Aż 30% wszystkich światowych danych generuje branża medyczna. adekwatne wykorzystanie zgromadzonych informacji zrewolucjonizuje diagnostykę i leczenie pacjentów. Equinix, światowa firma z branży centrów danych, wskazuje, iż potrzeba do tego dobrze wytrenowanych algorytmów AI i solidnej infrastruktury cyfrowej. Potwierdza to aż 72% organizacji z sektora zdrowotnego, które w 2025 roku planują inwestować w architekturę IT, aby rozwijać swoją działalność – wynika z najnowszego raportu Deloitte.
Masowa informatyzacja i cyfryzacja ochrony zdrowia stworzyła przed lekarzami i naukowcami szansę na analizę i wnioskowanie z terabajtów danych medycznych. Pozwala to na niespotykaną wcześniej skalę przyspieszyć proces diagnostyczny wielu groźnych chorób, a także zwiększyć efektywność opracowywania nowych leków i sposobów leczenia.
„Jednak skuteczna i prawidłowa analiza danych jest bardzo złożonym procesem, który tradycyjnie wymaga znacznych zasobów finansowych i kadrowych. Z tego powodu wiele placówek medycznych posiadających wartościowe dane o chorobach, nie mogła z nich efektywnie korzystać, aby przyspieszyć diagnostykę kolejnych przypadków. Wszystko się zmieniło, kiedy gwałtownie przyspieszył rozwój sztucznej inteligencji – to był kolejny kamień milowy dla sektora zdrowotnego, który przed wieloma nowymi graczami otworzył drzwi do innowacji.” – zwraca uwagę Sylwia Pyśkiewicz, dyrektor zarządzająca Equinix w Polsce.
Wprowadzenie algorytmów AI do codziennej pracy analityków danych spowodowało, iż naukowcy i lekarze mogą działać szybciej. Wsparcie ze strony algorytmów pozwala pracować choćby przy ograniczonych zasobach ludzkich. Dane nie muszą już być analizowane manualnie, ponieważ mogą do tego posłużyć znacznie dokładniejsze i szybsze algorytmy, które w ciągu zaledwie kilku sekund zbadają tysiące rekordów zgromadzonych w bazach. To umożliwia spersonalizowanie opieki zdrowotnej i dostosowanie terapii indywidualnie do każdego pacjenta.
Jednak, aby to osiągnąć, organizacje muszą być w stanie pozyskiwać i agregować dane z wielu źródeł. Przykładowo placówki poszukujące jak najskuteczniejszej strategii leczenia raka muszą wymieniać się informacjami z instytucjami medycznymi z całego świata. Wymaga to architektury sztucznej inteligencji, która zarówno chroni wrażliwe dane pacjentów, jak i umożliwia bezpieczny dostęp do chmur i partnerów w celu ulepszenia współpracy. Equinix, światowy lider w branży centrów danych, umożliwia przechowywanie danych genomowych w chmurze, a następnie bezpieczne udostępnianie ich partnerom badawczym w celu analizy. Takie współdzielenie odbywa się za pośrednictwem prywatnego, wysokowydajnego rozwiązania połączeń międzysystemowych.
Jednak dostęp do niemal nieograniczonej ilości informacji niesie za sobą pewne zagrożenia. Rozproszenie danych zbieranych przez różne systemy może prowadzić do wyciągania błędnych wniosków. Aby tego uniknąć, podmioty z sektora zdrowotnego potrzebują skutecznej strategii pozyskiwania, agregowania i przechowywania danych, jak również wysokowydajnych serwerów i strategii czyszczenia zasobów oraz integrowania różnych źródeł danych. Można w tym celu zacząć od umieszczenia swojej infrastruktury w wysokowydajnym centrum danych, które jest przystosowane do obsługi AI.
Kwestie prywatności danych są również istotne, ponieważ firmy często pracują z wrażliwymi danymi osobowymi pacjentów, dlatego ochrona przed naruszeniami jest niezbędna. Podejście oparte na prywatnej sztucznej inteligencji może złagodzić wiele z tych kwestii, ponieważ umożliwia firmom korzystanie z prywatnej infrastruktury IT do przeprowadzania operacji AI.
„Centra danych Equinix wspierają sektor zdrowotny oraz instytucje badawcze w korzystaniu z AI np. do diagnostyki chorób na bardzo wczesnym etapie. Dobrym przykładem może być firma Harrison.ai, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy zdjęć rentgenowskich, co pomaga lekarzom szybciej postawić diagnozę. Firma korzysta z infrastruktury NVIDIA umieszczonej w centrum danych Equinix. To prywatne wdrożenie sztucznej inteligencji zaowocowało 8-krotnym wzrostem efektywności przetwarzania danych i skróceniem czasu szkolenia modeli z miesięcy do kilku dni” – mówi Sylwia Pyśkiewicz, dyrektor zarządzająca Equinix w Polsce.
Na dostępie do danych medycznych mogą skorzystać również świadczeniodawcy usług medycznych, którzy na podstawie prowadzonych analiz poprawią jakość opieki, oferując np. spersonalizowane leczenie czy dokładnie dobrane do pacjenta działania profilaktyczne.
Kolejną grupą, która skorzysta na rozwoju sztucznej inteligencji, są naukowcy, którzy będą mogli zmienić tradycyjne podejście np. do odkrywania i opracowywania leków, co znacznie obniży koszty i skróci czas potrzebny do prowadzenia badań. Zatem procesy te będą nie tylko szybsze i tańsze, ale leki odkryte dzięki AI będą miały również wyższe wskaźniki skuteczności we wczesnych fazach badań klinicznych.
Potrzebna jest dziś szersza kooperacja w zakresie udostępniania danych między wszystkimi podmiotami z sektora ochrony zdrowia, aby w pełni wykorzystać potencjalne korzyści płynące z wykorzystania technologii i potencjału danych do odkrywania nowych rozwiązań naukowych oraz udoskonalania leków i metod diagnostycznych ratujących życie.
