U medicini se događa revolucija. Ne ona koja dolazi s velikim riječima i obećanjima o budućnosti, već ona koja je već ovdje – tiha, ali neumoljiva. Liječnici, istraživači i inženjeri diljem regije udružuju snage s umjetnom inteligencijom (UI) (engl. artificial intelligence – AI) kako bi promijenili način na koji vidimo, razumijemo i liječimo bolesti. To više nije znanstvena fantastika, već stvarnost koja spašava živote.
Slovenija, primjerice, s pomoću UI-ja analizira snimke mozga kako bi bolje razumjela multiplu sklerozu te razvija biomarkere koji će onkolozima pomoći u predviđanju učinkovitosti terapija. Hrvatski bolnički centri uvode UI u analizu medicinskih slika, dok inovativni startupi razvijaju alate koji liječnicima štede vrijeme i povećavaju preciznost dijagnoza.
U Sjevernoj Makedoniji kirurzi već operiraju uz pomoć 3D modela koje oblikuje UI, dok u Srbiji umjetna inteligencija već sudjeluje u ranom otkrivanju raka dojke, ubrzava analizu patoloških uzoraka i predviđa bolesne mutacije. Bosna i Hercegovina, iako još uvijek u procesu digitalizacije, vidi umjetnu inteligenciju kao alat koji će njezinu zdravstvenom sustavu donijeti prijeko potrebnu preciznost i učinkovitost.
UI ne preuzima ulogu liječnika, već postaje njegov ključni asistent. Brže prepoznaje obrasce, analizira neizmjerne količine podataka i nudi rješenja tamo gdje bi čovjeku trebali dani, tjedni ili čak mjeseci. Bilo da se radi o ranom otkrivanju raka, personaliziranim terapijama ili podršci u kirurškim zahvatima – UI već mijenja pravila igre.
To nije samo napredak za pacijente i liječnike. To je također prilika za istraživanje, poduzetništvo i ulaganja. Oni koji sada ulažu u razvoj umjetne inteligencije u zdravstvu neće biti samo dio te revolucije – postat će njezini pioniri. A budućnost? Ona je jasna. UI neće zamijeniti ljudsku intuiciju, empatiju ili donošenje odluka. No osigurat će da te odluke budu informiranije, brže i preciznije, što znači samo jedno – bolji i dulji život za sve nas.
Вештачката интелигенција не ја презема улогата на лекар, туку станува негов клучен асистент/Извор: Depositphotos
Kako Slovenija prednjači u novim tehnologijama
Umjetna inteligencija već je godinama prisutna u medicini, gdje se koristi za automatizaciju dijagnostike i poboljšanje liječenja. Među vodećim projektima na tom području ističe se aplikacija MS Markers, koju je razvio Laboratorij za slikovne tehnologije Fakulteta elektrotehnike Sveučilišta u Ljubljani.
"Jedan od primjera je mrežna aplikacija MS Markers za praćenje multiple skleroze (MS). Algoritmi analiziraju slike dobivene magnetskom rezonancom i izrađuju izvještaj o stanju pacijenta s multiplom sklerozom", objašnjava izvanredni profesor doktor Žiga Špiclin iz Laboratorija za slikovne tehnologije.
Liječnici u aplikaciju učitavaju MR snimke pacijentova mozga, a zatim dobivaju izvještaj u kojem aplikacija s pomoću algoritama određuje ukupni volumen mozga, volumen sive tvari, vizualizira najveće promjene lezija, uspoređuje ih sa zdravim osobama iste dobi, izračunava godišnje promjene atrofije i druge podatke.
"Atrofija mozga i volumen lezija pouzdani su pokazatelji neurodegeneracije, odnosno upale te dobri prediktori dugoročnog napredovanja invalidnosti kod pacijenata s multiplom sklerozom“, ističe Špiclin. MS Markers koristi najnovije inovativne algoritme koji su testirani na relevantnim kliničkim snimkama kako bi „pouzdano kvantificirali te patologije i osigurali jednostavne, klinički korisne izvještaje", navodi se na mrežnoj stranici aplikacije.
Umjetna inteligencija predviđa napredovanje bolesti
Istraživači iz Laboratorija za slikovne tehnologije sudjeluju i u pilot-projektu UI ProMIS, koji se fokusira na predviđanje napredovanja multiple skleroze. "Prikupili smo reprezentativan skup podataka pacijenata s multiplom sklerozom i pripadajuće MR snimke te s pomoću umjetne inteligencije analizirali više od deset tisuća mjerenja iz tih snimaka", objašnjava Špiclin.
Modeli su osposobljeni za predviđanje napredovanja bolesti, a njihova pouzdanost testirana je na neovisnom skupu podataka. "Kod otprilike 75 posto pacijenata naši su modeli točno predvidjeli hoće li bolest napredovati ili ne", dodaje. Unatoč obećavajućim rezultatima, istraživači upozoravaju na rizik pristranosti rezultata, budući da se modeli uče iz ograničenog skupa podataka i ovise o kvaliteti ulaznih informacija.
Umjetna inteligencija u personaliziranoj onkologiji
Naprednu primjenu umjetne inteligencije u medicini razvija i slovenska tvrtka Genialis, koja UI koristi u liječenju raka. "Čak 96 posto onkoloških lijekova nikada ne dosegne završnu fazu kliničkih ispitivanja – i pacijente kojima su potrebni. Razlog za to nije nužno u neučinkovitosti lijekova, već u tome što je rak iznimno složena i heterogena bolest. Lijek koji jednom pacijentu ne pomaže, drugome može spasiti život", objašnjava Tjaša Krisper Kutin, glavna izvršna direktorica Genialisa.
Ključnu ulogu u razumijevanju toga koje će liječenje biti učinkovito za određenog pacijenta imaju biomarkeri – biološki pokazatelji koji otkrivaju specifične karakteristike bolesti.
"Genialis razvija biomarkere analizirajući podatke o genskoj ekspresiji pacijenata metodama umjetne inteligencije. Na temelju tih podataka naši modeli strojnog učenja predviđaju hoće li određeni lijek biti učinkovit kod pojedinog pacijenta", objašnjava Krisper Kutin. Tvrtka prvenstveno surađuje sa stranim farmaceutskim tvrtkama koje razvijaju nove lijekove za rak. "Naša tehnologija koristi se u istraživanjima i kliničkom razvoju ciljanih terapija kako bi se lijekovi brže i učinkovitije doveli do pacijenata", dodaje.
U Sloveniji Genialis surađuje sa Sveučilišnom klinikom Golnik. Na simpoziju ENA 2024 u Barceloni predstavili su istraživanje o biomarkerima kod slovenskih pacijenata s nesitnoćelijskim karcinomom pluća. Zajedno su analizirali učestalost testiranja i prisutnost ključnih molekularnih promjena kako bi razumjeli koliko često pacijenti u Sloveniji imaju pristup ciljanoj terapiji. "Otkrili smo da je više od 95 posto pacijenata u kasnim stadijima bolesti s identificiranim biomarkerima primilo ciljanu terapiju u ranoj fazi liječenja, što je ohrabrujući pokazatelj razvoja personalizirane medicine kod nas", poručuju iz Genialisa.
Umjetna inteligencija kao digitalni liječnik
Na Institutu Jožefa Stefana (IJS) razvijen je besplatni računalni sustav HomeDOCtor, koji korisnicima nudi savjete za lakše zdravstvene tegobe. "Fokusirali smo se na slovenski zdravstveni sustav i potrebe prosječnog korisnika. Cilj nam je bio razviti aplikaciju koja bi svim slovenskim građanima omogućila pristup medicinskoj pomoći 24 sata dnevno, sedam dana u tjednu, bez potrebe za kontaktom s osobnim liječnikom", napisali su autori aplikacije Matic Zadobrovšek, Primož Kocuvan i Matjaž Gams s IJS-a.
Aplikacija se temelji na umjetnoj inteligenciji ChatGPT-4o, a u model su uključeni i podaci slovenskog zdravstvenog sustava te forum Med.Over.Net. Ipak, autori naglašavaju da HomeDOCtor ni u kojem slučaju ne može zamijeniti stručni medicinski savjet, već služi isključivo kao pomoć pri osnovnim pitanjima i smjernicama.
Iako UI otvara velike mogućnosti, ostaju izazovi – od regulative i sigurnosti podataka do izbjegavanja pristranosti UI modela. No razvoj se nastavlja, a s rastućom primjenom umjetne inteligencije slovensko zdravstvo kreće se prema učinkovitijim i preciznijim medicinskim pristupima, prilagođenima svakom pacijentu.
UI mijenja patologiju, onkologiju i dijagnostiku
Umjetna inteligencija u Srbiji polako, ali sigurno ulazi u zdravstveni sustav, pružajući liječnicima moćan alat za brže i preciznije odluke. Iako je UI u srpskoj industriji još u ranoj fazi, posljednjih godina raste interes i broj konkretnih projekata koji mijenjaju zdravstvenu skrb.
"Digitalizacija i automatizacija postaju ključni faktori za povećanje učinkovitosti dijagnostike", ističe Ured za informacijske tehnologije i elektroničku upravu Vlade Srbije. "Naša misija je omogućiti pravovremeno otkrivanje bolesti i optimalan odabir terapije."
Ranije otkrivanje raka dojke
Jedan od najambicioznijih UI projekata u Srbiji razvoj je inovativnog sustava za analizu mamografskih snimaka, koji je nastao u suradnji Instituta za umjetnu inteligenciju Srbije i Instituta za onkologiju i radiologiju Kliničkog centra Srbije.
Sustav se temelji na naprednim UI modelima specijaliziranim za analizu mamografskih slika. Ti algoritmi dnevno skeniraju stotine snimaka, prepoznaju najsitnije promjene u tkivu i određuju razinu sumnjivosti svake slike.
"Kada imamo stotinu mamografija snimljenih u jednom danu, UI sustav analizira svaku i stvara listu prioriteta. Snimke na kojima su uočene potencijalno opasne promjene stavljaju se na vrh liste, kako bi ih radiolozi pregledali odmah", objašnjava Mirjan Nadrljanski, voditelj Službe za radiološku dijagnostiku na Institutu za onkologiju i radiologiju. Umjesto da se snimke pregledavaju kronološki, UI ih razvrstava prema riziku, omogućujući bržu dijagnostiku i hitnu obradu najugroženijih pacijentica.
To ne znači da UI zamjenjuje liječnike – naprotiv, sustav djeluje kao podrška koja radiolozima pomaže prepoznati suptilne promjene koje bi inače mogle proći nezapaženo. Modeli su obučeni na velikim bazama podataka, uzimajući u obzir specifične karakteristike različitih vrsta tkiva, gustoću dojki i ranije slučajeve raka dojke.
Aplikacija se potpuno integrira s bolničkim sustavima PACS (Picture Archiving and Communication System), omogućujući automatski prijenos i analizu slika bez dodatnih ručnih postupaka. To znači da UI slike obrađuje čim su snimljene i rezultate dostavlja liječnicima u roku od nekoliko minuta.
Očekivanja su velika – osim poboljšanja dijagnostike, UI doprinosi boljoj organizaciji trijaže, omogućujući prioritetnu obradu najugroženijih pacijentica. Time se povećavaju šanse za rano otkrivanje i uspješno liječenje raka dojke, što dugoročno može spasiti mnoge živote.
Razvojem umjetne inteligencije u mamografiji Srbija prati globalne trendove i postavlja temelje za širu primjenu UI-ja u onkologiji. Cilj nije samo brža dijagnostika već sveobuhvatna optimizacija liječenja i veća dostupnost suvremenih metoda ranog otkrivanja raka za sve žene.
ВИ ја менува патологијата/Извор:Depositphotos
Prezicnija analiza tkivnih uzoraka
Jedan od najnaprednijih koraka u implementaciji umjetne inteligencije u srpsko zdravstvo digitalizacija je patoloških laboratorija. Institut za onkologiju u Srijemskoj Kamenici potpuno je obnovio svoje patološke laboratorije i opremio ih vrhunskom tehnologijom koja omogućava digitalnu analizu tkivnih uzoraka.
"Zahvaljujući laboratorijskom digitalnom skeneru, sada možemo digitalizirati histološke uzorke i analizirati ih s pomoću UI-ja, što omogućava bržu i precizniju dijagnostiku", objašnjavaju stručnjaci iz Srijemske Kamenice. U sklopu tog sustava već su dostupni osnovni UI alati koji pomažu u analizi biomarkera i poboljšavaju točnost dijagnosticiranja raka.
"Pravi napredak očekujemo s budućim ulaganjima u napredne UI module, koji će dodatno automatizirati procese, smanjiti ručni rad i poboljšati točnost rezultata", ističu. "Konačni je cilj pacijentima osigurati pravovremenu i pouzdanu dijagnostiku, čime se povećavaju šanse za uspješno liječenje."
UI u patologiji također omogućava naprednu analizu bioloških markera na subpikselnoj razini, što su informacije koje ljudsko oko ne može prepoznati, ali koje mogu biti ključne za rano otkrivanje malignih promjena. Kombinacijom genomskih podataka i histoloških analiza UI liječnicima može pomoći u određivanju optimalne terapije i poboljšanju dugoročnih prognoza za pacijente.
"Mogućnost prepoznavanja bolesti na mikroskopskoj razini, prije nego što postane klinički očigledna, jedna je od najvećih prednosti koje UI donosi u patologiji", kažu u Institutu za onkologiju. U budućnosti planiraju daljnji razvoj UI modela koji neće samo analizirati tkivne uzorke već i predlagati optimalne terapijske pristupe na temelju genetskih i bioloških karakteristika pojedinca.
Подобри можности за правилна дијагноза/Извор:Depositphotos
UI u privatnom zdravstvu: primjer medigroupa
U privatnom sektoru, jedan od vodećih korisnika UI tehnologije u zdravstvu je MediGroup, koji obuhvaća bolnice, domove zdravlja, poliklinike i laboratorije. "MediGroup koristi UI odgovorno i pod nadzorom, jasno označavajući njegovu ulogu u medicinskim analizama", objašnjavaju iz grupacije.
Tijekom pandemije COVID-19, liječnici MediGroupa su, kao jedini u Srbiji, koristili UI za analizu plućnih skenova, što im je omogućilo preciznije procjenjivanje stadija bolesti i prilagodbu terapije. "Dok liječniku trebaju sati za pregled tisuća slika, UI to čini u deset sekundi. No konačnu dijagnozu i dalje donosi liječnik", naglašavaju u MediGroupu.
Trenutačno se UI najviše koristi u radiologiji i ginekologiji. "Naši najsuvremeniji ultrazvučni uređaji kombiniraju podatke iz magnetske rezonance i ultrazvuka s UI-jem, omogućujući precizniju analizu", kažu iz tvrtke. Specijalna ginekološka bolnica MediGroup Jevremova također je prva u regiji koja je uvela UI za analizu kvalitete jajnih stanica. "To pacijenticama i liječnicima omogućuje bolje informirane odluke u postupcima oplodnje ili zamrzavanja jajnih stanica", objašnjavaju u MediGroupu.
UI se koristi i za individualizaciju terapija kod pacijenata s neplodnošću, jer napredni algoritmi mogu analizirati zdravstvenu povijest i hormonske vrijednosti pojedinca te predložiti optimalan pristup liječenju.
UI kao strateška prilika
Srpska strategija za razvoj umjetne inteligencije do 2030. godine predviđa veću upotrebu UI-ja u zdravstvu i biotehnologiji. "Jedan od ključnih ciljeva je povećati korištenje UI-ja za poboljšanje zdravlja stanovništva", navodi se u strateškom dokumentu.
Profesorica Nataša Pržulj, koja radi na Sveučilištu umjetne inteligencije Muhamed bin Zajed u Abu Dhabiju, upozorava da su za pravi prodor UI-ja u srpsko zdravstvo potrebni veće ulaganje i suradnja s međunarodnim stručnjacima.
"Strani kapital i stručnjaci iz srpske dijaspore mogli bi ubrzati razvoj UI-ja u zdravstvu", ističe. Kao primjer uspješne UI strategije navodi Ujedinjene Arapske Emirate, gdje je sveučilište potpisalo ugovor s ministarstvom zdravstva o povezivanju genomskih podataka s cjelokupnim zdravstvenim sustavom države. "Cilj je unaprijediti preciznu medicinu i omogućiti ljudima duži i zdraviji život", objašnjava Pržulj.
Srbija sada ima priliku da, razvojem UI-ja u zdravstvu, prati globalne trendove i postane regionalni tehnološki lider. „Uz odgovarajuću strategiju i ulaganja, Srbija može postati UI centar za medicinu na Balkanu“, zaključuje Pržulj.
Interes investitora za UI-jem u zdravstvu raste, što otvara nove mogućnosti za lokalne startupe i tehnološke tvrtke. Srbija se, uz pravi pristup, može pozicionirati kao vodeća država u regiji u razvoju i primjeni umjetne inteligencije u zdravstvenom sektoru.
Kako UI mijenja hrvatski dravstveni sustav
Umjetna inteligencija već se aktivno koristi u hrvatskom zdravstvu, ponajviše u dijagnostici, personaliziranom liječenju i analizi medicinskih podataka. Klinički bolnički centar (KBC) Rijeka i druge zdravstvene ustanove postupno uvode tu tehnologiju kako bi poboljšale preciznost dijagnoza, ubrzale administrativne procese i liječnicima omogućile donošenje bolje informiranih odluka.
"Umjetna inteligencija u zdravstvu ima potencijal revolucionirati način na koji pristupamo dijagnostici, liječenju, upravljanju podacima i prevenciji bolesti, što dovodi do točnije, brže i učinkovitije zdravstvene skrbi", navode iz KBC-a Rijeka.
Jedno od područja u kojem UI pokazuje iznimne rezultate je analiza medicinskih slika. Algoritmi umjetne inteligencije analiziraju rendgenske snimke, MRI, CT i ultrazvuk, pomažući liječnicima u otkrivanju bolesti poput tumora, srčanih oboljenja i neuroloških poremećaja.
KBC Rijeka aktivno integrira UI u različite aspekte svog rada. Nedavno su nabavljena dva suvremena ultrazvučna uređaja za Klinički zavod za radiologiju, koji koriste umjetnu inteligenciju za računalno potpomognutu dijagnostiku. „Ti uređaji omogućuju precizniju i bržu analizu medicinskih slika te pomažu liječnicima u donošenju odluka o dijagnozi i terapiji“, ističu iz KBC-a Rijeka. Osim toga, bolnica sudjeluje u međunarodnim istraživačkim projektima koji koriste UI za unaprjeđenje liječenja pacijenata.
"Pridružili smo se projektu European Horizon 2020 CHUIMELEON, čiji je cilj razvoj alata za potporu odlučivanju koji će liječnicima pomoći u liječenju raka", navode iz bolnice. Projekt CHUIMELEON uključuje visokokvalitetne medicinske slike i kliničke podatke te razvija modele umjetne inteligencije za predviđanje tijeka bolesti, odabir optimalne terapije i praćenje stanja pacijenata tijekom vremena.
U bolnici naglašavaju da se reakcije pacijenata na primjenu umjetne inteligencije razlikuju. "Reakcije pacijenata variraju, ali uvelike ovise o informiranosti i povjerenju u novu tehnologiju", kažu iz KBC-a Rijeka.
Медигруп/Извор: Depositphotos
Hrvatski startupi i istraživački projekti
Umjetna inteligencija nije ograničena samo na velike bolnice – koristi se i u hrvatskom startup ekosustavu. Newton Dictate, alat koji je razvio hrvatski startup, omogućuje automatsko prepisivanje govornog medicinskog teksta u pisani oblik, što liječnicima značajno ubrzava unos podataka u medicinsku dokumentaciju. "Tu tehnologiju koristi više od 500 liječnika u Hrvatskoj, pri čemu se unos teksta ubrzava i do osam puta“, objašnjava doktorica znanosti Anja Barešić, koordinatorica projekta UI4Health.CRO s Instituta Ruđer Bošković.
Drugi inovativni primjer primjene UI-ja u zdravstvu je digitalni asistent Megi, koji pomaže pacijentima s kardiovaskularnim bolestima. "Megi putem chatbot aplikacije komunicira s pacijentima, podsjeća ih na mjerenje krvnog tlaka, uzimanje terapije i pruža osnovne zdravstvene savjete", pojašnjava Barešić. Sustav smanjuje opterećenje liječnika i omogućuje pacijentima aktivniju ulogu u upravljanju vlastitim zdravljem, osobito kod kroničnih bolesti poput hipertenzije.
Hrvatska se pridružila europskim nastojanjima za digitalizaciju zdravstva kroz projekt UI4Health.CRO, europski digitalni inovacijski centar koji okuplja 16 hrvatskih institucija s ciljem ubrzanja primjene umjetne inteligencije u medicini. "Cilj projekta je edukacija, umrežavanje i omogućavanje testiranja inovativnih tehnologija za mala i srednja poduzeća te javne organizacije – potpuno besplatno", objašnjava Barešić.
Ta inicijativa ne samo da potiče inovacije u zdravstvu, već istraživačima i poduzetnicima pomaže prilagoditi se nadolazećim regulatornim promjenama u primjeni umjetne inteligencije. "Europa je u procesu uvođenja regulative o korištenju umjetne inteligencije u različitim sektorima društva, a naš je cilj pripremiti istraživače i inovatore na nove standarde", dodaje Barešić.
Izazovi i prepreke primjene UI-ja u hrvatskom zdravstvu
Unatoč velikom potencijalu, umjetna inteligencija u hrvatskim bolnicama još uvijek nije široko rasprostranjena. „Ne možemo reći da smo europski lideri na tom području, ali ne zaostajemo previše. Neke se tehnologije već koriste i donose koristi zdravstvenom sustavu, no izazov je povezati te napredne sustave u cjelovitu digitaliziranu strukturu“, naglašava Barešić.
Jedan od glavnih problema je dostupnost kvalitetnih medicinskih podataka. "UI modeli su točno onoliko dobri koliko su raznoliki podaci na kojima su trenirani, a u zdravstvu su podaci često fragmentirani i teško dostupni", upozorava Barešić. Osim tehničkih i regulatornih izazova, postoji i etička dimenzija primjene umjetne inteligencije.
"UI može biti pristran ako su podaci na kojima je treniran ograničeni ili nereprezentativni za populaciju pacijenata. Zato je ključno razviti sustave koji su transparentni i prilagođeni potrebama lokalnog stanovništva", objašnjava Barešić.
Kako UI mijenja medicinu u Sjevernoj Makedoniji
Umjetna inteligencija otvara novo poglavlje u zdravstvenoj skrbi širom svijeta, a Sjeverna Makedonija, unatoč svojim izazovima, prati globalne trendove. UI u medicini donosi napredak u dijagnostici, kirurškim postupcima i upravljanju medicinskim podacima, omogućujući brže i preciznije liječenje. "Pitanje više nije hoćemo li koristiti UI u medicini, već kako ga pametno integrirati kako bi služio pacijentima", ističu makedonski stručnjaci.
Neke makedonske bolnice već koriste UI u određenim segmentima, a mlađa generacija liječnika brzo prihvaća promjene i prati tehnološke inovacije.
"Umjetna inteligencija omogućuje bržu i točniju dijagnostiku bolesti, što znači da liječenje možemo započeti u ranijoj fazi, povećavajući šanse za uspješan oporavak", naglašava doktor Stefan Arsenkov, specijalist abdominalne kirurgije.
Jedan od najinovativnijih projekata na tom području je tvrtka 3DLoom, koja koristi umjetnu inteligenciju za 3D modeliranje organa. "Naša tehnologija s pomoću UI-ja omogućuje izradu preciznih 3D modela organa, što kirurzima znatno olakšava pripremu za operacije i poboljšava njihovu preciznost", objašnjava Arsenkov.
Tvrtka surađuje s nekoliko bolnica i nudi rješenja poput 3D tiskanih ortoza, individualiziranih anatomskih biomodela, kirurških vodiča te VR/AR modela za medicinsku edukaciju.
Наташа Пржуљ/Извор: Сојуз на економисти на Србија
Kako je UI spasio dječiji život
Kirurzi u Sjevernoj Makedoniji već testiraju korištenje UI-ja i naprednih tehnologija u operacijskim zahvatima. „Jedan od naših najvećih uspjeha bio je 3D model srca dvomjesečne bebe, koji je kirurzima omogućio uspješnu operaciju i spasio djetetov život“, objašnjava Arsenkov.
UI se također koristi u laparoskopskoj kirurgiji, gdje liječnici eksperimentiraju s naočalama za virtualnu stvarnost (VR). "Upotreba VR naočala omogućuje kirurzima da prilagode prikaz operacijskog polja optimalnom kutu gledanja, smanjujući umor i poboljšavajući ergonomiju tijekom dugotrajnih operacija", dodaje Arsenkov.
Prema njegovim riječima, metoda je sigurna jer osigurava dvostruku kontrolu nad kirurškim zahvatom – ako VR sustav otkaže, kirurg u nekoliko sekundi može prijeći na klasični način praćenja operacije. „Uz pomoć UI-ja, vrijeme izrade 3D modela organa može se smanjiti s 15 do 20 na samo dva do tri sata, što znatno povećava učinkovitost kirurške pripreme“, ističe.
Unatoč obećavajućim projektima, Sjeverna Makedonija i dalje zaostaje u digitalizaciji zdravstvenog sektora, što ograničava širu implementaciju UI-ja u medicini. "Najveći problem nije sama tehnologija, već nedostatak digitalne infrastrukture i elektroničkih zdravstvenih zapisa koji bi omogućili kvalitetnu analizu podataka", upozorava Arsenkov.
Slično razmišlja i Siniša Jović, biomedicinski inženjer u tvrtki Proxiad, koja razvija UI rješenja za medicinske aplikacije. "Umjetna inteligencija u zdravstvu mora se implementirati postupno i u strogo kontroliranom okruženju koje se temelji na kvalitetnim i reprezentativnim podacima", naglašava Jović.
Dodaje da UI otvara nove mogućnosti za rano otkrivanje bolesti jer može analizirati suptilne obrasce koje liječnici možda ne bi primijetili. "Svaka osoba ima jedinstven genetski sastav, što znači da je UI ključan alat za razvoj personaliziranog liječenja", objašnjava Jović.
Više vremena za ras s pacijentima
Jedan od najvećih izazova makedonskog zdravstvenog sustava nedostatak je kvalificiranog kadra, a umjetna inteligencija mogla bi barem djelomično ublažiti taj problem. "Velik dio liječničkog vremena odlazi na administrativne zadatke, poput vođenja bilješki, pisanja nalaza i otpusnih pisama. Kad bi UI preuzeo taj dio posla, liječnici bi imali više vremena za rad s pacijentima", kaže Arsenkov.
Slično razmišlja i Jović, koji dodaje da je cilj umjetne inteligencije podržati liječnike u njihovu radu, a ne ih zamijeniti. "UI se koristi isključivo kao pomoć, stoga ne postoji rizik da bi mogao preuzeti odgovornost za liječničke odluke", naglašava.
Iako UI u Sjevernoj Makedoniji još uvijek nije masovno implementiran, interes među medicinskom strukom brzo raste. "Trenutačno umjetnu inteligenciju koriste prvenstveno rani korisnici (engl. early adopters), ali sve više liječnika prepoznaje prednosti koje ta tehnologija donosi", kaže Arsenkov.
U tvrtki 3DLoom trenutačno rade na novim projektima, uključujući imobilizaciju prijeloma, korištenje virtualne stvarnosti u kirurgiji i razvoj UI alata za veterinarsku medicinu. "Mogućnosti koje nudi umjetna inteligencija neograničene su. Naš tim ima mnogo ideja i s uzbuđenjem iščekujemo što budućnost donosi", dodaje Arsenkov.
Bez digitalizacije nema UI-ja
Proxiad, koji već gotovo dva desetljeća posluje u jugoistočnoj Europi, ističe da je spora digitalizacija glavni kočničar brže implementacije UI-ja u makedonsko zdravstvo. "Većina zemalja u regiji još uvijek razvija strategije za uvođenje UI modela, što znači da Sjeverna Makedonija ima priliku učiti iz stranih iskustava i prilagoditi najbolje prakse", smatra Jović.
Ipak, dodaje da će digitalizacija zdravstvenog sustava biti ključan korak za širu primjenu umjetne inteligencije. "Bez uspostave elektroničkih zdravstvenih zapisa i dostupnih medicinskih podataka, razvoj UI-ja u zdravstvu bit će ograničen. No uz upornost i promišljen pristup, Sjeverna Makedonija može se uspješno uključiti u globalne UI trendove", zaključuje Jović.
BiH pred izazovom digitalizacije
Umjetna inteligencija ima ogroman potencijal u medicini, ali njezina šira primjena u Bosni i Hercegovini (BiH) i dalje zahtijeva znatna ulaganja, razvoj infrastrukture i prilagodbu lokalnim potrebama. "Liječnicima i klinikama potrebni su kvalitetni podaci, specijalizirana oprema i bolje integrirani UI sustavi kako bi u potpunosti iskoristili tu tehnologiju", kaže Senad Burak, profesor računalnog inženjerstva i programiranja na Sveučilištu u Sarajevu.
Unatoč izazovima, interes za UI u zdravstvu raste, a tehnologija postupno ulazi u različite segmente medicinske prakse, od dijagnostike do kirurških zahvata. Jedno od ključnih područja u kojima UI već pokazuje velik potencijal je kirurgija.
"Robotom podržane operacije omogućuju liječnicima veću preciznost i povratne informacije u stvarnom vremenu. UI sustavi tijekom zahvata analiziraju podatke i pomažu kirurzima u donošenju odluka", objašnjava Burak. Najveći napredak u budućnosti očekuje na polju dijagnostike: "UI sustavi mogu analizirati ogromne količine medicinskih podataka, poput laboratorijskih nalaza i medicinskih snimaka (RTG, CT, mamografija), često brže i preciznije od stručnjaka."
UI je posebno uspješan u ranom otkrivanju bolesti poput raka, kardiovaskularnih oboljenja i neuroloških poremećaja. "UI može identificirati nepravilnosti na rendgenskim snimkama, MRI ili CT snimkama s takvom preciznošću da je često usporediva ili čak bolja od iskusnih radiologa", naglašava Burak. Konkretan primjer je rano otkrivanje raka pluća, gdje UI pomaže smanjiti broj pogrešnih dijagnoza.
Prvi UI alati za sprječavanje uskih grla
UI se u Bosni i Hercegovini već koristi u svakodnevnoj medicinskoj praksi, ponajviše putem chatbotova i virtualnih medicinskih asistenata, koji liječnicima i pacijentima omogućuju brz pristup informacijama.
"Medicinski centri i privatne klinike već koriste prednosti UI-ja, posebno u prediktivnoj analitici. Ti sustavi pomažu klinikama u upravljanju resursima, predviđanju broja pacijenata i sprječavanju uskih grla u zdravstvenom sustavu", kaže Burak. Surađuje s privatnim poliklinikama koje koriste elektronički medicinski informacijski sustav MEDEX.EMIS za upravljanje zdravstvenim uslugama.
"Sustav sadrži elemente UI-ja koji pomažu u obradi podataka, ali zasad ne uključuje napredne medicinske analize", objašnjava. Jedan od glavnih izazova u primjeni UI-ja u medicini u BiH nedostatak je kvalitetnih podataka. "Iako neke klinike imaju tisuće pacijenata, količina podataka još uvijek nije dovoljno velika za razvoj naprednih UI sustava, koji se oslanjaju na velike skupove podataka za analizu uzoraka", upozorava Burak.
"Većina naprednih UI sustava, posebice onih temeljenih na velikim jezičnim modelima (LLM), dizajnirana je za englesko govorno područje, što otežava razvoj lokaliziranih rješenja", dodaje. Ipak, globalni UI modeli, poput DeepSeeka, šire podršku na više jezika, što bi u budućnosti moglo otvoriti nove prilike za lokalnu primjenu.
Profesor Burak sa svojim timom planira razvoj mrežnog UI asistenta koji bi pacijentima omogućio postavljanje pitanja i dobivanje medicinskih odgovora na temelju provjerenih podataka. "Najveća prepreka za takav sustav ostaje složenost implementacije na lokalnom jeziku, ali s tehnološkim napretkom dolaze i nova rješenja", dodaje.
Ања Барешиќ/Извор:Pixell
UI u privatnim klinikama: budućnost ili preuranjen korak?
Doktor Bojan Kozomara, direktor specijalne bolnice za oftalmologiju Dr. Kozomara u Banjoj Luci, ističe da je UI već počeo nalaziti primjenu u oftalmološkoj dijagnostici. "UI se trenutačno koristi ponajviše u dijagnostici stražnjeg segmenta oka (optička koherentna tomografija – OCT) te u izračunu intraokularnih leća prije operacije sive mrene", kaže Kozomara.
Očekuje da će u budućnosti tehnologija biti još prisutnija, budući da bolnica trenutačno čeka završnu fazu nabave potrebne opreme. Slično razmišlja i doktor Ammar Đugum, vlasnik Poliklinike Atrijum u Sarajevu, koja još uvijek nema implementirana UI rješenja, ali aktivno istražuje mogućnosti njihove primjene.
"Razmatramo uporabu UI-ja u radiološkoj dijagnostici, osobito u analizi rendgenskih snimaka kralježnice, procjeni cističnih tvorbi na bubrezima i drugih promjena", objašnjava Đugum. Dodaje da su neka UI rješenja već sada iznimno precizna i u nekim slučajevima čak isplativija od klasičnih metoda dijagnostike. "Kada uzmemo u obzir vrijeme koje liječnik troši na analizu podataka, UI rješenja pokazuju se kao financijski isplativija opcija za zdravstvene ustanove", zaključuje.
Prva rješenja i u javnom zdravstvu?
Zavod za javno zdravstvo Federacije BiH još ne koristi umjetnu inteligenciju u svom radu, ali prepoznaje njezin potencijal. "Trenutačno nemamo konkretne projekte koji uključuju UI, ali razmatramo mogućnosti njegove primjene 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 UI rješenja. "U pripremi je chatbot koji će na našoj mrežnoj stranici omogućiti brži pristup informacijama o pravima iz zdravstvenog osiguranja", pojasnila je Darija Filipović Ostojić, voditeljica odjela za odnose s javnošću FZO RS-a. U budućnosti planiraju još projekata koji će iskoristiti prednosti umjetne inteligencije za poboljšanje učinkovitosti fonda.
Iako je trenutačna primjena UI-ja u zdravstvu BiH još ograničena, njegova prisutnost raste. Privatne klinike već poduzimaju prve korake u uvođenju te tehnologije, dok javne institucije istražuju njezine potencijale. "Glavna prepreka ostaje digitalizacija. Bez kvalitetnih elektroničkih medicinskih podataka teško će biti implementirati napredna UI rješenja", naglašava Burak. Ipak, optimističan je u pogledu budućnosti: "S pravim pristupom i ulaganjima, Bosna i Hercegovina može uspješno uhvatiti korak s globalnim trendovima umjetne inteligencije u zdravstvu", zaključuje.
Jesmo li spremni za UI revoluciju?
Najveća opasnost nije sama umjetna inteligencija, već nespremnost da je prihvatimo i pametno iskoristimo. Države koje danas ulažu u UI rješenja sutra će oblikovati budućnost medicine, dok će one koje ostanu na rubu tog vala promjena sve teže pratiti revolucionarna otkrića. Digitalizacija i tehnološke inovacije u zdravstvu nisu luksuz, već nužnost. Ako želimo poboljšati kvalitetu skrbi, smanjiti opterećenje medicinskog osoblja i omogućiti pacijentima učinkovitije liječenje, vrijeme za prilagodbu je sada.
UI neće zamijeniti liječnike, već će ih opremiti snažnijim alatima. Neće donositi odluke umjesto nas, ali će nam pomoći da ih donosimo brže, preciznije i s većom sigurnošću temeljenom na podacima. Neće umanjiti važnost ljudskog kontakta, već će ga osloboditi nepotrebnih administrativnih opterećenja i omogućiti liječnicima da se usmjere na ono što je doista važno – pacijenta.
Vrijeme je da umjetnu inteligenciju u zdravstvu ne doživljavamo kao prijetnju, već kao snažnog saveznika. Da ne samo prepoznamo njezin potencijal već ga i odgovorno iskoristimo za bolju budućnost. To nije tehnološki napredak koji možemo zanemariti ili odgoditi. To je revolucija koja se događa sada. A budućnost zdravstva bit će isprepletena s UI-jem – pitanje više nije hoćemo li biti dio te povijesti, već hoćemo li je biti spremni usmjeriti u pravom smjeru.
– U pisanju članka su sudjelovali: Urban Červek (Slovenija), Ana Ristović (Srbija), Mirjana Joveska (Sjeverna Makedonija), Svjetlana Šurlan (BiH)i Marta Premužak (Hrvatska).
.webp){kind=icon}
