Kuidas AI biomarkerite avastamine võib mõjutada kopsuhaiguste ravi

Kopsuhaigusi võib olla raske diagnoosida ja ravida. Isegi kui teate, milline konkreetne seisund kellelgi on, on raske öelda, kuidas tema keha reageerib. Biomarkerid muudavad nende tegurite mõistmise palju lihtsamaks.

Biomarkerid on bioloogilised märgid, mis annavad teavet patsiendi seisundi või keha kohta. Nende markerite abil saate hõlpsamini tuvastada unikaalseid haiguse suundi või öelda, kuidas need võivad konkreetset patsienti mõjutada. Hiljutised uuringud on leidnud, et tehisintellekt (AI) võib aidata neid biomarkereid avastada ja tuvastada, sillutades teed paljudele täiustustele.

Siit saate teada, kuidas AI biomarkerid võivad mõjutada kopsuhaiguste ravi.

Ravi ajakava kiirendamine

"AI suudab avastada kopsuvähki aasta või kaks varem kui inimanalüütikud" 

Biomarkerite üks olulisemaid eeliseid on see, et need võimaldavad kiiremat ravi. Kuna biomarkerid viitavad konkreetsetele seisunditele, võimaldab nende nägemine kopsuhaigusi varem täpselt diagnoosida, võimaldades teil neid kiiremini ravida. Biomarkerid võivad teatud olukordades näidata vajalikku kopsusiirdamist aastaid enne tavalisi vahendeid.

AI viib need eelised sammu edasi, lihtsustades biomarkerite tuvastamise protsessi. Masinõppe algoritmid on klassifitseerimisülesannete täitmisel väga osavad ja mida rohkem andmeid nad kokku puutuvad, seda paremini nad sellega hakkama saavad. Selle tulemusena saavad nad analüüsida meditsiinilisi skaneeringuid või muid teste, et tuvastada biomarkereid palju kiiremini kui inimene suudab.

Tehisintellekti täpsus tähendab, et need algoritmid suudavad tuvastada biomarkereid enne, kui need on arstidele ilmsed. Mõned uuringud näitasid, et tehisintellekt suudab avastada kopsuvähki aasta või kaks varem kui inimanalüütikud.

Diagnostilise täpsuse parandamine

AI biomarkerid võivad aidata ka kopsuhaigusi täpsemalt diagnoosida. Isegi tänapäevaste meditsiinistandardite ja tehnoloogia juures on valediagnoosid tavalisemad, kui arvate. Üks uuring leidis, et üks iga 25 juhtumi kohta nõudis ümberklassifitseerimist pärast nende uuesti analüüsimist erinevate vahenditega.

Arvutid on seda tüüpi tööde puhul sageli täpsemad kui inimesed. AI-algoritmid suudavad võrrelda juhtumit suurte andmekogumitega, mis on täis sarnaseid juhtumeid, et tuvastada, kuhu see langeb, ilma et oleks viga. Samuti võivad nad ära tunda biomarkerite signaale, mis on inimestele enesekindlaks klassifitseerimiseks liiga väikesed.

Muidugi võib tehisintellekt endiselt teha vigu, täpselt nagu inimarstid. Kuid inimekspertide sidumine nende ülitäpsete algnäitudega võib oluliselt parandada kopsuhaiguste diagnoose, mis toob kaasa tõhusama ravi.

Personaliseeritud meditsiini lubamine

AI biomarkerite teine ​​eelis on see, kuidas need aitavad ravi isikupärastada. Kuna AI pakub suuremat täpsust kui paljud teised diagnostikavahendid, võib see avastada uusi biomarkereid. Need avastused võivad aidata tuvastada konkreetsemaid patsiendiklasse, mille tulemuseks on nende ainulaadsetele vajadustele kohandatud raviplaanid.

"Kuna tehisintellekti mudelid uurivad rohkem patsiente, võivad nad jätkata uute biomarkerite leidmist või saada rohkem teada olemasolevate mõjude kohta." 

2019. aasta uuringus avastas süvaõppe mudel pärast 3,000 patsiendi biopsia slaidide ülevaatamist uued mesotelioomi biomarkerid. Need uued markerid pakuvad rohkem teavet selle kohta, millised tingimused näitavad, kuidas patsiendid võivad reageerida erinevatele ravimeetoditele. Selle ülevaate abil saaks koostada isikupärasemaid ja seega ka tõhusamaid raviplaane.

Kuna tehisintellekti mudelid uurivad rohkem patsiente, võiksid nad jätkuvalt leida uusi biomarkereid või saada rohkem teada olemasolevate mõjude kohta. Need edusammud aitaksid kopsuhaiguste ravi üha enam isikupärastada, päästes elusid isegi erandjuhtudel.

Haiglate personalipuuduse leevendamine

AI kasutamine kopsuhaiguste biomarkerite leidmiseks võib samuti aidata ületada personalipuudust. Praeguste ennustuste kohaselt võib USA olla lühike 98,700 XNUMX meditsiini- ja laboritehnikut ja 29,000. aastaks rohkem kui 2025 XNUMX õde. Kuigi see tööjõupinge on mitmetahuline probleem, millele pole lihtsat vastust, võib tehisintellekti tõhusus aidata selle mõju vähendada.

Täpselt nagu AI annab õpetajatele rohkem aega täites selliseid ülesandeid nagu hindamine, võib see vabastada meditsiinitöötajatele rohkem aega. Kuna tehisintellekt analüüsib varajase diagnoosimise teste, saavad arstid keskenduda teistele patsientidele. Kuna need vahendid lihtsustavad ka diagnostikaprotsessi, saavad arstid ka patsientidega rohkem aega.

Kuna rohkem haiglaid kasutab tehisintellekti rohkem, jääb meditsiinitöötajatel rohkem aega kriitilisele tööle. See tootlikkuse tõstmine muudab personalipuuduse vähem mõjuvaks, tagades, et see ei kahjusta patsiendi tervist.

Võimalikud mured seoses tehisintellektiga tervishoius

"Tervishoid on muutunud lunavara jaoks kõige sihipärasemaks tööstusharuks ja AI võib seda ohtu veelgi süvendada." 

Kuigi tehisintellekti biomarkeritehnoloogial on palju eeliseid, tekitab see ka mõningaid probleeme. Nende võimalike varjukülgede tundmaõppimine võib aidata teil tehisintellekti ohutult ja tõhusalt kasutada.

Üks suurimaid murekohti on tehisintellekti täpsus. Kuigi need tööriistad on sageli täpsemad kui inimesed, võivad need siiski põhjustada vigu. Kui eeldatakse, et neil on alati õigus ja neile liiga palju toetutakse, võib see põhjustada valediagnoose ja väärkohtlemist. Inimeksperdid peaksid alati ütlema lõpliku sõna ja vaatama üle tehisintellekti ennustused, kuid nende tööriistade kasutusmugavuse tõttu võib olla lihtne enesega rahule jääda.

Turvalisus on teine ​​teema. Tervishoiust on saanud enim sihitud lunavaratööstus, ja AI võib seda ohtu veelgi süvendada, kuna selle nõuetekohaseks toimimiseks on vaja ulatuslikke andmekogumeid. AI koolituskomplekt võib sisaldada palju tundlikke patsiendiandmeid, mida küberkurjategijad saavad sihtida. Kui küberturvalisus ei suurene koos tehisintellekti suurema kasutamisega, võib see muutuda ohuks.

AI biomarkerid võivad kopsuhaiguste ravi muuta

Kuigi mõned mured jäävad püsima, näitavad AI biomarkerid palju lubadusi. Kui haiglad ja kliinikud saavad neid vahendeid ohutult rakendada, võivad nad muuta kopsuhaiguste ravi kiiremaks ja tõhusamaks.

AI biomarkerid on endiselt suhteliselt uus tehnoloogia, nii et tõenäoliselt ilmnevad uued eelised ja kasutusjuhtumid. Kuna see tehnoloogia paraneb, võib meditsiinisektor selle kasutuselevõtust oluliselt kasu saada. See võib kopsuhaiguste ravis enne pikka pöörde muuta.

Loe edasi Kuidas AI muudab tervishoiutööstust