Σε μια εποχή όπου η τεχνολογία μεταμορφώνει ραγδαία κάθε πτυχή της ζωής μας, ο τομέας της υγειονομικής περίθαλψης δεν αποτελεί εξαίρεση. Η ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) στις ιατρικές πρακτικές έχει πυροδοτήσει μια επαναστατική αλλαγή, υποσχόμενη να βελτιώσει την αποτελεσματικότητα και την ακρίβεια των υπηρεσιών υγειονομικής περίθαλψης, σύμφωνα με το wikihealth.gr. Ωστόσο, αυτή η τεχνολογική πρόοδος εγείρει ένα ενδιαφέρον ερώτημα: Μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να απαντήσει σε ιατρικές ερωτήσεις καλύτερα από τον γιατρό σας;
Στον πυρήνα του, το ερώτημα αυτό αμφισβητεί την παραδοσιακή δυναμική της ιατρικής διαβούλευσης και διάγνωσης. Για δεκαετίες, οι γιατροί αποτελούσαν την πρωταρχική πηγή ιατρικών γνώσεων και φροντίδας των ασθενών. Όμως, με την έλευση εξελιγμένων συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που είναι ικανά να επεξεργάζονται τεράστιες ποσότητες ιατρικών δεδομένων, να διαγιγνώσκουν ασθένειες, ακόμη και να προτείνουν θεραπείες, το τοπίο της υγειονομικής περίθαλψης υφίσταται σημαντικό μετασχηματισμό.
Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη στον ιατρικό τομέα;
Η τεχνητή νοημοσύνη στον ιατρικό τομέα αποτελεί μια πρωτοποριακή συγχώνευση της τεχνολογίας και της υγειονομικής περίθαλψης. Στην ουσία της, η ιατρική τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνει εξελιγμένους αλγορίθμους και λογισμικό που έχουν σχεδιαστεί για να μιμούνται την ανθρώπινη νόηση στην ανάλυση και ερμηνεία σύνθετων δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης. Οι δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική εκτείνονται πολύ πέρα από τη βασική ανάλυση δεδομένων- περιλαμβάνει την ικανότητα να μαθαίνει από νέες πληροφορίες και να προσαρμόζεται σε αυτές χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση. Αυτή η επαναστατική προσέγγιση έχει ανοίξει τις πόρτες σε πολυάριθμες εφαρμογές που κάποτε αποτελούσαν υλικό επιστημονικής φαντασίας.
Ένα εξέχον παράδειγμα της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη είναι η διαγνωστική απεικόνιση. Οι αλγόριθμοι της τεχνητής νοημοσύνης μπορούν πλέον να αναλύουν ακτίνες Χ, μαγνητικές τομογραφίες και αξονικές τομογραφίες με ένα επίπεδο ακρίβειας που ταιριάζει, και μερικές φορές ξεπερνάει, τους ανθρώπινους ακτινολόγους. Τα συστήματα αυτά εκπαιδεύονται σε τεράστια σύνολα δεδομένων ιατρικών εικόνων, επιτρέποντάς τους να εντοπίζουν μοτίβα και ανωμαλίες που μπορεί να είναι ενδεικτικά διαφόρων καταστάσεων υγείας, από κατάγματα και όγκους έως ανεπαίσθητα σημάδια χρόνιων ασθενειών.
Πέρα από την απεικόνιση, η τεχνητή νοημοσύνη κάνει σημαντικά βήματα σε τομείς όπως η γονιδιωματική ιατρική. Αναλύοντας γενετικά δεδομένα, η ΑΙ μπορεί να βοηθήσει στην κατανόηση της ατομικής γενετικής σύνθεσης, οδηγώντας σε ιδιαίτερα εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας. Για παράδειγμα, στην ογκολογία, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό του πιο αποτελεσματικού θεραπευτικού σχήματος με βάση τους γενετικούς δείκτες ενός όγκου, βελτιώνοντας σημαντικά τα αποτελέσματα της θεραπείας.
Μια άλλη εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης είναι η προγνωστική ανάλυση. Τα νοσοκομεία χρησιμοποιούν συστήματα ΑΙ για την ανάλυση ιστορικών δεδομένων ασθενών, βοηθώντας τα να προβλέψουν ποιοι ασθενείς κινδυνεύουν να αναπτύξουν ορισμένες καταστάσεις, όπως η σήψη ή η καρδιακή ανεπάρκεια. Αυτή η προβλεπτική ικανότητα επιτρέπει την έγκαιρη παρέμβαση, σώζοντας ενδεχομένως ζωές και μειώνοντας το κόστος της υγειονομικής περίθαλψης.
Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη επεκτείνει την εμβέλειά της στον τομέα της ψυχικής υγείας. Τα chatbots και οι εφαρμογές που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη παρέχουν υποστήριξη για την ψυχική υγεία, προσφέροντας τα πάντα, από γνωστική συμπεριφορική θεραπεία έως τεχνικές διαχείρισης του στρες. Αν και δεν αντικαθιστούν την επαγγελματική ψυχολογική βοήθεια, προσφέρουν προσιτή υποστήριξη σε όσους δεν θα μπορούσαν διαφορετικά να την έχουν.
Ωστόσο, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική δεν είναι χωρίς προκλήσεις. Ένα σημαντικό εμπόδιο είναι να διασφαλιστεί ότι τα συστήματα ΑΙ εκπαιδεύονται σε διαφορετικά και αντιπροσωπευτικά σύνολα δεδομένων. Υπάρχει επίσης το ζήτημα της ενσωμάτωσης των εργαλείων της τεχνητής νοημοσύνης στα υφιστάμενα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης, το οποίο συχνά περιλαμβάνει την πλοήγηση σε πολύπλοκα ρυθμιστικά και ηθικά τοπία.
Καθώς ατενίζουμε το μέλλον, οι δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη είναι απεριόριστες. Από την επανάσταση στην ανακάλυψη φαρμάκων έως τη δυνατότητα απομακρυσμένης παρακολούθησης χρόνιων παθήσεων, η τεχνητή νοημοσύνη είναι έτοιμη να βελτιώσει σημαντικά τόσο την αποτελεσματικότητα όσο και την ποιότητα της ιατρικής περίθαλψης. Το κλειδί για την αξιοποίηση αυτού του δυναμικού έγκειται στην επίτευξη ισορροπίας μεταξύ της τεχνολογικής προόδου και της διατήρησης της ανθρώπινης επαφής που βρίσκεται στην καρδιά της υγειονομικής περίθαλψης.
Πώς υποστηρίζει η τεχνητή νοημοσύνη τους γιατρούς;
Η υποστήριξη που παρέχει η Τεχνητή Νοημοσύνη στους γιατρούς είναι πολύπλευρη και εξελίσσεται συνεχώς. Στον τομέα της διάγνωσης, η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να ερμηνεύει γρήγορα και με ακρίβεια ιατρικές εικόνες και εξετάσεις φέρνει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο οι γιατροί διαγιγνώσκουν ασθένειες. Με την Τεχνητή Νοημοσύνη, τα μοτίβα στις πολύπλοκες απεικονίσεις μπορούν να εντοπιστούν γρήγορα, βοηθώντας στην έγκαιρη και ακριβέστερη διάγνωση παθήσεων όπως ο καρκίνος, οι νευρολογικές διαταραχές και οι καρδιακές παθήσεις.
Στο σχεδιασμό της θεραπείας, τα συστήματα ΑΙ μπορούν να αναλύουν όγκους ιατρικών ερευνών και κλινικών μελετών σε δευτερόλεπτα, κάτι που θα χρειαζόταν σε έναν άνθρωπο ερευνητή σημαντικά περισσότερο χρόνο. Αυτή η ικανότητα επιτρέπει στους γιατρούς να παραμένουν στην αιχμή της ιατρικής γνώσης και να ενσωματώνουν τα πιο πρόσφατα ερευνητικά ευρήματα στα σχέδια θεραπείας τους. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να αναλύσει δεδομένα από τα αρχεία υγείας του ίδιου του ασθενούς για να συστήσει εξατομικευμένες στρατηγικές θεραπείας, λαμβάνοντας υπόψη παράγοντες όπως το ιατρικό ιστορικό, τις γενετικές πληροφορίες και τον τρόπο ζωής.
Η παρακολούθηση των ασθενών είναι ένας άλλος τομέας στον οποίο η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει ουσιαστική βοήθεια. Φορητές συσκευές εξοπλισμένες με τεχνολογία AI μπορούν να παρακολουθούν ζωτικά σημεία και να ανιχνεύουν ανωμαλίες σε πραγματικό χρόνο, παρέχοντας κρίσιμα δεδομένα που μπορούν να οδηγήσουν σε έγκαιρη ιατρική παρέμβαση. Οι συσκευές αυτές είναι ιδιαίτερα επωφελείς για τη διαχείριση χρόνιων παθήσεων όπως ο διαβήτης ή οι καρδιακές παθήσεις, όπου η συνεχής παρακολούθηση μπορεί να οδηγήσει σε καλύτερη διαχείριση της νόσου και βελτιωμένα αποτελέσματα για τους ασθενείς.
Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στα διοικητικά καθήκοντα, μειώνοντας τον χρόνο που αφιερώνουν οι γιατροί στη γραφειοκρατία. Αυτή η αποτελεσματικότητα επιτρέπει στους γιατρούς να επικεντρωθούν περισσότερο στη φροντίδα των ασθενών παρά στα διοικητικά καθήκοντα. Τα εργαλεία που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να βοηθήσουν στην οργάνωση των αρχείων των ασθενών, στον προγραμματισμό των ραντεβού, ακόμη και στην πρόβλεψη των μη εμφανίσεων των ασθενών, βελτιστοποιώντας τον χρόνο και τους πόρους του παρόχου υγειονομικής περίθαλψης.
Παρά τα πλεονεκτήματα αυτά, ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης είναι να υποστηρίζει και όχι να αντικαθιστά την κρίση του γιατρού. Η ενσυναισθητική σύνδεση και η κλινική εμπειρία ενός ανθρώπινου γιατρού είναι αναντικατάστατες, ιδίως όσον αφορά την κατανόηση των αποχρώσεων της φροντίδας των ασθενών που εκτείνονται πέρα από τα δεδομένα και τους αλγόριθμους.
Μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να διαγνώσει με ακρίβεια τα προβλήματα υγείας;
Η ακρίβεια της τεχνητής νοημοσύνης στη διάγνωση προβλημάτων υγείας αποτελεί αντικείμενο μεγάλου ενδιαφέροντος και συνεχιζόμενης έρευνας. Σε ορισμένους τομείς, όπως η ανάλυση ιατρικών εικόνων, η τεχνητή νοημοσύνη έχει επιδείξει επίπεδο ακρίβειας που είναι συγκρίσιμο με εκείνο των ανθρώπινων εμπειρογνωμόνων ή, σε ορισμένες περιπτώσεις, το ξεπερνά. Τα συστήματα αυτά εκπαιδεύονται σε χιλιάδες εικόνες, επιτρέποντάς τους να εντοπίζουν σημάδια ασθενειών όπως ο καρκίνος, οι νευρολογικές διαταραχές και διάφορες εσωτερικές κακώσεις με αξιοσημείωτη ακρίβεια.
Ωστόσο, η διαδικασία της ιατρικής διάγνωσης είναι περίπλοκη και συχνά απαιτεί ένα επίπεδο κατανόησης και πλαισίου που επί του παρόντος βρίσκεται πέρα από τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης. Η διάγνωση ενός ασθενούς δεν αφορά απλώς την ανάλυση των αποτελεσμάτων των εξετάσεων- περιλαμβάνει μια ολοκληρωμένη αξιολόγηση των συμπτωμάτων του ασθενούς, του ιατρικού ιστορικού, ακόμη και των παραγόντων του τρόπου ζωής. Οι γιατροί φέρνουν ένα κρίσιμο επίπεδο κατανόησης του πλαισίου σε αυτή τη διαδικασία, λαμβάνοντας υπόψη όχι μόνο τα δεδομένα, αλλά και τη συνολική ευημερία του ασθενούς.
Οι περιορισμοί της τεχνητής νοημοσύνης γίνονται ιδιαίτερα εμφανείς σε πολύπλοκες περιπτώσεις όπου πολλαπλές παθήσεις μπορεί να παρουσιάζουν παρόμοια συμπτώματα ή σε σπάνιες ασθένειες που δεν αντιπροσωπεύονται καλά στα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης. Τα συστήματα της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να δυσκολεύονται με νέες ασθένειες, όπου τα ιστορικά δεδομένα είναι περιορισμένα ή ανύπαρκτα, όπως παρατηρήθηκε κατά τα πρώτα στάδια της πανδημίας COVID-19.
Υπάρχουν επίσης ανησυχίες σχετικά με τις προκαταλήψεις που ενυπάρχουν στα συστήματα της τεχνητής νοημοσύνης. Εάν ένα εργαλείο ΑΙ έχει εκπαιδευτεί κυρίως σε δεδομένα από ορισμένες δημογραφικές ομάδες, μπορεί να μην αποδίδει το ίδιο καλά σε άλλες. Αυτό εγείρει σημαντικές ηθικές ανησυχίες σχετικά με τη δικαιοσύνη και την ισότητα στην υγειονομική περίθαλψη.
Παρ’ όλα αυτά, οι δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στη διάγνωση είναι τεράστιες. Οι συνεχείς εξελίξεις στους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης και η αυξανόμενη διαθεσιμότητα ποικίλων ιατρικών συνόλων δεδομένων συμβάλλουν στην αντιμετώπιση ορισμένων από αυτούς τους περιορισμούς. Στο μέλλον, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να διαδραματίσει κρίσιμο ρόλο στην έγκαιρη ανίχνευση ασθενειών, οδηγώντας σε καλύτερα αποτελέσματα για τους ασθενείς.
Θα αντικαταστήσει η τεχνητή νοημοσύνη τους ανθρώπινους γιατρούς;
Η έννοια της αντικατάστασης των ανθρώπινων γιατρών από την τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα συνηθισμένο θέμα στις συζητήσεις για το μέλλον της υγειονομικής περίθαλψης. Ωστόσο, είναι σημαντικό να κατανοήσουμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι τοποθετημένη για να αντικαταστήσει τους γιατρούς, αλλά για να αυξήσει τις δυνατότητές τους. Τα δυνατά σημεία της τεχνητής νοημοσύνης και των ανθρώπινων γιατρών είναι συμπληρωματικά, καθώς το καθένα καλύπτει κενά που το άλλο δεν μπορεί να καλύψει.
Η τεχνητή νοημοσύνη υπερέχει στην επεξεργασία τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων, στην αναγνώριση μοτίβων και στην εκτέλεση επαναλαμβανόμενων εργασιών με μεγάλη ακρίβεια και ταχύτητα. Αυτές οι ικανότητες είναι ανεκτίμητες σε τομείς όπως η διάγνωση, η ανάλυση δεδομένων και οι διοικητικές εργασίες ρουτίνας. Ωστόσο, η άσκηση της ιατρικής περιλαμβάνει περισσότερα από την επεξεργασία δεδομένων και την αναγνώριση προτύπων. Απαιτεί ενσυναίσθηση, ηθική κρίση και βαθιά κατανόηση της ανθρώπινης εμπειρίας – ιδιότητες που η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να αναπαραγάγει.
Οι γιατροί φέρνουν στο τραπέζι χρόνια κλινικής εμπειρίας και εκπαίδευσης, που τους επιτρέπουν να λαμβάνουν διαφοροποιημένες αποφάσεις που λαμβάνουν υπόψη όχι μόνο τα ιατρικά δεδομένα αλλά και τις ηθικές, κοινωνικές και προσωπικές πτυχές της φροντίδας των ασθενών. Η ανθρώπινη επαφή στην ιατρική είναι ένα κρίσιμο στοιχείο που η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να αντικαταστήσει.
ΔΙΑΒΑΣΤΕ ΕΠΙΣΗΣ
Υγεία: Ποιος είναι ο μικρός καρπός με τη μεγάλη διατροφική αξία – Προστατεύει το έντερο, βελτιώνει τον ύπνο και αγαπά την καρδιά
Επιπλέον, η σχέση γιατρού-ασθενούς βασίζεται στην εμπιστοσύνη και την επικοινωνία. Οι ασθενείς συχνά μοιράζονται ευαίσθητες, προσωπικές πληροφορίες με τους γιατρούς τους, κάτι που ίσως να είναι απρόθυμοι να κάνουν με ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης. Η επιβεβαίωση και η κατανόηση που παρέχει ένας ανθρώπινος γιατρός είναι θεμελιώδη στοιχεία της θεραπευτικής διαδικασίας.
Στο ορατό μέλλον, η τεχνητή νοημοσύνη θα συνεχίσει να εξελίσσεται ως ένα ισχυρό εργαλείο στο οπλοστάσιο της υγειονομικής περίθαλψης, αλλά θα λειτουργεί παράλληλα και όχι στη θέση των ανθρώπινων γιατρών. Το πιο αποτελεσματικό μοντέλο υγειονομικής περίθαλψης θα είναι πιθανότατα εκείνο όπου η τεχνητή νοημοσύνη θα χειρίζεται εργασίες έντασης δεδομένων, απελευθερώνοντας τους γιατρούς να επικεντρωθούν περισσότερο στην άμεση φροντίδα των ασθενών και στη λήψη σύνθετων ιατρικών αποφάσεων.
Καθώς κοιτάμε μπροστά, το κλειδί θα είναι η εύρεση της σωστής ισορροπίας μεταξύ της τεχνολογικής καινοτομίας και της διατήρησης των ανθρώπινων στοιχείων που βρίσκονται στην καρδιά της ιατρικής πρακτικής. Ο στόχος δεν θα πρέπει να είναι η αντικατάσταση των ανθρώπινων γιατρών με την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά η δημιουργία ενός συστήματος υγειονομικής περίθαλψης όπου τα δύο θα λειτουργούν αρμονικά, ενισχύοντας το ένα τα πλεονεκτήματα του άλλου.
Ποιοι είναι οι κίνδυνοι από την εξάρτηση από την τεχνητή νοημοσύνη για ιατρικές συμβουλές;
Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να βελτιώσει σημαντικά την υγειονομική περίθαλψη, το να βασιστεί κανείς αποκλειστικά σε αυτήν για ιατρικές συμβουλές ενέχει εγγενείς κινδύνους. Μία από τις πρωταρχικές ανησυχίες είναι η ακρίβεια και η αξιοπιστία των συστημάτων της τεχνητής νοημοσύνης. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης είναι τόσο καλά όσο τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύονται, και αν αυτά τα δεδομένα είναι ελαττωματικά ή μεροληπτικά, μπορεί να είναι και τα συμπεράσματα της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό το ζήτημα της μεροληψίας μπορεί να οδηγήσει σε λανθασμένες διαγνώσεις ή ακατάλληλες συστάσεις θεραπείας, ιδίως για τις ομάδες που υποεκπροσωπούνται στα σύνολα ιατρικών δεδομένων.
Ένας άλλος κίνδυνος είναι το ενδεχόμενο τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης να μην αντιληφθούν τις αποχρώσεις της κατάστασης ενός ασθενούς. Η ιατρική διάγνωση και θεραπεία απαιτούν συχνά μια ολιστική κατανόηση της υγείας ενός ασθενούς, συμπεριλαμβανομένων παραγόντων όπως το οικογενειακό ιστορικό, ο τρόπος ζωής, ακόμη και η κοινωνικοοικονομική κατάσταση. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, τουλάχιστον στην τρέχουσα κατάστασή τους, δεν είναι ικανά να ενσωματώνουν αυτούς τους ποικίλους και συχνά λεπτούς παράγοντες στις αναλύσεις τους.
Το απόρρητο των δεδομένων είναι μια άλλη σημαντική ανησυχία. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης απαιτούν πρόσβαση σε τεράστιες ποσότητες προσωπικών δεδομένων υγείας για να λειτουργήσουν αποτελεσματικά. Η διασφάλιση της ασφάλειας και του απορρήτου αυτών των ευαίσθητων πληροφοριών είναι υψίστης σημασίας, καθώς οι παραβιάσεις θα μπορούσαν να έχουν σοβαρές συνέπειες για την ιδιωτική ζωή και την ευημερία των ατόμων.
Επιπλέον, υπάρχει το ζήτημα της λογοδοσίας. Σε περιπτώσεις όπου η σύσταση ενός συστήματος τεχνητής νοημοσύνης οδηγεί σε κακό αποτέλεσμα, ο προσδιορισμός της ευθύνης μπορεί να είναι δύσκολος. Αυτό εγείρει σύνθετα ηθικά και νομικά ζητήματα που πρέπει να αντιμετωπιστούν καθώς η τεχνητή νοημοσύνη ενσωματώνεται όλο και περισσότερο στην υγειονομική περίθαλψη.
Καθώς η τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης εξελίσσεται και γίνεται πιο εξελιγμένη, οι δυνατότητές της να φέρει επανάσταση στη φροντίδα των ασθενών συνεχίζουν να αυξάνονται. Από τη δυνατότητα έγκαιρης ανίχνευσης ασθενειών έως τη διευκόλυνση της ανάπτυξης νέων θεραπειών, η τεχνητή νοημοσύνη πρόκειται να διαδραματίσει ολοένα και πιο σημαντικό ρόλο στην υγειονομική περίθαλψη, προσφέροντας οφέλη που εκτείνονται πολύ πέρα από το ιατρείο. Στη συζήτηση για την τεχνητή νοημοσύνη έναντι των ανθρώπινων γιατρών, είναι σαφές ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να αντικαταστήσει πλήρως την εμπειρογνωμοσύνη, την κρίση και την ενσυναισθητική φροντίδα που παρέχουν οι ανθρώπινοι γιατροί. Ωστόσο, η ικανότητα της ΤΝ να επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων και να μαθαίνει από μοτίβα την καθιστά ανεκτίμητο εργαλείο για τη βελτίωση των υπηρεσιών υγειονομικής περίθαλψης. Το μέλλον της υγειονομικής περίθαλψης δεν έγκειται στην επιλογή μεταξύ της τεχνητής νοημοσύνης και των ανθρώπινων γιατρών, αλλά στην αρμονική ενσωμάτωση της ΤΝ στην υγειονομική περίθαλψη για να συμπληρώσει και να ενισχύσει την ανθρώπινη ιατρική πρακτική.
Καθώς συνεχίζουμε να προοδεύουμε τεχνολογικά, η σύμπραξη μεταξύ της ΤΝ και των επαγγελματιών υγείας υπόσχεται να ξεκλειδώσει νέες δυνατότητες στην ιατρική διάγνωση, τη θεραπεία και τη φροντίδα των ασθενών, ωφελώντας τελικά το κοινωνικό σύνολο. Παρόλο που η ΤΝ δεν αποτελεί πανάκεια για όλες τις προκλήσεις της υγειονομικής περίθαλψης, ο ρόλος της στην υποστήριξη των ιατρών και στη βελτίωση των αποτελεσμάτων των ασθενών είναι αναμφισβήτητος και γίνεται ολοένα και πιο σημαντικός στην ψηφιακή εποχή.
