Szócska: Nagyobb teret kell adni a mesterséges intelligenciának
Amióta van EESZT, sokkal több adattal dolgoznak az orvosok, amit már a betegek gyógyítására is tudnak használni, írja az Economx.
A magyar egészségügy adatgazdag, főleg azóta, amióta elindult az Elektronikus Egészségügyi Szolgáltatási Tér (EESZT) és hamarosan egy sokkal adatintezívebb eszköztár áll majd az orvosok és a kutatók rendelkezésére, akár a betegágyak mellett is – mondta Szócska Miklós az ECNMX AI Summit 2023 című konferencián. Úgy fogalmazott, hogy az EESZT-ben mindannyian úgynevezett digitális ikrek vagyunk. A szakember az Egészségügyi Menedzserképző Központ vezetője és oktatója, 2023 májusától pedig a Belügyminisztérium Mesterséges Intelligencia Munkacsoportjának vezetője is.
A magyar egészségügy a mesterséges intelligencia rendszerképességének a kibontása, néhány tíz milliárd forintból megoldható, de ha nem lépünk, akkor valaki megcsinálja majd helyettünk, és a licencet eladja nekünk, mi pedig jóval többet fogunk érte fizetni, de most még be tudunk szállni ebbe a versenybe, sorolta Szócska Miklós.
Kiemelte azt is, hogy azért is fontos az MI beengedése a patológiába, mert a szakemberek 65 százaléka 55 évnél idősebb, ők pedig nem a digitális korosztály. Arra van szükség, hogy az egészségügyi diagnosztikában a mesterséges intelligencia még nagyobb teret nyerjen.
***
Világszerte a daganatos megbetegedések átveszik a vezető szerepet, már nem a szív-és érrendszeri betegségek állnak első helyen, mondta Peták István, az Oncompass Medicine alapítója, tudományos igazgatója a konferencián. A kutató a munkatársaival elsőként fejlesztett ki olyan mesterséges intelligencia alapú orvosi szoftvert, ami segíti molekulárisan a személyre szabott célzott daganatellenes kezelések kiválasztását.
A kutatásaik során 2020-ra jutottak el odáig, hogy a betegek 90 százalékának meg tudják mondani, hogy mi okozta a rákot, eddig 723 gént fedeztek fel.
***
A gyógyszerkutatással kapcsolatban Komjáthy Szabolcs, a Turbine AI szoftverfejlesztő csapatának vezetője azt mondta: a hipotézis felállításától, mire egy molekulából gyógyszer lesz, 12-15 évre van szüksége egy gyógyszercégnek. A kutatás-fejlesztés pedig akár 2,5 milliárd dollárba is kerülhet, ez pedig nagyon drága folyamat, és sokáig is tart.
A Turbine AI hetente 100 millió számra végez kísérleteket. A céljuk az, hogy a rákos sejteket úgy tudják megölni, hogy az egészséges sejtek ne pusztuljanak el. Ugyanakkor azt is hangsúlyozta Komjáthy Szabolcs a jövővel kapcsolatban: arra, hogy az első olyan gyógyszerek megjelenjenek, amihez az AI segítségét vették igénybe, arra még néhány évet várni kell – olvasható az Economx összefoglalójában.
