področju novih tehnologij
Umetna inteligenca je že več let prisotna v medicini, kjer se uporablja za avtomatizacijo diagnostike in izboljšanje zdravljenja. Med vodilnimi projekti na tem področju je spletna aplikacija MS Markers, ki jo je razvil Laboratorij za slikovne tehnologije Fakultete za elektrotehniko Univerze v Ljubljani.
"Med njimi je spletna aplikacija MS Markers za spremljanje multiple skleroze (MS). Algoritmi na slikah, pridobljenih z magnetno resonanco, pripravijo poročilo o stanju pacienta z multiplo sklerozo," pojasnjuje izr. prof. dr. Žiga Špiclin iz Laboratorija za slikovne tehnologije.
Depositphotos
Zdravniki v aplikacijo naložijo slike magnetne resonance (MR) možganov pacienta in nato prejmejo poročilo, v katerem aplikacija s pomočjo algoritma določi celotni možganski volumen, volumen sive možganovine, vizualizacijo največjih sprememb lezij, primerjavo z zdravimi osebami iste starosti, letno spremembo atrofije in druge podatke.
"Atrofija možganov in volumen lezij sta namreč zanesljiva kazalnika nevrodegeneracije oziroma vnetja in dobra napovedna označevalca dolgoročnega napredovanja invalidnosti pri bolnikih z multiplo sklerozo," poudarja Špiclin. MS Markers uporablja najnovejše inovativne algoritme, ki so bili preverjeni na relevantnih kliničnih slikah, "da zanesljivo kvantificira te patologije in zagotovi enostavna, klinično smiselna poročila," navaja spletna stran aplikacije.
Umetna inteligenca napoveduje napredovanje bolezni
Raziskovalci iz Laboratorija za slikovne tehnologije sodelujejo tudi pri pilotnem projektu AI ProMIS, ki se osredotoča na napovedovanje napredovanja multiple skleroze. "Zbrali smo reprezentativni nabor podatkov pacientov z multiplo sklerozo in pripadajočih MR-posnetkov ter podatke več kot deset tisoč meritev iz teh MR-posnetkov analizirali s pomočjo umetne inteligence," pojasnjuje Špiclin.
Modele so naučili napovedovati napredovanje bolezni ter na neodvisnem naboru podatkov preverili njihovo zanesljivost. "Pri približno 75 odstotkih bolnikov smo s temi modeli pravilno napovedali, ali bo bolezen napredovala ali ne," dodaja. Kljub obetavnim rezultatom pa raziskovalci opozarjajo na tveganje pristranskosti rezultatov, saj se modeli učijo iz omejenega nabora podatkov in so odvisni od kakovosti vhodnih informacij.
Umetna inteligenca v personalizirani onkologiji
Napredno uporabo umetne inteligence v medicini razvija tudi slovensko podjetje Genialis, ki AI uporablja pri zdravljenju raka. "Kar 96 odstotkov onkoloških zdravil nikoli ne doseže zadnje faze kliničnih testiranj – in bolnikov, ki jih potrebujejo. Razlog ni nujno v tem, da zdravila ne delujejo, ampak v tem, da je rak izjemno zapletena in heterogena bolezen. Zdravilo, ki enemu bolniku ne pomaga, lahko drugemu reši življenje," pojasnjuje Tjaša Krisper Kutin, glavna izvršna direktorica podjetja Genialis.
Ključno vlogo pri razumevanju, katero zdravljenje bo pri določenem bolniku delovalo, imajo biomarkerji – biološki kazalniki, ki razkrivajo specifične značilnosti bolezni.
"Genialis razvija biomarkerje tako, da z metodami umetne inteligence analizira podatke o izražanju genov pri bolnikih. Na podlagi teh podatkov naši modeli strojnega učenja napovedo, ali bo določeno zdravilo pri posameznem bolniku učinkovito," pojasnjuje Krisper Kutin. Podjetje sodeluje predvsem s tujimi farmacevtskimi podjetji, ki razvijajo nova zdravila za raka. "Naša tehnologija se uporablja v raziskavah in kliničnem razvoju tarčnih terapij, da bi zdravila učinkoviteje dosegla bolnike," dodaja.
V Sloveniji Genialis sodeluje z Univerzitetno kliniko Golnik. Na simpoziju ENA 2024 v Barceloni so predstavili raziskavo o biomarkerjih pri slovenskih bolnikih z nedrobnoceličnim pljučnim rakom. Skupaj so analizirali pogostost testiranja in prisotnost ključnih molekularnih sprememb, da bi razumeli, kako pogosto bolniki v Sloveniji dostopajo do tarčnega zdravljenja. "Ugotovili smo, da je več kot 95 odstotkov bolnikov v poznih stadijih bolezni z identificiranimi biomarkerji prejelo tarčno terapijo v zgodnjih linijah zdravljenja, kar je spodbuden znak za razvoj k posamezniku usmerjene medicine pri nas," pravijo pri Genialisu.
Umetna inteligenca kot digitalni zdravnik
Na Institutu Jožefa Stefana (IJS) so razvili brezplačen računalniški sistem HomeDOCtor, ki uporabnikom ponuja nasvete za lažje zdravstvene težave.»Osredotočili smo se na slovenski zdravstveni sektor in potrebe povprečnega uporabnika. Cilj je bil razviti aplikacijo, ki bi vsem slovenskim državljanom omogočila, da dobijo zdravniško pomoč 24 ur na dan 7 dni v tednu brez potrebe po stiku z osebnim zdravnikom,« so zapisali avtorji aplikacije iz IJS Matic Zadobrovšek, Primož Kocuvan in Matjaž Gams.
Depositphotos
Aplikacija temelji na umetni inteligenci ChatGPT-4o, v model pa so vključeni tudi podatki slovenskega zdravstvenega sistema in forum Med.Over.Net. Kljub temu avtorji poudarjajo, da HomeDOCtor nikakor ni nadomestilo za strokovno zdravniško svetovanje, temveč zgolj pomoč pri osnovnih vprašanjih in usmeritvah.
Kljub velikim priložnostim pa ostajajo izzivi – od regulative in varnosti podatkov do izogibanja pristranskosti modelov umetne inteligence. Razvoj pa se nadaljuje in z vse večjo uporabo AI se slovensko zdravstvo pomika proti bolj učinkovitim in natančnim medicinskim pristopom, ki bodo v prihodnosti še bolj prilagojeni posameznemu bolniku.
AI spreminja patologijo, onkologijo in diagnostiko
Umetna inteligenca v Srbiji počasi, a vztrajno prodira v zdravstveni sistem, kjer zdravnikom nudi močno orodje za hitrejše in natančnejše odločitve. Čeprav je AI v srbski industriji še v začetni fazi, lahko v zadnjih letih zaznamo povečano zanimanje in konkretne projekte, ki spreminjajo zdravstveno oskrbo.
"Digitalizacija in avtomatizacija postajata ključna dejavnika za povečanje učinkovitosti diagnostike," poudarja srbska vladna Pisarna za informacijske tehnologije in elektronsko upravo. "Naša misija je omogočiti pravočasno odkrivanje bolezni in optimalno izbiro terapije."
Zgodnejše odkrivanje raka dojke
Eden najbolj ambicioznih AI-projektov v Srbiji je razvoj inovativnega sistema za analizo mamografskih slik, ki je nastal v sodelovanju Inštituta za umetno inteligenco in Inštituta za onkologijo in radiologijo Kliničnega centra Srbije.
Sistem temelji na naprednih AI-modelih, specializiranih za mamografske slike. Ti algoritmi skenirajo na stotine posnetkov na dan, zaznavajo najmanjše spremembe v tkivu in določajo stopnjo sumljivosti vsake slike.
"Ko imamo sto mamografij, ki so bile posnete v enem dnevu, AI-sistem analizira vsako od njih in ustvari prednostni seznam. Tiste slike, kjer so zaznane potencialno nevarne spremembe, postavi na vrh, tako da jih radiologi takoj pregledajo," pojasnjuje Mirjan Nadrljanski, vodja Službe za radiološko diagnostiko na Inštitutu za onkologijo in radiologijo. Namesto da bi se slike pregledovale po vrstnem redu, jih AI razvrsti glede na tveganje, kar omogoča hitrejše diagnosticiranje in obravnavo najnujnejših primerov.
To ne pomeni, da AI nadomešča zdravnike – nasprotno, sistem deluje kot podpora, ki radiologom pomaga prepoznati subtilne spremembe, ki bi sicer lahko ostale neopažene. Modeli so bili usposobljeni na velikih zbirkah podatkov, pri čemer so upoštevali specifične značilnosti različnih vrst tkiva, gostote dojk in preteklih primerov raka dojke.
Aplikacija se popolnoma integrira z bolnišničnimi sistemi PACS (Picture Archiving and Communication System), kar omogoča avtomatski prenos in analizo slik brez dodatnih ročnih postopkov. To pomeni, da AI samodejno obdela slike takoj, ko so posnete, in rezultate posreduje zdravnikom v nekaj minutah.
Pričakovanja so visoka – poleg izboljšanja diagnostike AI prispeva tudi k boljši organizaciji presejalnih programov, saj omogoča prednostno obravnavo najbolj ogroženih pacientk. To povečuje možnosti zgodnjega odkrivanja in uspešnega zdravljenja raka dojke, kar lahko na dolgi rok reši mnogo življenj.
Z razvojem umetne inteligence na področju mamografije Srbija sledi svetovnim trendom in postavlja temelje za širšo uporabo AI v onkologiji. Cilj ni le hitrejša diagnostika, temveč celovita optimizacija zdravljenja in povečanje dostopnosti sodobnih metod zgodnjega odkrivanja raka za vse ženske.
Natančnejša analiza tkivnih vzorcev
Eden najnaprednejših korakov v implementaciji umetne inteligence v srbsko zdravstvo je digitalizacija patoloških laboratorijev. Inštitut za onkologijo v Sremski Kamenici je popolnoma prenovil svoj patološki laboratorij in ga opremil z vrhunsko tehnologijo, ki omogoča digitalno analizo tkivnih vzorcev.
Savez ekonomista Srbije
"Z laboratorijskim digitalnim skenerjem lahko zdaj digitaliziramo histološke vzorce in jih analiziramo s pomočjo AI, kar omogoča hitrejšo in natančnejšo diagnostiko,« pojasnjujejo strokovnjaki iz Sremske Kamenice. V okviru tega sistema so že na voljo osnovna AI-orodja, ki pomagajo pri analizi biomarkerjev in izboljšujejo natančnost diagnosticiranja rakavih obolenj.
»Pravi napredek pričakujemo s prihodnjimi naložbami v napredne AI-module, ki bodo še bolj avtomatizirali procese, zmanjšali ročno delo in izboljšali točnost rezultatov," poudarjajo. "Končni cilj je zagotoviti bolnikom pravočasno in zanesljivo diagnostiko, kar izboljšuje možnosti uspešnega zdravljenja."
AI v patologiji omogoča tudi napredno analizo bioloških markerjev na subpikselski ravni – to so informacije, ki jih človeško oko ne more zaznati, vendar so lahko ključne pri zgodnjem odkrivanju rakavih sprememb. AI lahko s kombinacijo genomskih podatkov in histoloških analiz pomaga zdravnikom pri določanju optimalne terapije in izboljšanju dolgoročnih obetov za paciente.
"Možnost identifikacije bolezni na mikroskopskem nivoju, še preden postanejo klinično očitne, je ena največjih prednosti, ki jih AI prinaša v patologiji," pravijo pri Inštitutu za onkologijo. V prihodnosti načrtujejo nadaljnji razvoj AI-modelov, ki bodo lahko ne le analizirali tkivne vzorce, ampak tudi predlagali najbolj optimalne terapevtske pristope na podlagi posameznikovih genetskih in bioloških značilnosti.
AI v zasebnem zdravstvu: primer MediGroup
V zasebnem sektorju je eden vodilnih AI-uporabnikov zdravstveni sistem MediGroup, ki vključuje bolnišnice, domove zdravja, poliklinike in laboratorije. "MediGroup AI uporablja odgovorno in nadzorovano, pri čemer jasno označujemo njegovo vlogo v medicinskih analizah," pojasnjujejo pri podjetju.
Med pandemijo covida 19 so zdravniki sistema MediGroup kot edini v Srbiji uporabljali AI za analizo pljučnih skenov, kar jim je omogočilo natančnejše ocenjevanje stadija bolezni in prilagajanje terapije. "Medtem ko zdravnik potrebuje ure za pregled tisočih slik, AI to stori v desetih sekundah. A končno diagnozo še vedno postavi zdravnik," poudarjajo pri MediGroup.
Trenutno AI največ uporabljajo v radiologiji in ginekologiji. "Naši najsodobnejši ultrazvočni aparati kombinirajo podatke iz magnetne resonance in ultrazvoka z AI, kar omogoča natančnejšo analizo," pojasnjujejo. Posebna ginekološka bolnišnica MediGroup Jevremova je tudi prva v regiji, ki je uvedla AI za analizo kakovosti jajčnih celic. "To pacientkam in zdravnikom omogoča bolj informirane odločitve pri postopkih oploditve ali zamrzovanja jajčec," razlagajo pri MediGroup.
AI se uporablja tudi pri individualizaciji terapij pri bolnikih z neplodnostjo, saj lahko napredni algoritmi analizirajo zdravstveno zgodovino in hormonske vrednosti posameznika ter predlagajo najbolj optimalen pristop k zdravljenju.
AI kot strateška priložnost
Srbska strategija za razvoj umetne inteligence do leta 2030 predvideva večjo uporabo AI v zdravstvu in biotehnologiji. "Eden ključnih ciljev je povečati uporabo AI za izboljšanje zdravja prebivalstva," piše v strateškem dokumentu.
Profesorica Nataša Pržulj, ki dela na univerzi Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI) v Abu Dabiju, opozarja, da so za resničen preboj AI v srbsko zdravstvo potrebna večja vlaganja in sodelovanje z mednarodnimi strokovnjaki.
"Zunanji kapital in strokovnjaki iz srbske diaspore bi lahko pospešili razvoj AI v zdravstvu," poudarja. Kot primer uspešne AI-strategije navaja Združene arabske emirate, kjer je njena univerza podpisala pogodbo z ministrstvom za zdravje o povezovanju genomskih podatkov s celotnim zdravstvenim sistemom države. "Cilj je izboljšati precizno medicino in omogočiti ljudem daljše in bolj zdravo življenje," razlaga Pržulj.
Depositphotos
Srbija ima zdaj priložnost, da z razvojem AI v zdravstvu sledi globalnim trendom in postane regionalni tehnološki igralec. "Z ustrezno strategijo in vlaganji lahko Srbija postane AI- središče v medicini na Balkanu," zaključuje Pržulj.
Zanimanje investitorjev za AI v zdravstvu narašča, kar ponuja nove priložnosti za lokalne zagonske projekte in tehnološka podjetja. Srbija se lahko s pravim pristopom pozicionira kot vodilna država v regiji pri razvoju in implementaciji umetne inteligence v zdravstvenem sektorju.
Kako AI spreminja hrvaški zdravstveni sistem
Umetna inteligenca se že aktivno uporablja v hrvaškem zdravstvu, predvsem pri diagnostiki, personaliziranem zdravljenju in analizi medicinskih podatkov. Klinični bolnišnični center (KBC) Rijeka in druge zdravstvene ustanove postopoma uvajajo tehnologijo, da bi izboljšale natančnost diagnoz, pospešile administrativne procese in zdravnikom omogočile sprejemanje bolj informiranih odločitev.
"Umetna inteligenca v zdravstvu ima potencial, da revolucionarno spremeni način, kako diagnosticiramo, zdravimo, upravljamo podatke in preprečujemo bolezni, kar vodi k natančnejši, hitrejši in učinkovitejši zdravstveni oskrbi," navajajo v KBC Rijeka.
Eden izmed segmentov, kjer AI kaže izjemne rezultate, je analiza medicinskih slik. Algoritmi umetne inteligence analizirajo rentgenske posnetke, MRI, CT in ultrazvok, kar zdravnikom pomaga pri odkrivanju bolezni, kot so tumorji, srčne bolezni in nevrološke motnje.
KBC Rijeka aktivno vključuje AI v različne vidike svojega delovanja. Nedavno so pridobili dva sodobna ultrazvočna aparata za Klinični zavod za radiologijo, ki uporabljata umetno inteligenco za računalniško podprto diagnostiko. »Ti aparati omogočajo natančnejšo in hitrejšo analizo medicinskih slik ter pomagajo zdravnikom pri sprejemanju odločitev o diagnozi in terapiji,« poudarjajo v KBC Rijeka. Poleg tega bolnišnica sodeluje v mednarodnih raziskovalnih projektih, ki uporabljajo AI za izboljšanje zdravljenja pacientov.
"Pridružili smo se projektu European Horizon 2020 CHAIMELEON, katerega cilj je razvoj orodja za podporo pri odločanju, ki bo zdravnikom pomagal pri zdravljenju raka," navaja bolnišnica. Projekt CHAIMELEON vključuje visokokakovostne medicinske slike in klinične podatke ter razvija modele umetne inteligence za napovedovanje poteka bolezni, izbiro optimalne terapije in spremljanje bolnikovega stanja skozi čas.
V bolnišnici poudarjajo, da se odzivi pacientov na uporabo umetne inteligence razlikujejo. »Reakcije pacientov se razlikujejo, vendar so v veliki meri odvisne od informiranosti in zaupanja v novo tehnologijo,« pravijo v KBC Rijeka.
Hrvaški zagonski podjetniki in raziskovalni projekti
Umetna inteligenca ni omejena le na velike bolnišnice – uporablja se tudi v hrvaškem startup ekosistemu. Newton Dictate, orodje, ki ga je razvil hrvaški startup, omogoča samodejno prepisovanje govorjenega medicinskega besedila v pisno obliko, kar bistveno pospeši vnos podatkov v medicinsko dokumentacijo. "To tehnologijo uporablja več kot 500 zdravnikov na Hrvaškem, pri čemer se vnos besedila pospeši tudi do osemkrat," pojasnjuje dr. sc. Anja Barešić, koordinatorica projekta AI4Health.CRO z Inštituta Ruđer Bošković.
Drugi inovativni primer uporabe AI v zdravstvu je digitalni asistent Megi, ki pomaga pacientom s kardiovaskularnimi boleznimi. "Megi prek klepetalne aplikacije komunicira s pacienti, jih opominja na merjenje krvnega tlaka in jemanje terapije ter zagotavlja osnovne zdravstvene nasvete," pojasnjuje Barešić. Sistem zmanjšuje obremenitev zdravnikov in pacientom omogoča aktivnejšo vlogo pri upravljanju lastnega zdravja, še zlasti pri kroničnih boleznih, kot je hipertenzija.
Hrvaška se je pridružila evropskim prizadevanjem za digitalizacijo zdravstva prek projekta AI4Health.CRO, evropskega digitalnega inovacijskega centra, ki združuje 16 hrvaških institucij z namenom pospeševanja uporabe umetne inteligence v medicini. "Namen projekta je izobraževanje, mreženje in omogočanje testiranja inovativnih tehnologij malim in srednje velikim podjetjem ter javnih organizacijam – popolnoma brezplačno," razlaga Barešić.
Depositphotos
Ta pobuda ne spodbuja le inovacij v zdravstvu, temveč tudi pomaga raziskovalcem in podjetnikom pri prilagajanju prihajajočim zakonodajnim spremembam pri uporabi umetne inteligence. "Evropa je v procesu uvajanja regulativ o uporabi umetne inteligence v različnih družbenih sektorjih, naš cilj pa je pripraviti raziskovalce in inovatorje na nove standarde," dodaja Barešić.
Izzivi in ovire pri uporabi v hrvaškem zdravstvu
Kljub velikemu potencialu umetna inteligenca v hrvaških bolnišnicah še vedno ni široko razširjena. "Ne moremo reči, da smo v Evropi vodilni na tem področju, a tudi zaostajamo ne. Nekaj tehnologij se že uporablja in prinaša koristi zdravstvenemu sistemu, vendar je pred nami še izziv, da povežemo te napredne sisteme v celovito digitalizirano strukturo," poudarja Barešić.
Ena izmed glavnih težav je dostopnost kakovostnih medicinskih podatkov. "AI-modeli so le toliko dobri, kolikor so raznoliki podatki, na katerih so bili trenirani, v zdravstvu pa so podatki pogosto fragmentirani in težko dostopni," opozarja Barešić. Poleg tehničnih in regulatornih izzivov obstaja tudi etična dimenzija uporabe umetne inteligence.
"AI je lahko pristranski, če so podatki, na katerih je bil treniran, omejeni ali nereprezentativni za populacijo pacientov. Zato je ključno razviti sisteme, ki so pregledni in prilagojeni potrebam lokalnega prebivalstva," pojasnjuje Barešić.
Kako AI spreminja medicino v Severni Makedoniji
Umetna inteligenca piše novo poglavje v zdravstveni oskrbi po vsem svetu, Severna Makedonija pa kljub izzivom sledi globalnim trendom. AI v medicini prinaša predvsem napredek pri diagnozi, kirurških postopkih in upravljanju medicinskih podatkov, kar omogoča hitrejše in natančnejše zdravljenje. »Vprašanje ni več, ali bomo AI uporabljali v medicini, ampak kako pametno ga bomo integrirali, da bo deloval v korist pacientov,« poudarjajo makedonski strokovnjaki.
Nekatere makedonske bolnišnice že uporabljajo AI v določenih segmentih, pri čemer mlajša generacija zdravnikov hitro sprejema spremembe in sledi tehnološkim novostim.
"Umetna inteligenca omogoča hitrejše in natančnejše diagnosticiranje bolezni, kar pomeni, da lahko zdravljenje začnemo v zgodnejši fazi, to pa povečuje možnosti uspešnega okrevanja," poudarja dr. Stefan Arsenkov, specialist abdominalne kirurgije.
Eden izmed najbolj inovativnih projektov na tem področju je podjetje 3DLoom, ki uporablja umetno inteligenco za 3D-modeliranje organov. "Naša tehnologija s pomočjo AI omogoča izdelavo natančnih 3D-modelov organov, kar kirurgom bistveno olajša pripravo na operacije in izboljša njihovo natančnost," razlaga dr. Arsenkov.
Podjetje sodeluje z več bolnišnicami in ponuja rešitve, kot so 3D-natisnjene ortoze, individualni anatomski biomodeli, kirurški vodniki in VR/AR-modeli za medicinsko izobraževanje.
Kako je AI rešil otrokovo življenje
Kirurgi v Severni Makedoniji že preizkušajo uporabo AI in naprednih tehnologij pri operativnih posegih. "Eden od naših največjih uspehov je bil 3D-model srca dvomesečnega dojenčka, ki je kirurgom omogočil uspešno operacijo in rešil življenje otroka," pojasnjuje dr. Arsenkov.
AI se uporablja tudi pri laparoskopskih operacijah, kjer so kirurgi začeli eksperimentirati z očali za virtualno resničnost (VR). "Uporaba VR-očal omogoča kirurgom, da sliko operacijskega polja prilagodijo glede na optimalni vidni kot, kar zmanjšuje utrujenost in izboljšuje ergonomijo med dolgotrajnimi operacijami," dodaja Arsenkov.
Po njegovih besedah je metoda varna, saj zagotavlja dvojni nadzor nad kirurškim posegom – če se VR sistem pokvari, lahko kirurg v nekaj sekundah preklopi na klasičen način spremljanja operacije. "S pomočjo AI lahko čas izdelave 3D-modelov organov skrajšamo s 15 do 20 ur na samo dve do tri ure, kar bistveno poveča učinkovitost kirurških priprav," pojasnjuje.
Kljub obetavnim projektom pa Severna Makedonija še vedno zaostaja pri digitalizaciji zdravstvenega sektorja, kar omejuje širšo implementacijo AI v medicini. "Največja težava ni sama tehnologija, temveč pomanjkanje digitalne infrastrukture in elektronskih zdravstvenih zapisov, ki bi omogočili kakovostno analizo podatkov," opozarja Arsenkov.
Podobno meni tudi Siniša Jović, biomedicinski inženir pri podjetju Proxiad SEE, ki razvija AI rešitve za medicinske aplikacije. "Umetna inteligenca v zdravstvu mora biti implementirana postopoma in v strogo nadzorovanem okolju, ki temelji na kakovostnih in reprezentativnih podatkih," poudarja Jović.
Dodaja, da AI odpira nove možnosti za zgodnje diagnosticiranje bolezni, saj omogoča analizo neopaznih vzorcev, ki bi jih zdravniki sicer lahko spregledali. "Vsak posameznik ima edinstveno genetsko sestavo, kar pomeni, da je AI ključno orodje za razvoj personaliziranega zdravljenja," pojasnjuje Jović.
Depositphotos
Več časa za delo s pacienti
Eden največjih izzivov makedonskega zdravstvenega sistema je pomanjkanje usposobljenega kadra, pri čemer bi lahko umetna inteligenca vsaj deloma omilila težavo. "Velik del zdravniškega časa gre za administrativna opravila, kot so vodenje beležk, pisanje izvidov in odpustnih pisem. Če bi AI prevzel ta del, bi zdravniki imeli več časa za delo s pacienti," pravi Arsenkov.
Podobno razmišlja Jović, ki dodaja, da je cilj umetne inteligence podpreti zdravnike pri njihovem delu, ne pa jih nadomestiti. "AI se uporablja le kot pomoč, zato ne obstaja tveganje, da bi lahko prevzel odgovornost za zdravniške odločitve," poudarja.
Čeprav AI v Severni Makedoniji še ni množično implementirana, zanimanje zdravniške stroke hitro raste. "Trenutno umetno inteligenco uporabljajo predvsem zgodnji uporabniki ('early adopters'), vendar se vse več zdravnikov zaveda prednosti, ki jih ta tehnologija prinaša," pravi Arsenkov.
V podjetju 3DLoom se trenutno ukvarjajo z novimi projekti, ki vključujejo imobilizacijo zlomov, uporabo virtualne resničnosti v kirurgiji in razvoj AI-orodij za veterinarsko medicino. "Možnosti, ki jih ponuja umetna inteligenca, so neomejene. Naša ekipa ima veliko idej in z navdušenjem pričakujemo, kaj prinaša prihodnost," dodaja Arsenkov.
Brez digitalizacije ne bo AI
Podjetje Proxiad SEE, ki že skoraj dve desetletji deluje v jugovzhodni Evropi, ugotavlja, da je počasna digitalizacija glavni zaviralec hitrejše implementacije AI v makedonsko zdravstvo. "Večina držav v regiji še vedno razvija strategije za uvedbo AI-modelov, kar pomeni, da ima Severna Makedonija priložnost, da se uči iz tujih izkušenj in prilagodi najboljše prakse," meni Jović.
Vendar dodaja, da bo digitalizacija zdravstvenega sistema ključni korak za širšo uporabo umetne inteligence. "Brez vzpostavitve elektronskih zdravstvenih zapisov in dostopnih medicinskih podatkov bo razvoj AI v zdravstvu omejen. Z vztrajnostjo in premišljenim pristopom pa se lahko Severna Makedonija uspešno vključi v globalne trende umetne inteligence," zaključuje Jović.
Bosna in Hercegovina ravno pred izzivom digitalizacije
Umetna inteligenca ima ogromen potencial v medicini, vendar njena širša uporaba v Bosni in Hercegovini (BiH) še vedno zahteva obsežna vlaganja, razvoj infrastrukture in prilagoditev lokalnim potrebam. "Zdravniki in klinike potrebujejo kakovostne podatke, specializirano opremo in bolje integrirane AI-sisteme, da bi lahko v celoti izkoristili to tehnologijo," pravi Senad Burak, profesor Univerze v Sarajevu s področja računalniškega inženiringa in programiranja.
Kljub izzivom interes za AI v zdravstvu raste, tehnologija pa postopoma prodira v različne segmente medicinske prakse, od diagnostike do kirurških posegov. Eno ključnih področij, kjer AI že kaže velik potencial, je torej kirurgija.
"Robotsko podprte operacije omogočajo zdravnikom večjo natančnost in povratne informacije v realnem času. AI-sistemi med posegi analizirajo podatke in kirurgu pomagajo pri sprejemanju odločitev," pojasnjuje Burak. Največji napredek v prihodnosti pa pričakuje na področju diagnostike: "AI-sistemi lahko analizirajo ogromne količine medicinskih podatkov, kot so laboratorijski izvidi in medicinske slike (RTG, CT, mamografija), pogosto hitreje in natančneje kot specialisti."
Posebno uspešna je AI pri zgodnjem odkrivanju bolezni, kot so rak, kardiovaskularna obolenja in nevrološke motnje. "AI lahko identificira nepravilnosti na rentgenskih slikah, MRI- ali CT-posnetkih s takšno natančnostjo, da je pogosto primerljiva ali celo boljša od izkušenih radiologov," poudarja Burak. Eden od konkretnih primerov je zgodnje odkrivanje pljučnega raka, kjer AI pomaga zmanjšati število napačnih diagnoz.
Prva AI-orodja za preprečevanje ozkih grl
AI se v Bosni in Hercegovini že uporablja tudi v vsakodnevni medicinski praksi, predvsem prek chatbotov in virtualnih medicinskih asistentov, ki zdravnikom in pacientom omogočajo hiter dostop do informacij.
"Medicinski centri in zasebne klinike že uporabljajo prednosti AI, še zlasti pri napovedni analitiki. Ti sistemi klinikam pomagajo pri upravljanju virov, napovedovanju števila pacientov in preprečevanju ozkih grl v zdravstvenem sistemu," pravi Burak, ki sodeluje s privatnimi poliklinikami, ki uporabljajo elektronski medicinski informacijski sistem medex.emis za upravljanje zdravstvenih storitev.
"Sistem vsebuje elemente AI, ki pomagajo pri obdelavi podatkov, vendar za zdaj ne vključuje naprednih medicinskih analiz," pojasnjuje. Eden glavnih izzivov pri uporabi AI v medicini v Bosni in Hercegovini je pomanjkanje kakovostnih podatkov. "Čeprav imajo nekatere klinike na tisoče pacientov, obseg podatkov še vedno ni dovolj velik za razvoj naprednih AI-sistemov, ki se zanašajo na obsežne informacije za analizo vzorcev," opozarja Burak.
"Večina naprednih AI-sistemov, še zlasti tistih, ki temeljijo na velikih jezikovnih modelih (LLM), je zasnovanih za angleško govoreče okolje, kar otežuje razvoj lokaliziranih rešitev," pojasnjuje. Kljub temu globalni AI-modeli, kot je DeepSeek, širijo svojo podporo na več jezikov, kar bi lahko v prihodnosti odprlo nove priložnosti za lokalno uporabo.
Profesor Burak z ekipo načrtuje razvoj spletnega AI-asistenta, ki bi pacientom omogočil postavljanje vprašanj in prejemanje medicinskih odgovorov na podlagi preverjenih podatkov. »Največja ovira za tak sistem ostaja kompleksnost implementacije v lokalnem jeziku, vendar se s tehnološkim napredkom obetajo nove rešitve,« dodaja.
AI v zasebnih klinikah: prihodnost ali prehitevanje realnosti?
Bojan Kozomara, direktor specialne bolnišnice za oftalmologijo Dr. Kozomara v Banji Luki, poudarja, da se je AI že začela uporabljati v oftalmološki diagnostiki. "AI se trenutno uporablja predvsem pri diagnostiki zadnjega segmenta očesa (optična koherentna tomografija – OCT) ter pri izračunu intraokularnih leč pred operacijo sive mrene," pravi Kozomara.
Pričakuje, da bo v prihodnje tehnologija postala še bolj razširjena, saj bolnišnica trenutno čaka na zaključno fazo postopka nakupa potrebne opreme. Podobno razmišlja dr. Ammar Đugum, lastnik Poliklinike Atrijum v Sarajevu, ki trenutno še nima implementiranih AI- rešitev, vendar aktivno raziskuje možnosti njihove uporabe.
"Razmišljamo o uporabi AI pri radiološki diagnostiki, še zlasti pri analizi rentgenskih posnetkov hrbtenice, oceni cističnih tvorb na ledvicah in drugih sprememb," pojasnjuje Đugum. Dodaja, da so nekatera AI-orodja že zdaj izjemno natančna in v določenih primerih celo bolj ekonomična od klasičnih metod diagnostike. "Ko upoštevamo čas, ki ga zdravnik porabi za analizo podatkov, se AI-rešitve izkažejo kot stroškovno učinkovitejše za zdravstvene ustanove," pravi.
Prve rešitve tudi v javnem zdravstvu?
Zavod za javno zdravstvo Federacije BiH umetne inteligence še ne uporablja pri svojem delu, vendar prepoznava njene potenciale. "Trenutno nimamo konkretnih projektov, ki bi vključevali AI, vendar proučujemo možnosti njene uporabe pri analizi podatkov, napovedni analitiki in optimizaciji zdravstvenih storitev," so sporočili iz zavoda.
Na drugi strani pa Fond zdravstvenega zavarovanja Republike Srbske že preizkuša prve AI- rešitve. "V pripravi je chatbot, ki bo na naši spletni strani omogočal hitrejši dostop do informacij o pravicah iz zdravstvenega zavarovanja," je pojasnila Darija Filipović Ostojić, vodja oddelka za odnose z javnostmi FZO RS. V prihodnosti načrtujejo še več projektov, ki bodo izkoristili prednosti umetne inteligence za izboljšanje učinkovitosti delovanja sklada.
Kljub trenutnim omejitvam AI v zdravstvu BiH pridobiva veljavo. Zasebne klinike že izvajajo prve korake k uvajanju tehnologije, javne ustanove pa proučujejo njene potenciale. "Glavna ovira ostaja digitalizacija. Brez kakovostnih elektronskih medicinskih podatkov bo težko implementirati napredne AI-rešitve," poudarja Burak. Vendar je optimističen glede prihodnosti. "S pravilnim pristopom in vlaganji se lahko Bosna in Hercegovina uspešno vključi v globalne trende umetne inteligence v zdravstvu," zaključuje.
Ali smo pripravljeni na AI-revolucijo?
Največja nevarnost ni umetna inteligenca sama, temveč nepripravljenost, da jo sprejmemo in pametno uporabimo. Države, ki danes vlagajo v AI-rešitve, bodo jutri krojile prihodnost medicine, medtem ko bodo tiste, ki ostajajo na robu tega vala sprememb, vse težje dohajale prebojna odkritja. Digitalizacija in tehnološke inovacije v zdravstvu niso luksuz, ampak nuja. Če želimo izboljšati kakovost oskrbe, zmanjšati obremenitve zdravstvenega osebja in bolnikom omogočiti učinkovitejše zdravljenje, je čas za prilagoditev zdaj.
AI ne bo nadomestila zdravnikov, temveč jih bo opremila z močnejšimi orodji. Ne bo sprejemala odločitev namesto nas, a bo pomagala, da jih bomo sprejemali hitreje, natančneje in z bolj podatkovno podprto gotovostjo. Ne bo zmanjšala pomena človeškega stika, temveč ga bo osvobodila nepotrebnih administrativnih bremen in omogočila, da se zdravniki osredotočijo na tisto, kar je resnično pomembno – pacienta.
Čas je, da umetne inteligence v zdravstvu ne vidimo kot grožnje, temveč kot močno zaveznico. Da njen potencial ne le prepoznamo, temveč ga tudi odgovorno izkoristimo za boljšo prihodnost. To ni tehnološki napredek, ki ga lahko ignoriramo ali odložimo. To je revolucija, ki se dogaja zdaj. In prihodnost zdravstva bo prepletena z AI – vprašanje ni več, ali bomo del nje, ampak ali bomo pripravljeni, da jo usmerimo v pravo smer.
Pri pisanju članka so sodelovali Urban Červek, Ana Ristović, Mirjana Joveska, Svjetlana Šurlan in Marta Premužak.
.webp){kind=icon}
