Hvordan opdagelsen af ​​AI-biomarkører kan påvirke behandling af lungesygdomme

Lungesygdomme kan være svære at diagnosticere og behandle. Selvom du ved, hvilken specifik tilstand en person har, er det svært at sige, hvordan deres krop vil reagere. Biomarkører gør det meget lettere at forstå disse faktorer.

Biomarkører er biologiske tegn, der giver information om en tilstand eller en patients krop. Med disse markører kan du nemmere genkende unikke sygdomsstrenge eller fortælle, hvordan de kan påvirke en specifik patient. Nyere forskning har fundet ud af, at kunstig intelligens (AI) kan hjælpe med at opdage og identificere disse biomarkører, hvilket baner vejen for mange forbedringer.

Her er, hvordan AI-biomarkører kan påvirke behandlinger af lungesygdomme.

Tidslinjer for hurtig behandling

"AI kan opdage lungekræft et år eller to tidligere end menneskelige analytikere" 

En af de vigtigste fordele ved biomarkører er, hvordan de muliggør hurtigere behandlinger. Fordi biomarkører foreslår specifikke tilstande, kan du ved at se dem præcist diagnosticere lungesygdomme hurtigere, så du kan behandle dem hurtigere. Biomarkører kan indikere nødvendige lungetransplantationer år før konventionelle metoder i nogle situationer.

AI tager disse fordele et skridt videre ved at strømline biomarkøridentifikationsprocessen. Maskinlæringsalgoritmer er meget dygtige til klassificeringsopgaver, og jo flere data de møder, jo bedre bliver de til det. Som et resultat kan de analysere medicinske scanninger eller andre tests for at genkende biomarkører langt hurtigere, end en person kan.

AI's præcision betyder, at disse algoritmer kan spotte biomarkører, før de overhovedet er tydelige for læger. Nogle undersøgelser viste, at AI kan opdage lungekræft et år eller to tidligere end menneskelige analytikere.

Forbedring af diagnostisk nøjagtighed

AI-biomarkører kan også hjælpe med at diagnosticere lungesygdomme mere præcist. Selv med nutidens medicinske standarder og teknologi er fejldiagnoser mere almindelige, end du måske tror. En undersøgelse fandt det én ud af 25 tilfælde krævet omklassificering efter at have analyseret dem igen med forskellige værktøjer.

Computere er ofte mere præcise end mennesker, når det kommer til denne type arbejde. AI-algoritmer kan sammenligne en sag med store datasæt fuld af lignende tilfælde for at identificere, hvor den falder med en lille fejlmargen. De kan også genkende biomarkørsignaler, der er for små til, at mennesker kan klassificere dem med tillid.

Selvfølgelig kan AI stadig lave fejl, ligesom menneskelige læger kan. Men at parre menneskelige eksperter med disse meget nøjagtige indledende aflæsninger kan forbedre lungesygdomsdiagnoser markant, hvilket fører til mere effektive behandlinger.

Aktivering af personlig medicin

En anden fordel ved AI-biomarkører er, hvordan de hjælper med at tilpasse behandlinger. Fordi AI tilbyder mere præcision end mange andre diagnostiske værktøjer, kan den opdage nye biomarkører. Disse opdagelser kan hjælpe med at identificere mere specifikke patientklasser, hvilket fører til behandlingsplaner, der er skræddersyet til deres unikke behov.

"Når AI-modeller studerer flere patienter, kan de blive ved med at finde nye biomarkører eller lære mere om implikationerne af eksisterende." 

I en undersøgelse fra 2019 opdagede en dyb læringsmodel nye lungehindekræft-biomarkører efter at have gennemgået biopsiglas fra 3,000 patienter. Disse nye markører giver mere indsigt i, hvilke tilstande der indikerer, hvordan patienter kunne reagere på forskellige behandlinger. Med den indsigt kunne man lave mere personlige og dermed mere effektive behandlingsplaner.

Efterhånden som AI-modeller studerer flere patienter, kunne de blive ved med at finde nye biomarkører eller lære mere om implikationerne af eksisterende. Disse fremskridt ville hjælpe med at personalisere behandlinger af lungesygdomme mere og mere og redde liv selv i ekstraordinære tilfælde.

Afhjælpning af mangel på sygehusbemanding

Brug af kunstig intelligens til at finde biomarkører for lungesygdomme kan også hjælpe med at overvinde personalemangel. De nuværende forudsigelser tyder på, at USA kan være kort 98,700 læger og laboranter og mere end 29,000 sygeplejersker inden 2025. Selvom denne arbejdsbelastning er et mangefacetteret problem uden noget let svar, kan AI's effektivitet hjælpe med at reducere dens indvirkning.

Ligesom AI giver lærerne mere tid ved at udføre opgaver som karaktergivning kan det frigøre mere tid til læger. Da AI analyserer tests for tidlige diagnoser, kan læger fokusere på andre patienter. Fordi disse værktøjer også strømliner den diagnostiske proces, får lægerne også mere tid med patienterne.

Efterhånden som flere hospitaler bruger kunstig intelligens i højere grad, vil medicinsk personale have mere tid til at bruge på kritisk arbejde. Dette produktivitetsløft vil gøre personalemangel mindre virkningsfuld og sikre, at de ikke kompromitterer patientens helbred.

Potentielle bekymringer med AI i sundhedsvæsenet

"Sundhedspleje er blevet den mest målrettede industri for ransomware, og kunstig intelligens kan forværre denne trussel." 

Mens AI-biomarkørteknologi har mange fordele, vækker det også nogle bekymringer. At lære om disse potentielle ulemper kan hjælpe dig med at bruge AI sikkert og effektivt.

En af de største bekymringer er AI's nøjagtighed. Selvom disse værktøjer ofte er mere nøjagtige end mennesker, kan de stadig forårsage fejl. Hvis man antager, at de altid har ret og stoler for meget på dem, kan det føre til fejldiagnosticering og fejlbehandling. Menneskelige eksperter bør altid have det sidste ord og gennemgå AI-forudsigelser, men det kan være let at blive selvtilfreds på grund af disse værktøjers brugervenlighed.

Sikkerhed er et andet spørgsmål. Sundhedspleje er blevet mest målrettede industri for ransomware, og AI kunne forværre denne trussel, fordi det kræver omfattende datasæt for at fungere korrekt. Et AI-træningssæt kunne indeholde masser af følsomme patientdata, som cyberkriminelle kan målrette mod. Hvis cybersikkerheden ikke også øges med højere AI-brug, kan det blive en trussel.

AI-biomarkører kunne revolutionere behandling af lungesygdomme

Mens der stadig er nogle bekymringer, viser AI-biomarkører meget lovende. Hvis hospitaler og klinikker kan implementere disse værktøjer sikkert, kan de gøre behandlingen af ​​lungesygdomme hurtigere og mere effektiv.

AI-biomarkører er stadig en relativt ny teknologi, så nye fordele og anvendelsesmuligheder vil sandsynligvis dukke op. Efterhånden som denne teknologi forbedres, kan den medicinske sektor se betydelige gevinster ved at tage den i brug. Det kan inden længe revolutionere behandlingen af ​​lungesygdomme.

Læs også Hvordan AI ændrer sundhedssektoren