Az MI-fejlesztések óriási változásokat hozhatnak az egészségügyben, ám az nem olyan egyszerű kérdés, hogyan kerülhetnek közvetlenül a betegellátásba. Az AI Summit 2026 egészségügyi szekciójának előadásai erre is mutattak néhány működő példát – írja a Weborvos.
A tudományos ülésen többek között a koraszülöttek monitorozásáról és a diabéteszes retinopátia szűrését támogató MI-megoldásokról, a cukorbeteg gondozás részleges automatizálásának lehetőségeiről, valamint az agykutatásban használható rendszerekről tartottak előadásokat a szakértők.
A koraszülött babák nonstop megfigyelése
A 32. terhességi hét előtt világra jött koraszülöttek idegrendszere a méhen kívüli környezetben jelentős fejlődésen megy keresztül a születés utáni hetekben, a neonatális intenzív osztályon ezért minden, a babára ható tényező jelentőséggel bír.
Dr. Földesy Péter, a SZTAKI kutatója az AI Summit-on egy olyan technológiát mutatott be, amely a hagyományos megfigyelést automatizált monitorozással és MI-alapú képelemzéssel egészítheti ki. A kutatócsoport a szülők beleegyezésével életfontosságú jeleket és videofelvételeket rögzített – az így létrehozott adatbázis több mint tízezer órányi felvételt tartalmaz.
A speciálisan erre a feladatra fejlesztett modellek képesek felismerni a csecsemők testhelyzetét és mozgását, az adatokból pedig az alvási mintázatokra és az ellátás időzítésére vonatkozó információk is kinyerhetők. A neonatális osztályokon egy csecsemőt az összefoglaló szerint naponta akár 40–50 alkalommal is felébreszthetnek a különböző beavatkozások miatt, az MI segítségével jobban megválasztható lehet, mikor célszerű ezeket elvégezni. A technológiát a Semmelweis Egyetemmel közös vállalkozás keretében viszik tovább, ha minden jól megy, hamarosan orvostechnikai eszközzé nyilvánítják.
CIKKAJÁNLÓ: Hogyan segítheti a digitalizáció a jövő betegellátását? – szekszárdi konferencián keresik a legjobb megoldásokat
Segítheti az MI a diabétesszel való együttélést
A cukorbetegséggel való együttélés egyik nagy terhe, hogy folyamatosan figyelni kell nemcsak az evésre, hanem szinte mindenre, ami az emberrel történik. Az AI Summiton bemutatott technológiai fejlődés egyik fontos célja éppen ennek a folyamatos döntési tehernek a csökkentése.
A korszerű rendszerekben a folyamatos glükózmonitor adatai alapján algoritmusok akár ötpercenként újraszámolhatják az optimális inzulinadagolást.
A további kutatás célja olyan rendszerek létrehozása, amelyek egyre pontosabban képesek előre jelezni a glükózszint változását, miközben kevesebb manuális beavatkozást igényelnek az embertől. Emellett képfelismerő alkalmazásokkal ételfotók alapján is megbecsülhetjük az elfogyasztott szénhidrát mennyiségét. Bartucz István saját tapasztalatai alapján azért hangsúlyozta, hogy az MI által generált információkat kritikusan kell kezelni.
Szemfenékfotó és MI: gyorsabbá válhat a diabéteszes retinopátia szűrése
A mesterséges intelligencia egyik legkézenfekvőbb egészségügyi alkalmazási területe a képfelismerés. Prof. Dr. Nagy Zoltán Zsolt, a Semmelweis Egyetem szemész szakorvosa, egyetemi tanára és igazgatója azt mutatta be, hogyan lehetne ezt a diabéteszes retinopátia szűrésében alkalmazni. A cukorbetegség szemészeti szövődményének korai felismerése azért különösen fontos, mert megfelelő időben történő kezeléssel megelőzhető vagy késleltethető a súlyos látásromlás. Az előadásban ismertetett vizsgálatban az MI által pozitívként jelzett 17 eset közül 13-ban igazolódtak a diabéteszes retinopátia jelei.
CIKKAJÁNLÓ: Egészségügyi kérdések az interneten – erre használják legtöbben a mesterséges intelligenciát
A pupillatágítást nem igénylő, úgynevezett non-mydriatikus funduskamerával a vizsgálat az előadás szerint páciensenként körülbelül tíz perc alatt elvégezhető, míg a hagyományos, pupillatágítással járó vizsgálat 30–40 percet is igénybe vehet. Egy ilyen rendszer ezért nagy betegpopuláció szűrésére is alkalmasabb lehet, miközben az MI segíthet kiválasztani azokat a felvételeket, amelyek szemészeti értékelést igényelnek.
Nagy Zoltán Zsolt előadásának egyik központi gondolata ezért egy szervezett szűrőhálózat kialakítása volt, amelyben az automatizált képelemzés és a szakellátás egymásra épülhet.
Az agykutatás és a mesterséges intelligencia egymást is alakíthatja
Az egészségügyi szekció egyik legtávolabbra mutató előadását Dr. Rózsa Balázs, a BrainVisionCenter Kutatóintézet és Kompetenciaközpont alapítója és tudományos igazgatója tartotta.
Az agyi aktivitás nagy felbontású vizsgálata gyakran a kísérleti állat mozgásának korlátozásával jár, viszont ez éppen azokat a természetes viselkedéseket változtathatja meg, amelyeket vizsgálni szeretnének a kutatók. Rózsa Balázs egy olyan 3D mikroszkóprendszert mutatott be, amely robotkar segítségével követi a szabadon mozgó állatot, miközben valós időben kompenzálja az agy mozgását. Így egyszerre válhat lehetővé az idegsejtek aktivitásának mérése és stimulálása természetesebb viselkedési helyzetekben.
CIKKAJÁNLÓ: Új módszerrel vizsgálhatják egyenként a daganatsejteket Szegeden
A kutatás egyik hosszabb távú célja a látás részleges helyreállítása – meghatározott idegsejt-populációk azonosításával és stimulálásával a tudósok mesterséges vizuális információ létrehozásának lehetőségét vizsgálják. Az előadásban ismertetett eredmények egyelőre állatkísérletes kutatásokból származnak, így az emberi alkalmazás lehetőségétől még jelentős távolság választja el őket.
Rózsa Balázs előadása egy másik irányban is összekapcsolta az agykutatást a mesterséges intelligenciával. Miközben az MI egyre fontosabb eszköze lehet az idegrendszer vizsgálatának, az agy működésének jobb megértése vissza is hathat a mesterséges intelligencia fejlesztésére. A biológiai idegrendszer ugyanis rendkívül energiahatékony módon végez összetett számításokat, és ennek megértése a jövő MI-rendszereinek fejlesztéséhez is új ötleteket adhat – ha ez valóban jó ötletnek bizonyul.
Az AI Healthcare Summit 2026 előadásaiból készített sorozatunk zárócikkében talán összefoglalóan megállapíthatjuk: a nap végén az MI értékét az egészségügyben az mutatja meg, hogy képes-e egy konkrét klinikai problémát biztonságosabban, gyorsabban vagy kisebb terheléssel megoldani. Néha ez az érték pedig egészen hétköznapi is lehet: egy koraszülött csecsemőt kevesebbszer kell felébreszteni.
Forrás: Weborvos / Kiemelt fotó: Getty Images
