Personalizacja terapii przy wsparciu narzędzi takich jak Dermodetector AI Pro czy Zemits Skin Analysis to realny fakt w nowoczesnej dermatologii i kosmetologii. Ale czy taka automatyzacja, oparta na sztucznej inteligencji (AI), rzeczywiście realnie przybliża rozwiązania medyczne wszystkim pacjentom – czy wręcz przeciwnie, dzieli ich na grupy różnego dostępu? Już na wstępie warto zaznaczyć: AI, rozumiana tu jako algorytmy uczące się na danych pacjenta (zdjęcia, parametry skóry), jest dziś nie tyle „zastępcą”, co asystentem lekarza.
Personalizacja w kontekście medycyny oznacza dopasowanie diagnozy i terapii do indywidualnych cech osoby. Personalizacja „AI-supported” wykorzystuje algorytmy do analizy cech skóry oraz rekomendowania zabiegów, czasem precyzyjniej niż rutynowe badania lekarskie. Jednak efekty systemowe są złożone i dalekie od jednoznacznych.
Wpływ AI na dostępność usług dermatologicznych
Włączenie AI do praktyki medycznej może zwiększać szeroki dostęp do diagnostyki. Przykładowo, systemy wideodermatoskopii analizujące zdjęcia zmian skórnych są już dostępne bez skierowania, co oznacza szybszy dostęp do opinii o potencjalnie groźnych zmianach. Modele takie jak PanDerm mogą niekiedy przewyższać lekarzy pod względem trafności diagnozy. Jednak nawet najdoskonalsza technologia nie eliminuje starych problemów – takich jak ograniczenia zbiorów treningowych.
Deklarowana skuteczność AI, sięgająca 80–95%, dotyczy przede wszystkim danych pochodzących od pacjentów o jasnej karnacji. W praktyce oznacza to, że osoby z ciemniejszą skórą (typy Fitzpatrick IV–VI) są wciąż diagnozowane mniej precyzyjnie, bo <5% zdjęć użytych do trenowania tych modeli przedstawia taką populację. W efekcie istnieje ryzyko utrwalania nierówności w zakresie bezpieczeństwa i skuteczności badań dermatologicznych.
Personalizacja bez mitologii równości
Istotne jest, że personalizacja terapii i zabiegów opierająca się na AI w praktyce nie rozstrzyga kwestii równości dostępu do medycyny estetycznej. Pomimo rosnącej liczby narzędzi wspierających lekarzy, system nie znosi barier ekonomicznych czy kulturowych. Wciąż nie ma jasnych odpowiedzi, czy wdrożenie AI obniża koszty procedur, czy raczej czyni je jeszcze droższymi i dostępnymi dla zamożniejszej części populacji. Co więcej, regularny monitoring stanu zdrowia przez AI, choć zwiększa poczucie kontroli, może wpływać na psychikę pacjentów – jednak ten obszar pozostaje niemal zupełnie niezbadany.
Podsumowując, należy pamiętać, że personalizacja medyczna oparta na AI raczej wspiera sektor dermatologiczny w precyzyjnej diagnostyce niż systemowo wyrównuje dostęp do profesjonalnych usług estetycznych. Trend ten zmienia przede wszystkim sposób pracy lekarzy i jakość analiz, ale nie niweluje historycznych różnic w dostępie do najwyższej jakości opieki.
Jeśli interesują Cię dalekosiężne skutki wdrożeń AI w usługach zdrowotnych, śledź aktualizacje na https://sztucznainteligencjablog.pl/!
