– Sztuczna inteligencja ma zastosowanie w regionalnych centrach krwiodawstwa, zarówno w Polsce, jak i za granicą. Pomaga poprawić pracę takich centrów krwiodawstwa poprzez optymalizację pewnych procesów. Modele sztucznej inteligencji potrafią powiedzieć, ile krwi należy wyprodukować bądź też ilu dawców należy zaprosić i zrobić to w sposób optymalny, czyli żeby tej krwi nie było za dużo, bo wtedy się przeterminuje i będzie zmarnowana, ale też żeby nie było za mało, bo wtedy jest panika i musimy tej krwi poszukiwać bardzo na cito – mówi w wywiadzie dla agencji Newseria Innowacje Mateusz Zaborski z AIDA Diagnostics, polskiego dostawcy inteligentnych rozwiązań dla centrów krwiodawstwa.

System AIDA Blood wykorzystuje sztuczną inteligencję do danych historycznych i aktualnych do wspomagania podejmowania optymalnych decyzji dotyczących inwentaryzacji krwi i jej składników. Modele sztucznej inteligencji opracowują informacje o aktualnej sytuacji i przewidywaniach na przyszłość. Informacje te są wzbogacone o sugestie, które umożliwiają łatwiejsze podejmowanie decyzji wpływających na efektywność pracy ośrodków. Polska firma opracowała też moduł AI/Data Science szacujący sugerowany poziom inwentaryzacji krwi do przeprowadzenia w danym dniu połączony z oceną ryzyka wystąpienia niedoboru składników krwi na kolejne dni. Algorytmy są dostosowywane do charakterystyki każdego konkretnego banku krwi na podstawie ich specyficznego zbioru danych.

– Kiedy spojrzymy na ośrodki, które zajmują się krwią, to zobaczymy, że często mają problemy chociażby z podstawową cyfryzacją. W tych ośrodkach często wciąż pracuje się na papierze, nie ma dobrych systemów elektronicznych. Ale też nie jest tak źle, ponieważ w szczególności nasze polskie ośrodki są otwarte na te innowacje, współpracują z nami, korzystają z naszych modeli. Jest to kilka centrów krwiodawstwa w kraju i wydaje się, że takie sugestie czy wspomaganie modelami zyskuje uznanie – zauważa Mateusz Zaborski.

Wzorcowy model gospodarowania krwią funkcjonuje na przykład w Regionalnym Centrum Krwiodawstwa i Krwiolecznictwa w Białymstoku. Automatyzacja procesów weszła tam na najwyższy poziom, ponieważ raporty dotyczące przychodów, rozchodów i stanów magazynowych koncentratu krwinek płytkowych są tam tworzone raz dziennie przez roboty, które następnie wysyłają te dane do platformy AIDA. Przygotowanie takiego raportu w normalnych warunkach wiązałoby się ze żmudną pracą ludzi. Zastąpienie ich pracy pracą robotów pozwala też uniknąć błędów, które mogłyby się pojawić przy sporządzaniu papierowej dokumentacji.

Zdaniem ekspertów sztuczna inteligencja mogłaby znaleźć zastosowanie również w innych obszarach działania systemu krwiodawstwa i krwiolecznictwa, na przykład w procesie komunikacji.

– Kiedy spojrzymy na dawców, którzy tę krew przynoszą i bez nich nie byłoby właściwie tego rynku, to tutaj wciąż mamy takie archaiczne metody jak dzwonienie czy nawet za granicą wysyłanie listów. Rozwiązanie takie jak ChatGPT Free mogłoby być wykorzystywane, żeby kontaktować się z dawcami, umawiać ich na wizyty. Nie musielibyśmy dzwonić czy do nich pisać, tylko to modele mogłyby tych dawców umawiać i umawiać ich w sposób optymalny, tak żeby przychodziło ich tylu, ilu trzeba, i takich grup, jakich naprawdę potrzebujemy – uważa specjalista.

Z przekazanej na styczniowym posiedzeniu sejmowej Komisji Zdrowia informacji na temat funkcjonowania krwiodawstwa i krwiolecznictwa w okresie 2019–2021 roku wynika, że średnie dzienne zapotrzebowanie na krew to 4 ty. jednostek. W czasie pandemii, z uwagi na ograniczenie liczby przeprowadzanych operacji, utrzymywało się ono na poziomie 2,5 tys. W Polsce jest około 600 tys. krwiodawców, którzy dokonują do 1,3 mln donacji rocznie.