În medicina veterinară, provocările legate de inteligența artificială nu mai țin de lipsa de date, ci de felul în care acestea pot fi transformate în rezultate utile. „Generarea de date nu mai este o problemă. Provocarea este ce facem cu aceste date”, a spus Miel Hostens, profesor la College of Agriculture and Life Sciences din cadrul Universității Cornell.

Hostens a susținut o prezentare la a doua ediție a Simpozionului de Inteligență Artificială în Medicina Veterinară (SAVY 2.0), desfășurat la Cornell între 16 și 18 mai. Evenimentul a reunit 130 de participanți în Ithaca, New York, și peste 80 de participanți virtuali din 23 de țări. Pentru a lărgi accesul, organizatorii au oferit intrare gratuită participanților din țările cu venituri mici și medii. Tema simpozionului a fost „Inovație, incluziune și impact”, cu scopul de a răspunde nevoilor actuale ale medicinei veterinare și nu de a prezenta tehnologii speculative. În cadrul celor două zile au avut loc peste 20 de prezentări despre aplicații AI în sănătatea faunei sălbatice, supravegherea One Health, analiza datelor din ferme și diagnosticul la animalele de companie.

Așteptări și realitate

Hostens a caracterizat ultimii zece ani în domeniul AI ca fiind marcați de investiții mari și așteptări ridicate, dar cu puține rezultate practice. El a menționat progresele în managementul de precizie al fermelor de lapte, unde se combină imagini video, date de la senzori și înregistrări privind sănătatea și producția pentru a sprijini monitorizarea efectivelor. Detectarea prin imagini computerizate a unor comportamente subtile care pot indica stadii timpurii de șchiopătat este în curs de dezvoltare, la fel și analiza radiografiilor. Totuși, dezvoltările tehnologice aplicabile pe scară largă rămân limitate, a adăugat el.

„Marile povești de succes nu există încă”, a spus Hostens, explicând că funcții deja pe piață, precum predicția șchiopătării, nu și-au dovedit încă valoarea constantă în ferme. El a subliniat că progresul depinde mult de modul în care sunt gestionate și împărțite datele. În spitalele veterinare pentru animale de companie, datele – mai ales cele de imagistică – pot fi etichetate standardizat și au acces controlat. În schimb, datele provenite din ferme sunt dispersate între exploatații, laboratoare și terți și sunt supuse unor restricții comerciale și de confidențialitate.

Pentru a depăși aceste obstacole, Hostens a solicitat finanțare de la National Science Foundation pentru a dezvolta metode prin care datele să poată fi colectate și puse laolaltă fără a include informații sensibile. El a mai vorbit despre un proiect ce conectează conținutul Journal of Dairy Science cu o interfață tip chat-bot, pentru a permite utilizatorilor să acceseze rapid articolele, fără a căuta manual prin arhive.

Hostens consideră că medicii veterinari din sectorul animalelor de fermă vor putea folosi în viitor sisteme care să prioritizeze pacienții înainte ca medicul să ajungă la fața locului. El a descris un scenariu în care practicianul întreabă „Care pacienți au nevoie de atenție astăzi?”, iar sistemul returnează o listă de animale ce necesită examinare pe baza istoricului efectivului, a comportamentului recent și a datelor de mediu.

Astfel de instrumente, a spus Hostens, ar putea reduce timpul necesar unui medic veterinar la început de carieră pentru a căpăta încredere și pentru a lua decizii.

Eficiență în activitatea zilnică

Fosta tehniciană veterinară Allie Aspen a vorbit despre felul în care documentarea asistată de AI poate ajuta echipele din clinici să economisească timp.

Aspen, în prezent specialist în soluții clinice la Scribenote, o companie care dezvoltă un procesor de limbaj bazat pe AI pentru cabinete veterinare, a povestit cum și-a văzut colegii copleșiți de epuizare, lucrând câte 16 ore, sărind peste mese și lipsindu-le timpul cu familia. Situația a determinat-o să schimbe domeniul și să se angajeze în medicina umană, unde era responsabilă de transcrierea notițelor doctorilor.

„Doctorii erau prezenți. Erau conectați cu pacienții lor. Plecau la timp și puteau să-și petreacă timpul cu familia”, a spus Aspen.

Ulterior s-a întors în medicina veterinară și a contribuit la implementarea unui program de transcriere AI în cadrul Veterinary Emergency Group. Rezultatul a fost mai puțin timp petrecut pentru documentare și actualizarea fișelor medicale, ceea ce a redus presiunea asupra personalului și a permis o atenție sporită pentru animale.

Tehnologia de transcriere AI reduce în medie cu 90 de minute timpul dedicat zilnic notițelor, a explicat Aspen, ceea ce permite chiar și preluarea a încă unul sau două cazuri pe zi de către un medic. Aceste minute în plus se transformă în zile mai bune și o încărcătură mai ușoară, a adăugat ea.

Aspen a relatat și experiențele unor medici: un medic veterinar cu deficiențe de auz a spus că, fără grija documentării, se poate concentra pe expresii faciale și limbajul corpului, iar un clinician cu anxietate severă a scris că frica de noi cazuri s-a transformat în entuziasm de a ajuta mai mulți oameni și animale.

„Nu este vorba despre AI”, a spus Aspen. „Este despre construirea unui viitor în care îngrijirea să fie sustenabilă pentru toți cei care o oferă.” Pentru cabinetele aglomerate și cu personal redus, Aspen a prezentat situația ca fiind una practică: instrumentele care reduc documentația și aduc echilibrul sprijină pacienții și clienții, iar astfel eficiența devine bunăstare.

Veterinarul.ro prezintă faptele și dezbaterile din profesie, cu scopul de a informa și sprijini comunitatea veterinară. Publicăm articole care reflectă atât perspectivele medicilor, cât și impactul asupra societății.

Sursa: avma.org

Primește ultimele noutăți veterinare

Abonează-te la newsletterul săptămânal Veterinarul.ro

În fiecare luni îți trimitem pe e-mail cele mai importante știri și articole din domeniul veterinar.

Mă Abonez