Sztuczna inteligencja z powodzeniem wkracza na różne pola diagnostyki. Jednym z najbardziej obiecujących zastosowań jest analiza obrazów medycznych, gdzie AI wspiera radiologów w identyfikacji nowotworów, zmian miażdżycowych czy innych patologii. Algorytmy AI analizują dane szybciej niż człowiek, co pozwala lekarzom skupić się na interpretacji wyników i podejmowaniu decyzji terapeutycznych.
Przykładem jest Google DeepMind, który opracował model AI zdolny do przewidywania chorób oczu na podstawie skanów siatkówki. W onkologii IBM Watson analizuje setki tysięcy artykułów naukowych, by zaproponować lekarzom najlepsze strategie leczenia raka.
Jednak AI to nie tylko zalety – w artykule omówimy wyzwania, takie jak ograniczone dane treningowe i możliwość błędów wynikających z niekompletnych informacji. Poruszymy także aspekty etyczne, jak odpowiedzialność za błędne diagnozy i zaufanie do algorytmów w krytycznych momentach.