W ostatnich latach inteligentne urządzenia noszone (wearables) przeszły drogę od prostych krokomierzy do zaawansowanych narzędzi monitorujących stan zdrowia. Dzięki sztucznej inteligencji stają się one nie tylko rejestratorami danych, lecz także systemami predykcyjnymi, które mogą wspierać diagnostykę i profilaktykę chorób. W świecie biznesu i zarządzania zdrowiem pracowników technologia ta może odegrać kluczową rolę.

Według raportu Think Tank SGH wartość globalnego rynku AI w ochronie zdrowia wzrośnie z 32,3 miliarda dolarów w 2024 roku do 208,2 miliarda dolarów w 2030 roku, co oznacza średnioroczny wzrost na poziomie 36,4%. Ta dynamiczna ekspansja wskazuje na rosnące znaczenie technologii AI i wearables jako ważnych elementów nowoczesnej opieki medycznej.

Zmiana paradygmatu: od reaktywnej do predykcyjnej opieki zdrowotnej

Tradycyjny model opieki zdrowotnej koncentruje się głównie na reagowaniu na objawy – pacjenci zgłaszają się do lekarzy zazwyczaj dopiero wtedy, gdy doświadczają dolegliwości wymagających interwencji. Rozwój technologii ubieralnych (wearables), wspieranych przez algorytmy sztucznej inteligencji, otwiera jednak możliwości dla bardziej proaktywnego podejścia. Urządzenia te mogą na bieżąco monitorować funkcje organizmu i wykrywać niewielkie zmiany potencjalnie wskazujące początek problemów zdrowotnych.

Dzięki wykorzystaniu analizy dużych zbiorów danych (Big Data), technologie te mają potencjał do wczesnego rozpoznawania czynników ryzyka określonych schorzeń, takich jak zaburzenia snu czy choroby układu sercowo-naczyniowego, zanim pojawią się bardziej wyraźne objawy. Z kolei mHealth (mobilne technologie zdrowotne) umożliwiają zdalne monitorowanie parametrów i ułatwiają komunikację pacjentów z personelem medycznym.

Na przykład urządzenia noszone na nadgarstku, takie jak smartwatche z funkcją EKG, mogą wykrywać nieprawidłowości w pracy serca. Mimo że nie zastępują one diagnostyki medycznej, mogą pomóc zarówno użytkownikom, jak i lekarzom szybciej zauważyć niepokojące sygnały i skierować pacjenta na dalsze badania, co z kolei zmniejsza ryzyko poważniejszych incydentów zdrowotnych, takich jak udar czy zawał serca.

Jak AI i Big Data pomagają w medycynie predykcyjnej?

Sztuczna inteligencja (AI) oraz duże zbiory danych (Big Data) odgrywają kluczową rolę w rewolucji, która zachodzi w medycynie. Wykorzystanie zaawansowanych modeli predykcyjnych umożliwia lekarzom i specjalistom ds. zdrowia szybsze i dokładniejsze identyfikowanie zagrożeń, co pozwala na wczesne interweniowanie, a także dostosowanie opieki do indywidualnych potrzeb pacjentów. Dzięki rozwojowi takich technologii jak wearables (urządzenia noszone, np. smartwatche, opaski fitness i sensory zdrowotne) zyskujemy dostęp do ogromnych ilości danych, które w czasie rzeczywistym mogą być analizowane przez sztuczną inteligencję, co oferuje nową jakość diagnostyki i monitorowania stanu zdrowia.

1. Personalizacja opieki zdrowotnej to jeden z najistotniejszych obszarów, w którym AI wspiera tradycyjne podejście medyczne. Dzięki analizie danych zbieranych przez urządzenia noszone przez pacjentów, sztuczna inteligencja jest w stanie wykrywać unikalne wzorce zdrowotne poszczególnych osób. Na tej podstawie systemy AI mogą generować zalecenia dopasowane do indywidualnych potrzeb pacjenta. Przykładem może być analiza danych z czujników monitorujących pracę serca, które mogą wykrywać takie nieprawidłowości jak arytmia, zanim pojawią się charakterystyczne objawy. Ponadto AI może badać wzorce snu, identyfikując ryzyko wystąpienia takich zaburzeń jak bezdech senny. W rezultacie pacjenci otrzymują spersonalizowane informacje na temat stanu swojego zdrowia, co umożliwia szybszą reakcję i opiekę profilaktyczną.

2. Wczesne wykrywanie chorób przewlekłych to jeden z kluczowych obszarów, w których połączenie sztucznej inteligencji z analizą Big Data przynosi wymierne korzyści dla opieki zdrowotnej. Szybkie rozpoznanie takich schorzeń jak cukrzyca, choroby serca czy zaburzenia neurologiczne może znacząco wpłynąć na jakość życia pacjentów oraz zmniejszyć ryzyko powikłań. Algorytmy AI, bazujące na dużych zbiorach danych, analizują zmiany w kluczowych parametrach zdrowotnych, takich jak poziom glukozy we krwi, ciśnienie tętnicze, tętno, a także dane dotyczące aktywności fizycznej, diety czy snu. Przykładowo obserwacja wzorców tętna, poziomu aktywności i stylu życia może wspomagać rozpoznanie ryzyka rozwoju cukrzycy typu 2 na wczesnym etapie. W kontekście chorób neurologicznych AI może analizować dane z urządzeń ubieralnych, jak zmiany w ruchu, mowie czy codziennych nawykach, co z kolei będzie wspierać lekarzy w rozpoznawaniu pierwszych symptomów choroby Parkinsona czy Alzheimera. Choć technologie te nie zastępują fachowej diagnozy lekarskiej, stanowią cenne narzędzie wspierające wczesne wykrywanie chorób i kierowanie pacjentów na odpowiednie badania, co może zwiększyć skuteczność późniejszego leczenia.

3. Reakcja na zagrożenia zdrowotne w czasie rzeczywistym to aspekt, który wyróżnia współczesną medycynę opartą na AI i Big Data. Dzięki ciągłemu monitorowaniu parametrów zdrowotnych pacjentów urządzenia noszone mogą reagować na wszelkie niepokojące zmiany. Na przykład jeśli smartwatch wykryje nagły wzrost poziomu stresu, system AI może automatycznie zaproponować techniki relaksacyjne, takie jak ćwiczenia oddechowe czy medytację, aby pomóc użytkownikowi zapanować nad stresem. W przypadku wykrycia nieprawidłowego rytmu serca, system może natychmiastowo powiadomić lekarza lub najbliższe służby ratunkowe, co pozwala na szybką interwencję medyczną i zmniejsza ryzyko poważniejszych komplikacji zdrowotnych.

PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ: Pacjent w cyfrowym świecie

Wyzwania etyczne i prawne związane z użyciem AI w urządzeniach zdrowotnych

Rozwój sztucznej inteligencji w urządzeniach noszonych niesie ze sobą zarówno ogromny potencjał, jak i poważne wyzwania etyczne oraz prawne. Jednym z najważniejszych problemów jest ochrona prywatności i bezpieczeństwo danych zdrowotnych, które należą do najbardziej wrażliwych informacji osobistych. Urządzenia zbierają ogromne ilości danych biometrycznych w czasie rzeczywistym, od tętna po wzorce snu. Rodzi się pytanie o to, kto ma do nich dostęp, jak są przechowywane i w jaki sposób mogą być wykorzystywane.

Kolejnym wyzwaniem jest odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez systemy AI. W przypadku błędnych prognoz lub nieprawidłowych rekomendacji zdrowotnych pojawia się problem: kto ponosi odpowiedzialność – producent urządzenia, dostawca algorytmu czy użytkownik? Istotna jest także przejrzystość algorytmów, czyli tzw. AI explainability, ponieważ użytkownicy i lekarze muszą rozumieć, na jakiej podstawie system dochodzi do określonych wniosków.

Podsumowanie

Dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym możliwe staje się wczesne wykrywanie chorób, szybka reakcja na zagrożenia oraz lepsze dostosowanie terapii do indywidualnych potrzeb. Aby w pełni wykorzystać potencjał tych technologii, konieczne jest jednak zapewnienie bezpieczeństwa danych i przejrzystości algorytmów. Tylko przy zachowaniu równowagi między innowacją a odpowiedzialnością AI w urządzeniach noszonych może bezpiecznie wspierać opiekę nad pacjentem.

Źródła

• Harvard Medical School. (2024). AI leveraging wearables and other patient-generated data in research. LINK  
• Zhang, X., Li, Y., et al. (2024). Artificial intelligence–powered wearables for early detection of sleep and cardiac disorders: A systematic review. Sleep Medicine. LINK
• Nahavandi, D., Alizadehsani, R., Khosravi, A., & Acharya, U. R. (2021). Application of artificial intelligence in wearable devices: Opportunities and challenges. Computer Methods and Programs in Biomedicine. LINK
• Sara Seitz (2024). The Evolution of Wearables and the Future of Predictive Analytics. LINK