Kuinka tekoälyn biomarkkerien löytäminen voi vaikuttaa keuhkosairauksien hoitoon

Keuhkosairauksia voi olla vaikea diagnosoida ja hoitaa. Vaikka tietäisitkin, mikä tietty sairaus jollakulla on, on vaikea sanoa, miten hänen kehonsa reagoi. Biomarkkerit helpottavat näiden tekijöiden ymmärtämistä.

Biomarkkerit ovat biologisia merkkejä, jotka antavat tietoa potilaan tilasta tai kehosta. Näiden merkkien avulla voit tunnistaa yksilölliset sairausketjut helpommin tai kertoa, kuinka ne voivat vaikuttaa tiettyyn potilaaseen. Viimeaikaiset tutkimukset ovat osoittaneet, että tekoäly (AI) voi auttaa löytämään ja tunnistamaan nämä biomarkkerit, mikä avaa tietä monille parannuksille.

Näin tekoälyn biomarkkerit voivat vaikuttaa keuhkosairaushoitoihin.

Hoidon aikataulujen ylinopeus

"Tekoäly voi havaita keuhkosyövän vuoden tai kaksi aikaisemmin kuin ihmisanalyytikot" 

Yksi biomarkkerien tärkeimmistä eduista on se, että ne mahdollistavat nopeammat hoidot. Koska biomarkkerit viittaavat tiettyihin tiloihin, niiden näkeminen auttaa sinua diagnosoimaan keuhkosairaudet tarkasti nopeammin ja hoitamaan niitä nopeammin. Biomarkkerit voivat joissakin tilanteissa osoittaa tarvittavan keuhkonsiirron vuosia ennen tavanomaisia ​​keinoja.

Tekoäly vie nämä edut askeleen pidemmälle virtaviivaistamalla biomarkkerien tunnistusprosessia. Koneoppimisalgoritmit ovat erittäin taitavia luokittelutehtävissä, ja mitä enemmän dataa ne kohtaavat, sitä parempia niistä tulee. Tämän seurauksena he voivat analysoida lääketieteellisiä skannauksia tai muita testejä tunnistaakseen biomarkkereita paljon nopeammin kuin ihminen pystyy.

Tekoälyn tarkkuus tarkoittaa, että nämä algoritmit voivat havaita biomarkkerit ennen kuin ne ovat edes lääkäreille ilmeisiä. Jotkut tutkimukset ovat osoittaneet, että tekoäly voi havaita keuhkosyövän vuoden tai kaksi aikaisemmin kuin ihmisanalyytikot.

Diagnostisen tarkkuuden parantaminen

Tekoälyn biomarkkerit voivat myös auttaa diagnosoimaan keuhkosairauksia tarkemmin. Jopa nykypäivän lääketieteelliset standardit ja tekniikka, virhediagnoosit ovat yleisempiä kuin luulet. Yksi tutkimus totesi sen yksi 25 tapauksesta vaati uudelleen luokittelua analysoituaan niitä uudelleen eri työkaluilla.

Tietokoneet ovat usein tarkempia kuin ihmiset tämäntyyppisissä töissä. Tekoälyalgoritmit voivat verrata tapausta suuriin tietojoukkoihin, jotka ovat täynnä samankaltaisia ​​tapauksia, jotta voidaan tunnistaa, missä se osuu pienellä virhemarginaalilla. He voivat myös tunnistaa biomarkkerisignaaleja, jotka ovat liian pieniä ihmisille luotettaviksi.

Tietenkin tekoäly voi silti tehdä virheitä, aivan kuten ihmisten lääkäritkin. Ihmisasiantuntijoiden yhdistäminen näihin erittäin tarkkoihin alkulukemiin voi kuitenkin parantaa merkittävästi keuhkosairausdiagnooseja, mikä johtaa tehokkaampiin hoitoihin.

Henkilökohtaisen lääketieteen käyttöönotto

Toinen tekoälyn biomarkkereiden etu on se, kuinka ne auttavat yksilöimään hoitoja. Koska tekoäly tarjoaa enemmän tarkkuutta kuin monet muut diagnostiikkatyökalut, se voi löytää uusia biomarkkereita. Nämä löydöt voivat auttaa tunnistamaan tarkempia potilasluokkia, mikä johtaa heidän ainutlaatuisiin tarpeisiinsa räätälöityihin hoitosuunnitelmiin.

"Kun tekoälymallit tutkivat enemmän potilaita, he voisivat löytää uusia biomarkkereita tai oppia lisää olemassa olevien biomarkkereiden vaikutuksista." 

Vuonna 2019 tehdyssä tutkimuksessa syväoppimismalli löysi uusia mesoteliooman biomarkkereita tarkasteltuaan 3,000 XNUMX potilaan biopsiadiat. Nämä uudet merkit tarjoavat enemmän tietoa siitä, mitkä olosuhteet osoittavat, kuinka potilaat voivat reagoida erilaisiin hoitoihin. Tämän näkemyksen avulla voitaisiin tehdä yksilöllisempiä ja siten tehokkaampia hoitosuunnitelmia.

Kun tekoälymallit tutkivat useampia potilaita, he voisivat löytää uusia biomarkkereita tai oppia lisää olemassa olevien biomarkkereiden vaikutuksista. Nämä edistysaskeleet auttaisivat yksilöimään keuhkosairauksien hoitoja yhä enemmän ja pelastamaan ihmishenkiä poikkeustapauksissakin.

Sairaalan henkilöstöpulan lieventäminen

Tekoälyn käyttäminen keuhkosairauden biomarkkereiden löytämiseen voi myös auttaa selviytymään henkilöstöpulasta. Nykyisten ennusteiden mukaan Yhdysvallat voi olla lyhyt 98,700 XNUMX lääketieteellistä ja laboratorioteknikkoa ja yli 29,000 2025 sairaanhoitajaa vuoteen XNUMX mennessä. Vaikka tämä rasitus on monitahoinen ongelma, johon ei ole helppoa vastausta, tekoälyn tehokkuus voisi auttaa vähentämään sen vaikutuksia.

Aivan kuten AI antaa opettajille enemmän aikaa suorittamalla tehtäviä, kuten luokittelua, se voi vapauttaa enemmän aikaa lääketieteen ammattilaisille. Kun tekoäly analysoi testejä varhaisen diagnoosin saamiseksi, lääkärit voivat keskittyä muihin potilaisiin. Koska nämä työkalut myös virtaviivaistavat diagnostiikkaprosessia, lääkärit saavat myös enemmän aikaa potilaiden kanssa.

Kun yhä useammat sairaalat käyttävät tekoälyä enemmän, lääkintähenkilöstöllä on enemmän aikaa kriittiseen työhön. Tämä tuottavuuden lisääminen vähentää henkilöstöpulan vaikutusta ja varmistaa, että ne eivät vaaranna potilaiden terveyttä.

Tekoälyn mahdollisia huolenaiheita terveydenhuollossa

"Terveydenhoidosta on tullut kiristysohjelmien kohdennetuin toimiala, ja tekoäly voi pahentaa tätä uhkaa." 

Vaikka tekoälyn biomarkkeritekniikalla on monia etuja, se herättää myös joitakin huolenaiheita. Näistä mahdollisista haitoista oppiminen voi auttaa sinua käyttämään tekoälyä turvallisesti ja tehokkaasti.

Yksi suurimmista huolenaiheista on tekoälyn tarkkuus. Vaikka nämä työkalut ovat usein tarkempia kuin ihmiset, ne voivat silti aiheuttaa virheitä. Jos oletetaan, että he ovat aina oikeassa ja luottavat heihin liian voimakkaasti, se voi johtaa virhediagnooseihin ja huonoon kohteluun. Ihmisasiantuntijoiden tulee aina sanoa viimeinen sana ja arvioida tekoälyennusteita, mutta näiden työkalujen helppokäyttöisyyden vuoksi voi olla helppoa tulla itsetyytyväiseksi.

Turvallisuus on toinen asia. Terveydenhuollosta on tullut lunnasohjelmien kohdennetuin toimiala, ja tekoäly voi pahentaa tätä uhkaa, koska se vaatii laajoja tietojoukkoja toimiakseen kunnolla. Tekoälyharjoittelusarja voi sisältää paljon arkaluontoisia potilastietoja verkkorikollisten kohdistamista varten. Jos kyberturvallisuus ei myöskään kasva tekoälyn lisääntyessä, siitä voi tulla uhka.

Tekoälyn biomarkkerit voivat mullistaa keuhkosairauksien hoidon

Vaikka joitakin huolenaiheita on edelleen, tekoälyn biomarkkerit osoittavat paljon lupaavia. Jos sairaalat ja klinikat voivat ottaa nämä työkalut käyttöön turvallisesti, ne voivat tehdä keuhkosairauksien hoidosta nopeampaa ja tehokkaampaa.

Tekoälyn biomarkkerit ovat vielä suhteellisen uusi tekniikka, joten uusia etuja ja käyttötapauksia tulee todennäköisesti esiin. Kun tämä tekniikka paranee, lääketieteen ala voi saada huomattavia etuja sen käyttöönotosta. Se voi mullistaa keuhkosairauksien hoidon ennen pitkää.

Lue myös Kuinka tekoäly muuttaa terveydenhuoltoalaa