כיצד הגילוי של סמנים ביולוגיים של AI יכול להשפיע על הטיפול במחלות ריאות

מחלות ריאה יכולות להיות קשות לאבחון ולטפל. גם אם אתה יודע איזה מצב ספציפי יש למישהו, קשה לומר איך הגוף שלו יגיב. סמנים ביולוגיים מקלים בהרבה על הבנת הגורמים הללו.

סמנים ביולוגיים הם סימנים ביולוגיים המספקים מידע על מצב או על גוף המטופל. בעזרת סמנים אלה, אתה יכול לזהות גדילי מחלה ייחודיים ביתר קלות או לספר כיצד הם עשויים להשפיע על מטופל ספציפי. מחקרים אחרונים מצאו כי בינה מלאכותית (AI) יכולה לעזור לגלות ולזהות את הסמנים הביולוגיים הללו, ולסלול את הדרך לשיפורים רבים.

הנה כיצד סמנים ביולוגיים של AI יכולים להשפיע על טיפולים במחלות ריאות.

צירי זמן של טיפול במהירות

"AI יכול לזהות סרטן ריאות שנה או שנתיים מוקדם יותר מאשר אנליסטים אנושיים" 

אחד היתרונות החשובים ביותר של סמנים ביולוגיים הוא כיצד הם מאפשרים טיפולים מהירים יותר. מכיוון שסמנים ביולוגיים מציעים מצבים ספציפיים, ראייתם מאפשרת לך לאבחן במדויק מחלות ריאה מוקדם יותר, ולאפשר לך לטפל בהן מהר יותר. סמנים ביולוגיים יכולים להצביע על צורך בהשתלות ריאות שנים לפני אמצעים קונבנציונליים במצבים מסוימים.

AI לוקח את היתרונות הללו צעד קדימה על ידי ייעול תהליך זיהוי הסמנים הביולוגיים. אלגוריתמי למידת מכונה מיומנים מאוד במשימות סיווג, וככל שהם נתקלים יותר בנתונים, כך הם משתפרים בכך. כתוצאה מכך, הם יכולים לנתח סריקות רפואיות או בדיקות אחרות כדי לזהות סמנים ביולוגיים הרבה יותר מהר ממה שאדם יכול.

הדיוק של בינה מלאכותית אומר שהאלגוריתמים האלה יכולים לזהות סמנים ביולוגיים עוד לפני שהם ברורים לרופאים. כמה מחקרים מצאו שבינה מלאכותית יכולה לזהות סרטן ריאות שנה או שנתיים מוקדם יותר מאשר אנליסטים אנושיים.

שיפור דיוק האבחון

סמנים ביולוגיים של AI יכולים גם לעזור לאבחן מחלות ריאה בצורה מדויקת יותר. אפילו עם הסטנדרטים והטכנולוגיה הרפואיים של היום, אבחנות שגויות שכיחות יותר ממה שאתה עשוי לחשוב. מחקר אחד מצא את זה אחד מכל 25 מקרים דרשו סיווג מחדש לאחר שניתחו אותם בכלים שונים.

מחשבים לרוב מדויקים יותר מבני אדם כשמדובר בעבודה מסוג זה. אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים להשוות מקרה למערכי נתונים עצומים המלאים במקרים דומים כדי לזהות היכן הוא נופל עם מרווח שגיאה קטן. הם עשויים גם לזהות אותות סמנים ביולוגיים קטנים מדי מכדי שבני אדם יוכלו לסווג אותם בביטחון.

כמובן, AI עדיין יכול לעשות טעויות, בדיוק כפי שרופאים אנושיים יכולים. עם זאת, שילוב של מומחים אנושיים עם קריאות ראשוניות מדויקות אלה יכול לשפר משמעותית את האבחנות של מחלות ריאה, ולהוביל לטיפולים יעילים יותר.

מתן אפשרות לרפואה מותאמת אישית

יתרון נוסף של סמנים ביולוגיים של AI הוא האופן שבו הם עוזרים להתאים אישית טיפולים. מכיוון שבינה מלאכותית מציעה דיוק רב יותר מכלי אבחון רבים אחרים, היא יכולה לגלות סמנים ביולוגיים חדשים. תגליות אלו יכולות לסייע בזיהוי כיתות מטופלים ספציפיות יותר, מה שמוביל לתוכניות טיפול המותאמות לצרכיהם הייחודיים.

"כאשר מודלים של AI חוקרים יותר חולים, הם יכולים להמשיך למצוא סמנים ביולוגיים חדשים או ללמוד יותר על ההשלכות של סמנים קיימים." 

במחקר משנת 2019, מודל למידה עמוקה גילה סמנים ביולוגיים חדשים של מזותליומה לאחר סקירת שקופיות ביופסיה מ-3,000 חולים. סמנים חדשים אלו מציעים יותר תובנה לגבי התנאים המצביעים על האופן שבו מטופלים יכולים להגיב לטיפולים שונים. עם התובנה הזו, אפשר לעשות תוכניות טיפול מותאמות אישית יותר, ולכן, יעילות יותר.

ככל שמודלים של AI חוקרים יותר חולים, הם יכולים להמשיך למצוא סמנים ביולוגיים חדשים או ללמוד יותר על ההשלכות של סמנים קיימים. התקדמות אלו יסייעו להתאים אישית את הטיפולים במחלות ריאות יותר ויותר, תוך הצלת חיים אפילו במקרים חריגים.

הפחתת מחסור בכוח אדם בבתי חולים

שימוש בבינה מלאכותית למציאת סמנים ביולוגיים של מחלות ריאות יכול גם לעזור להתגבר על מחסור בכוח אדם. התחזיות הנוכחיות טוענות שארה"ב עשויה להיות נמוכה 98,700 טכנאי רפואה ומעבדה ויותר מ-29,000 מטפלים באחיות עד שנת 2025. בעוד שמתח העבודה הזה הוא נושא רב-צדדי ללא תשובה קלה, היעילות של בינה מלאכותית יכולה לעזור להפחית את השפעתה.

בדיוק כמו AI נותן למורים יותר זמן על ידי ביצוע משימות כמו ציון, זה יכול לפנות יותר זמן לאנשי מקצוע רפואיים. כאשר בינה מלאכותית מנתחת בדיקות לאבחון מוקדם, רופאים יכולים להתמקד בחולים אחרים. מכיוון שכלים אלו מייעלים גם את תהליך האבחון, הרופאים מקבלים גם יותר זמן עם המטופלים.

ככל שיותר בתי חולים ישתמשו בבינה מלאכותית יותר, לצוות הרפואי יהיה יותר זמן להשקיע בעבודה קריטית. הגברת הפרודוקטיביות הזו תהפוך את המחסור בכוח אדם לפחות משפיע, ותבטיח שהם לא יפגעו בבריאות המטופל.

חששות פוטנציאליים עם AI בתחום הבריאות

"שירותי הבריאות הפכו לענף הממוקד ביותר עבור תוכנות כופר, ובינה מלאכותית עלולה להחמיר את האיום הזה." 

בעוד שלטכנולוגיית סמנים ביולוגיים של AI יש יתרונות רבים, היא גם מעוררת כמה חששות. למידה על החסרונות הפוטנציאליים הללו יכולה לעזור לך להשתמש בבינה מלאכותית בצורה בטוחה ויעילה.

אחד החששות הגדולים ביותר הוא הדיוק של AI. למרות שכלים אלה לרוב מדויקים יותר מאנשים, הם עדיין יכולים לגרום לשגיאות. אם מניחים שהם תמיד צודקים ומסתמכים עליהם יותר מדי, זה עלול להוביל לאבחונים שגויים ולטיפול לא נכון. מומחים אנושיים צריכים תמיד לקבל את המילה האחרונה ולסקור תחזיות בינה מלאכותית, אבל זה יכול להיות קל להיות שאנן בגלל קלות השימוש של הכלים האלה.

אבטחה זה נושא אחר. שירותי הבריאות הפכו להיות התעשייה הממוקדת ביותר עבור תוכנות כופר, ובינה מלאכותית עלולה להחמיר את האיום הזה מכיוון שהוא דורש מערכי נתונים נרחבים כדי לעבוד כראוי. ערכת אימון בינה מלאכותית יכולה להכיל הרבה נתוני חולים רגישים שאליהם פושעי סייבר יתמקדו. אם אבטחת הסייבר לא תגדל גם עם שימוש גבוה יותר ב-AI, זה עלול להפוך לאיום.

סמנים ביולוגיים של AI יכולים לחולל מהפכה בטיפול במחלות ריאה

בעוד שעדיין נותרו חששות, סמני בינה מלאכותית מראים הבטחה רבה. אם בתי חולים ומרפאות יוכלו ליישם את הכלים הללו בבטחה, הם יכולים להפוך את הטיפול במחלות ריאות למהיר ויעיל יותר.

סמנים ביולוגיים של AI הם עדיין טכנולוגיה חדשה יחסית, כך שסביר להניח שיופיעו יתרונות חדשים ומקרי שימוש חדשים. ככל שהטכנולוגיה הזו משתפרת, המגזר הרפואי יכול לראות רווחים משמעותיים מאימוצה. זה יכול לחולל מהפכה בטיפול במחלות ריאות תוך זמן קצר.

קרא גם כיצד AI משנה את תעשיית שירותי הבריאות