Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) αποτελεί τη μεγαλύτερη τεχνολογική καινοτομία που έχει επηρεάσει την ιατρική από την ανακάλυψη των αντιβιοτικών (Topol, 2023). Η ταχύτατη πρόοδος στην ΤΝ επιτρέπει την ανάλυση τεράστιων όγκων ιατρικών δεδομένων, τη βελτίωση της διάγνωσης και τη διαμόρφωση εξατομικευμένων θεραπευτικών προσεγγίσεων (Rajpurkar et al., 2024). Όπως κάθε επανάσταση, όμως, συναντά τόσο ενθουσιασμό όσο και επιφυλάξεις. Οι επαγγελματίες υγείας ανησυχούν για ζητήματα αξιοπιστίας, ευθύνης και απώλειας του ανθρώπινου στοιχείου, ενώ άλλοι αναγνωρίζουν τις ευκαιρίες για βελτίωση της αποτελεσματικότητας και της πρόσβασης στην περίθαλψη (The Lancet Digital Health, 2024).

Η ενσωμάτωση της ΤΝ στην ιατρική και νοσηλευτική δεν θα συμβεί απότομα αλλά θα εξελιχθεί σταδιακά, μέσα από τρεις φάσεις μετασχηματισμού που θα αναδιαμορφώσουν ριζικά την παροχή φροντίδας.

1η Φάση: Η τρέχουσα περίοδος (0–2 έτη)

Τα πρώτα βήματα της ΤΝ στην ιατρική εκτυλίσσονται ήδη. Εργαλεία αυτόματης καταγραφής ιατρικών δεδομένων, συστήματα υποστήριξης λήψης αποφάσεων και αλγόριθμοι ανάλυσης εικόνων βελτιώνουν την αποτελεσματικότητα και μειώνουν το διοικητικό βάρος για τους γιατρούς (World Health Organization, 2023).

Σήμερα, εφαρμογές ΤΝ χρησιμοποιούνται για τον έλεγχο μαστογραφιών, δερματικών αλλοιώσεων και φωτογραφιών βυθού οφθαλμού, μειώνοντας τον φόρτο χαμηλής πολυπλοκότητας των ειδικών και επιτρέποντας στους πάροχους πρωτοβάθμιας φροντίδας να αναλαμβάνουν περισσότερες διαγνωστικές αρμοδιότητες (Amann et al., 2024). Αυτό επιτρέπει στην υγειονομική ομάδα  να εργάζεται στο ανώτερο επίπεδο των ικανοτήτων της, επικεντρώνοντας σε περίπλοκες περιπτώσεις. Παρότι η αύξηση της αποδοτικότητας είναι θετική, ενδέχεται να ασκηθεί καθοδική πίεση στην αμοιβή και στην παραδοσιακή ιεραρχία του ιατρικού επαγγέλματος.

2η Φάση: Η εξατομίκευση και η αυτονομία (4–7 έτη)

Κατά τη δεύτερη φάση, η ΤΝ θα ενισχύσει την εξατομικευμένη ιατρική. Μεγάλα μοντέλα δεδομένων θα προβλέπουν την έκβαση ασθενειών με βάση βιοδείκτες, γονιδιακές πληροφορίες και περιβαλλοντικούς παράγοντες που σήμερα δεν λαμβάνονται υπόψη (Johnson et al., 2025).Τα χειρουργικά συστήματα θα αποκτήσουν μεγαλύτερη αυτονομία, προσαρμόζοντας τις ρυθμίσεις τους σύμφωνα με τα προεγχειρητικά δεδομένα και τα διεγχειρητικά συμβάντα (Rajpurkar et al., 2024). Παράλληλα, οι γιατροί ενδέχεται να βλέπουν λιγότερους ασθενείς, καθώς η πρόληψη και η έγκαιρη διάγνωση θα μετακινηθούν πιο κοντά στην πρωτοβάθμια περίθαλψη.

Οι ασθενείς, εξοικειωμένοι πλέον με την ΤΝ, θα απαιτούν τη χρήση της στις ιατρικές πρακτικές, πιέζοντας όσους καθυστερούν να την υιοθετήσουν (The Lancet Digital Health, 2024). Ωστόσο, θα υπάρξει κίνδυνος για μια νέα μορφή «εξειδικευμένης άγνοιας» — νέοι γιατροί μπορεί να δυσκολεύονται να συνθέτουν τις πληροφορίες που τους προσφέρει η ΤΝ σε μια συνολική, ανθρώπινη διάγνωση (World Health Organization, 2023).

Τομείς με τη μεγαλύτερη εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στην ιατρική

Η Τεχνητή Νοημοσύνη αναμένεται να έχει τη μεγαλύτερη χρήση σε τομείς όπου η ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων και εικόνων είναι κρίσιμη για τη λήψη αποφάσεων. Ιδιαίτερα στην ακτινολογία, η ΤΝ ήδη επιτυγχάνει υψηλή ακρίβεια στην ανίχνευση κακοηθειών σε μαστογραφίες, αξονικές και μαγνητικές τομογραφίες, προσφέροντας υποστήριξη στους ειδικούς για ταχύτερες και ακριβέστερες διαγνώσεις (Rajpurkar et al., 2024). Στην παθολογία και τη δερματολογία, η χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης επιτρέπει την αναγνώριση μοτίβων που συχνά διαφεύγουν του ανθρώπινου οφθαλμού (Amann et al., 2024).Εξίσου ραγδαία αναπτύσσεται η εφαρμογή της ΤΝ στην καρδιολογία, μέσω συστημάτων που προβλέπουν καρδιακά επεισόδια από ηλεκτροκαρδιογραφήματα ή δεδομένα wearable συσκευών (Johnson et al., 2025).Στην νεφρολογία, η ΤΝ αξιοποιείται ήδη για την πρόβλεψη της εξέλιξης της χρόνιας νεφρικής νόσου (ΧΝΝ), εντοπίζοντας πρότυπα στα δεδομένα που δεν είναι εμφανή στον κλινικό ιατρό. Αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης εκτιμούν με μεγαλύτερη ακρίβεια τον ρυθμό σπειραματικής διήθησης και εντοπίζουν ασθενείς υψηλού κινδύνου για νεφρική ανεπάρκεια (Rajpurkar et al., 2024; Johnson et al., 2025). Επιπλέον, συστήματα ΤΝ βελτιστοποιούν την αιμοκάθαρση και προβλέπουν επιπλοκές, ενώ στη μεταμόσχευση νεφρού χρησιμοποιούνται για την επιλογή συμβατών δοτών και την πρόβλεψη απόρριψης μοσχεύματος (Esteva et al., 2023).
Συνολικά, η ΤΝ συμβάλλει στη μετάβαση προς μια εξατομικευμένη, προγνωστική και προληπτική ιατρική (Topol, 2023).

3η Φάση: Η βαθιά ενσωμάτωση (8–10 έτη)

Η τρίτη φάση θα χαρακτηρίζεται από πλήρη ενσωμάτωση της ΤΝ στην ιατρονοσηλευτική πρακτική. Ακόμη και οι σκεπτικιστές θα αναγνωρίσουν τη χρησιμότητά της ως επικουρικού εργαλείου στη διάγνωση και τον σχεδιασμό θεραπείας (Esteva et al., 2023).Τα ρομποτικά συστήματα θα εκτελούν ή θα βοηθούν σε χειρουργικές πράξεις αυτόνομα, ενώ η ευθύνη για πιθανές επιπλοκές θα γίνεται δυσκολότερο να αποδοθεί αποκλειστικά στον άνθρωπο γιατρό. Ο ορισμός της «κακής πρακτικής» θα αλλάξει, καθώς η ΤΝ θα λειτουργεί ως δεύτερη γνώμη που επηρεάζει τα πρότυπα περίθαλψης (Johnson et al., 2025).Η υγειονομική περίθαλψη θα μεταφερθεί εν μέρει στο σπίτι μέσω εξ αποστάσεως παρακολούθησης και «έξυπνων» συσκευών. Η πρόσβαση στην περίθαλψη θα εξαρτάται περισσότερο από τη συνδεσιμότητα παρά από τη φυσική παρουσία, βελτιώνοντας τις υπηρεσίες σε απομακρυσμένες περιοχές (Topol, 2023). Ωστόσο, η υπερ-εταιρικοποίηση του συστήματος υγείας και η δημιουργία ενός «ιατρικού θυρωρού» για όσους μπορούν να πληρώσουν ίσως απειλήσουν την ισότητα στην πρόσβαση.Σε αυτό το στάδιο, οι επαγγελματίες υγείας θα πρέπει να επαναπροσδιορίσουν τον ρόλο τους — από αποκλειστικοί πάροχοι γνώσης σε συνεργάτες και ελεγκτές της τεχνητής νοημοσύνης.

Συμπέρασμα

Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αντικαθιστά τον επαγγελματία υγείας αλλά τον εξελίσσει. Οι επαγγελματίες υγείας που θα αγκαλιάσουν την αλλαγή θα βρουν στην ΤΝ έναν συνεργάτη που ενισχύει την ακρίβεια, μειώνει τα σφάλματα και διευρύνει την πρόσβαση στην περίθαλψη (Amann et al., 2024). Αντίθετα, η αδράνεια μπορεί να οδηγήσει σε επαγγελματική ασχετοσύνη. Όπως είπε ο Eric Shinseki, αρχηγός του επιτελείου στρατού των ΗΠΑ (1999-2003) : «Αν δεν σας αρέσει η αλλαγή, θα σας αρέσει ακόμη λιγότερο η ασχετοσύνη».

Τα επόμενα χρόνια θα σηματοδοτήσουν μια νέα εποχή στην ιατρική και νοσηλευτική— όχι μόνο τεχνολογική, αλλά και βαθιά ανθρωποκεντρική, όπου η ΤΝ θα γίνει εργαλείο ενδυνάμωσης της υγειονομικής ομάδας και όχι υποκατάστασής της.

Βιβλιογραφία

Amann, J., Blasimme, A., Vayena, E., Frey, D. and Madai, V.I. (2024) ‘Explainability and trust in medical AI systems’, NPJ Digital Medicine, 7(4), pp.112–119.https://doi.10.1186/s12911-020-01332-6.

Esteva, A., et al. (2023) ‘Trends and challenges in the clinical deployment of machine learning models’, Science Translational Medicine, 15(712), eabp8312.

Johnson, K.W., et al. (2025) ‘AI-driven predictive analytics in personalized medicine’, Journal of the American Medical Informatics Association (JAMIA), 32(2), pp.201–213.

Rajpurkar, P., Chen, E., Banerjee, O. and Topol, E.J. (2024) ‘AI in Healthcare: The Next Decade’, Nature Medicine, 30(1), pp.15–25.https://doi.10.1038/s41591-021-01614-0.

The Lancet Digital Health (2024) ‘Artificial intelligence in clinical practice: From promise to implementation’, The Lancet Digital Health, 6(2), e100–e108.

Topol, E. (2023) Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. New York: Basic Books.

World Health Organization (2023) Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health: WHO Guidance. Geneva: WHO.

Ειδήσεις υγείας σήμερα
Ι. Βαρδακαστάνης: Το αναπηρικό κίνημα συνεχίζει να αγωνίζεται και να διεκδικεί
Ενδυνάμωση των ασθενών: Καμπάνια ευαισθητοποίησης για την ενίσχυση υιοθέτησης της περιτοναϊκής κάθαρσης στην Ελλάδα
Πνευμονία: Βακτηριακό ένζυμο είναι πιθανό να προκαλεί μοιραίες καρδιακές επιπλοκές [μελέτη]