Sztuczna inteligencja
w służbie zdrowia dzieci

Odpowiedź brzmi: tak!
Kid AID to projekt, który ma na celu stworzenie narzędzi opartych o algorytmy sztucznej inteligencji wspierające kadry medyczne w podejmowaniu decyzji dotyczącej postępowania z dziećmi w stanach nagłych.

Jest piątek wieczorem, 8-miesięczna Zuzia zaczyna wysoko gorączkować. Ma 39 stopni Celsjusza, jest marudna, nie chce jeść, nie może spać. Zaniepokojeni rodzice zgłaszają się na nocną i świąteczną pomoc lekarską. Dyżurny lekarz nie ma wprawy w ocenie niemowląt, na wszelki wypadek wysyła Zuzię do szpitala. Rodzice jadą na SOR, następnie czekają z dziewczynką kolejne 3 godziny w izbie przyjęć. Kiedy Zuzię ogląda rezydent pediatrii jest godzina 23:30. Dziewczynka płacze, trudno ocenić czy jest tak bardzo chora, czy zmęczona. Na wszelki wypadek jest przyjęta do szpitala. Zajmuje ostatnie miejsce na oddziale. Chwilę później do izby trafia kolejne dziecko w znacznie gorszym stanie. Zaczyna się poszukiwanie miejsca w innym szpitalu…

Takie sytuacje zdarzają się każdego dnia, w każdym mieście, nie tylko w Polsce. Dlaczego? Ponieważ ocena stanu zdrowia niemowląt i małych dzieci to ogromne wyzwanie. Trzeba nabrać wprawy i praktyki, aby mieć pewność co do słuszności swojego postępowania.

Uniwersytet Medyczny we Wrocławiu wraz z firmą Animativ oraz dzięki współpracy ze Szpitalem im. Św. Jadwigi Śląskiej w Trzebnicy oraz Specjalistycznym Szpitalem im. dra Alfreda Sokołowskiego w Wałbrzychu prowadzą pionierski projekt, który wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) do pomocy medykom w podejmowaniu kluczowych decyzji dotyczących zdrowia małych pacjentów.

Każdego dnia tysiące dzieci trafiają na izby przyjęć z różnymi dolegliwościami.
Badania pokazują, że tylko 4-6% z tych przypadków wymaga natychmiastowej interwencji medycznej, a jedynie u 20% dzieci konieczna jest hospitalizacja.

To oznacza, że wielu hospitalizacji można byłoby uniknąć, gdyby lekarze mieli precyzyjne narzędzia do oceny stanu zdrowia dziecka.

Doświadczeni pediatrzy intuicyjnie rozpoznają „wrażenie ciężko chorego dziecka” (ang. ill appearance), opierając się na takich sygnałach, jak:

• aktywność dziecka,
• oddech
• kolor skóry,
• zachowanie i reakcje dziecka.

Niestety, wiele z tych sygnałów jest subiektywnych i zależnych od doświadczenia lekarza. Dlatego wiele przypadków jest hospitalizowane, mimo że nie wymaga to natychmiastowej interwencji medycznej.

Zespół pod kierownictwem dr Kamili Ludwikowskiej oraz prof. Leszka Szenborna z Katedry i Kliniki Pediatrii i Chorób Infekcyjnych Uniwersytetu Medycznego we Wrocławiu opracowuje aplikację wspomaganą sztuczną inteligencją. Jej celem nie jest zastąpienie lekarza, lecz wsparcie go w ocenie stanu dziecka w trudnych przypadkach.

Aplikacja będzie:

• analizować krótkie nagrania wideo dzieci,
• wykorzystywać algorytmy AI do identyfikacji istotnych objawów, takich jak zaburzenia oddechu wzorca ruchowego, koloru skóry czy osłabienie reakcji dziecka,
• podpowiadać, czy konieczna jest natychmiastowa pomoc, obserwacja w szpitalu czy dalsza diagnostyka.

Jak podkreśla dr Kamila Ludwikowska, AI „nie postawi diagnozy”, ale może znacznie ułatwić lekarzom ocenę, szczególnie w miejscach, gdzie brak dostępu do doświadczonego personelu lub zaawansowanego sprzętu diagnostycznego.

Tworzenie bazy wiedzy
W ramach projektu powstaje baza danych zawierająca:

• W ramach projektu powstaje baza danych zawierająca:
• nagrania wideo małych pacjentów w różnym stanie zdrowia,
• informacje dotyczące przebiegu choroby maluchów, takie jak objawy, wyniki badań czy wywiad lekarski oraz podjęte interwencje.

Nagrania, które będą wykonywane we wrocławskiej klinice oraz w szpitalach w Wałbrzychu i Trzebnicy, pozwolą algorytmom „uczyć się” na podstawie rzeczywistych przypadków. Dzięki temu aplikacja zyska zdolność rozpoznawania subtelnych oznak ciężkiego stanu zdrowia dziecka.

Oprócz wspierania decyzji medycznych aplikacja ma ogromny potencjał dydaktyczny. Młodzi lekarze, studenci medycyny czy ratownicy medyczni będą mogli korzystać z repozytorium przypadków klinicznych, aby zdobywać doświadczenie w ocenie stanu dzieci.

Szkolenia personelu medycznego koncentrują się na obecności konkretnych objawów i nieprawidłowości. Niemowlęta i małe dzieci prezentują jednak ogromną różnorodność zachowań, które wymykają się tym standardowym zasadom. Aby umieć poznać, że „coś jest nie tak”, najpierw trzeba zapoznać się z licznymi przykładami prawidłowych wzorców zachowań dzieci. Nagrania i historie małych pacjentów zgromadzone dla celów projektu Kid AID mogą służyć jako rozliczne przykłady, które pozwolą poznać różnorodność zachowań i objawów u dzieci zarówno w stanie zdrowia jak i choroby. Dzięki temu medycy szybciej wypracują umiejętność adekwatnego oceniania stanu zdrowia dziecka. Dodatkowo, zyskają szansę by „opatrzeć się” i zapoznać z rzadkimi przypadkami klinicznymi poważnych chorób w sposób znacznie pełniejszy i trafniejszy, niż opisy w podręcznikach.

Jak podkreśla prof. Szenborn, to szczególnie ważne w czasach, gdy dzięki szczepieniom dzieci rzadziej chorują na zakaźne choroby, takie jak sepsa meningokokowa, co jest korzystną zmianą w ujęciu zdrowia populacyjnego, ale utrudnia młodym lekarzom zdobywanie praktycznej wiedzy w tym zakresie.

Projekt realizowany jest we współpracy z firmą Animativ sp. z o.o., specjalizującą się w rozwiązaniach cyfrowo-medycznych. Współpraca ta gwarantuje połączenie wiedzy medycznej z najnowszymi technologiami.