Broj CT i MRI pregleda kod starijih odraslih u SAD-u rastao od 2000. do 2016, dok lekari ostaju preopterećeni analizom sve većeg medicinskog podatka
Prema analizi sprovedenoj u sedam integrisanih zdravstvenih sistema u SAD-u i Ontariju, godišnja upotreba CT (kompjuterizovana tomografija) pregleda kod starijih odraslih osoba u SAD-u porasla je sa 204 na 428 pregleda na 1.000 osoba-godina između 2000. i 2016. godine. Istovremeno, broj MRI (magnetna rezonanca) pregleda više nego dupliran je sa 62 na 139 po 1.000 osoba-godina, pokazuju podaci objavljeni u medicinskoj analizi.
Ovaj značajan rast količine medicinskih slika i podataka nije, međutim, pratila srazmerna efikasnost u kliničkom odlučivanju na mestu pružanja zdravstvene usluge. Elektronski zdravstveni kartoni sadrže više longitudinalnih podataka nego što bilo koji lekar može samostalno da obradi, dok su dijagnostičke odluke i dalje u velikoj meri rezultat lične procene lekara pod ograničenjem vremena i često uz nepotpune informacije o pacijentu.
U neurovaskularnim klinikama, na primer, lekar mora da integriše podatke iz više izvora – snimke, kliničku istoriju, laboratorijske rezultate i individualne faktore rizika – pri čemu nijedan pojedinačan nalaz ili metrika ne može odgovoriti na kompleksnost pacijentove slike. Iako je softver za prikazivanje podataka i modelovanje rizika napredovao, većina rešenja ostaje fokusirana na izdvojene funkcije kao što su automatska identifikacija rizika na osnovu slike, bez uzimanja u obzir šireg medicinskog konteksta koji bi lekar procenio, uključujući prethodnu istoriju bolesti i simptome.
Kao rezultat, zdravstveni radnici se često oslanjaju na sopstveno iskustvo i fragmentirane podatke pri donošenju odluka koje mogu imati dugoročan uticaj na pacijente. Analitičari ističu da rast količine medicinskih podataka bez odgovarajuće integracije u svakodnevni rad lekara ne dovodi automatski do poboljšanja kvaliteta zdravstvene zaštite.
Uprkos dostupnosti savremenih tehnologija i veštačke inteligencije, izazov ostaje razvoj alata koji mogu u realnom vremenu kontekstualizovati i analizirati podatke relevantne za konkretnog pacijenta. Dugoročno, to bi moglo uticati na smanjenje grešaka u dijagnostici i optimizaciju procesa odlučivanja, ali trenutna rešenja još uvek nisu u potpunosti usklađena sa potrebama zdravstvenih profesionalaca.
