Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia prowincji Pendżab: jakościowa analiza możliwości, wyzwań i kwestii etycznych
DOI:
https://doi.org/10.12923/pielxxiw-2026-0025Słowa kluczowe:
sztuczna inteligencja, badania ankietowe, opieka zdrowotna, wdrożenia, prowincja PendżabAbstrakt
Cel pracy. Celem badania jest zidentyfikowanie mocnych i słabych stron, szans oraz zagrożeń związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w systemie opieki zdrowotnej w Pendżabie.
Materiał i metody. Zdecydowano się na jakościowe badania etnograficzne. Wykorzystano połączenie obserwacji i częściowo ustrukturyzowanych wywiadów. Przeprowadzono 9 wywiadów z różnymi pracownikami służby zdrowia w jednym ze szpitali w Lahore. Dane zebrane za pomocą obu metod badawczych poddano procedurom kodowania otwartego i zamkniętego, a następnie zsyntetyzowano w celu sformułowania kompleksowych wniosków.
Wyniki. Istnieją możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji do wczesnego wykrywania chorób, opracowywania leków, opieki pielęgniarskiej oraz analizy obrazów, co może znacznie poprawić jakość opieki i przyspieszyć podejmowanie działań. Sztuczna inteligencja może również pomóc w analizie predykcyjnej na potrzeby planowania zdrowia publicznego oraz poprawić komunikację dzięki systemom przetwarzania języka naturalnego. Aby zapewnić odpowiedzialną i sprawiedliwą integrację sztucznej inteligencji, w badaniu sugeruje się testowanie ram sztucznej inteligencji w konkretnych placówkach opieki zdrowotnej, wzmocnienie zabezpieczeń etycznych i dotyczących danych, inwestowanie w szkolenia zawodowe, zwłaszcza dla pielęgniarek, oraz przeprowadzanie analiz kosztów i korzyści, które będą stanowić wytyczne dla wdrażania.
Wnioski. Sztuczna inteligencja może znacznie zmniejszyć obciążenie pracą, zautomatyzować zadania administracyjne oraz wspierać spersonalizowane leczenie. Jednak jej wdrożenie wymaga pokonania takich przeszkód, jak wysokie koszty, opór personelu oraz obawy dotyczące bezpieczeństwa danych. Konieczne jest etyczne, integracyjne podejście oraz profesjonalne szkolenia, zwłaszcza dla pielęgniarek, które odgrywają kluczową rolę w łączeniu technologii z opieką nad pacjentem.
Bibliografia
1. Garcia M B, Arif Y M, Khlaif Z N, et al. Effective integration of artificial intelligence in medical education: Practical tips and actionable insights. In Transformative Approaches to Patient Literacy and Healthcare Innovation. IGI Global. 2024;1-19. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-3661-8.ch001
2. Brodský Z, et al. Řízení respiračních onemocnění v podniku 21.století. Pardubice: University of Pardubice. Czech Rupublic 2024.
3. Horáčková K, Ochtinská H, Václavíková K, et al. Strategies for introducing preventive measures against respiratory diseases (influenza and Covid-19) In Companies In The Czech Republic – Meta-Analysis. Health Prob. Civil. 2023;17(1):12-23. https://doi.org/10.5114/hpc.2022.122274
4. Iqbal J, Cortés Jaimes DC, Makineni P, et al. Reimagining healthcare: unleashing the power of artificial intelligence in medicine. Cureus. 2023;15(9):e44658. https://doi.org/10.7759/cureus.44658
5. King MR. The future of AI in medicine: a perspective from a Chatbot. Annals of Biomedical Engineering. 2023;51.2:291-295. https://doi.org/10.1007/s10439-022-03121-w
6. Václavíková K, Šoukalová K, Kožená M, et al. Preventive measures of respiratory diseases and impact on employee morbidity – possibilities of using electronic platforms. MMSL. 2024;93(2):206-217. https://doi.org/10.31482/mmsl.2023.019
7. Roser M.“The brief history of artificial intelligence: the world has changed fast – what might be next?” Published online at OurWorldinData.org. Retrieved from: https://ourworldindata.org/brief-history-of-ai’(2022).
8. Ertel W. Introduction to artificial intelligence. Springer. 2018, p. 356. https://doi.org/10.1007/978-0-85729-299-5
9. Asim M, Arif M, Rafiq M, et al. Investigating applications of Artificial Intelligence in university libraries of Pakistan: An empirical study. The Journal of Academic Librarianship. 2023;49(6):1-9. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2023.102803
10. Park W, Kwon H. Implementing artificial intelligence education for middle school technology education in Republic of Korea. Int. J. Technol. Des. Educ. 2023;34:109¬135. https://doi.org/10.1007/s10798-023-09812-2
11. Bharadiya JP. Machine Learning and AI in Business Intelligence: Trends and Opportunities. IJC. 2023; 48(1):123-134. https://ijcjournal.org/index.php/ InternationalJournalOfComputer/article/view/2087
12. Agbo CC, Mahmoud QH, Eklund JM. Blockchain Technology in Healthcare: A Systematic Review. Healthcare. 2019;7(2):56. https://doi.org/10.3390/ healthcare7020056
13. Mumtaz H, Saqib M, Ansar F, et al. The future of Cardiothoracic surgery in Artificial intelligence. Ann. Med. Surg. (Lond). 2022;80:104251. https://doi.org/10.1016/j.amsu.2022.104251
14. Aamir A, Iqbal A, Jawed F, et al. Exploring the current and prospective role of artificial intelligence in disease diagnosis. Ann. Med. Surg. 2024;86(2):943-949. https://doi:10.1097/MS9.0000000000001700
15. Hammersley M, Atkinson P. (2019). Ethnography: Principles in Practice (4th ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315146027.
16. Creswell J W, Poth C N. Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). SAGE Publications, 2018.
17. Muehlematter UJ, Paola D, Kerstin NV. Approval of artificial intelligence and machine learning-based medical devices in the USA and Europe (2015-20): a comparative analysis. Lancet Digit. Health. 2021;3(3): e195-e203. https://doi.org/10.1016/s2589-7500(20)30292-2
18. Nancy R. How artificial intelligence is changing nursing. Nursing Management. 2019;50(9):30-39. https://doi.org/10.1097/01.NUMA.0000578988.56622.21
19. Horáčková K. Occupational medicine. In Brodsky et al. (Eds.), Managing of the respiratory diseases in the 21st century enterprise. 2024. Pardubice: University of Pardubice; 2024, p. 25-29.
20. Harkut DG, Kashmira K. Introductory Chapter: Artificial Intelligence – Challenges and Applications. Artificial Intelligence – Scope and Limitations. Intech Open. 2019. https://doi.org/10.5772/intechopen.84624
21. Shafiq M, Du C, Jamal N, et al. Smart e‐health system for heart disease detection using artificial intelligence and internet of things integrated next‐generation sensor networks. J. Sens. 2023;1:6383099. https://doi.org/10.1155/2023/6383099
22. Bharadiya JP, Thomas R K, Ahmed F. Rise of artificial intelligence in business and industry. JIER. 2023;25(3):85-103. https://doi.org/10.52783/jier.v4i2.850
23. Santamato V, Tricase C, Faccilongo N, et al. Exploring the impact of artificial intelligence on healthcare management: a combined systematic review and machine-learning approach. Appl. Sci. 2024;14(22):10144. https://doi.org/10.3390/app142210144
24. Yang YC, Islam SU, Noor A, et al. Influential usage of big data and artificial intelligence in healthcare. Comput. Math. Methods Med. 2021;5812499. https://doi.org/10.1155/2021/5812499
Pobrania
Opublikowane
Numer
Dział
Licencja
Prawa autorskie (c) 2026 Autorzy
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.
