肺疾患は、診断と治療が難しい場合があります。 誰かがどのような特定の状態にあるかを知っていても、彼らの体がどのように反応するかを言うのは難しい. バイオマーカーは、これらの要因の理解をはるかに容易にします。
バイオマーカーは、状態または患者の身体に関する情報を提供する生物学的兆候です。 これらのマーカーを使用すると、固有の疾患ストランドをより簡単に認識したり、特定の患者にどのように影響するかを知ることができます. 最近の研究では、人工知能 (AI) がこれらのバイオマーカーの発見と特定に役立ち、多くの改善への道が開かれていることがわかっています。
AI バイオマーカーが肺疾患の治療にどのように影響するかを次に示します。
治療スケジュールの短縮
「AI は、人間の分析者よりも XNUMX、XNUMX 年早く肺がんを検出できます」
バイオマーカーの最も重要な利点の XNUMX つは、どのようにしてより迅速な治療を可能にするかです。 バイオマーカーは特定の状態を示唆するため、それらを見ることで肺疾患をより早く正確に診断し、より迅速に治療することができます。 バイオマーカーは、状況によっては、従来の手段より何年も前に必要な肺移植を示すことができます。
AI は、バイオマーカーの識別プロセスを合理化することで、これらの利点をさらに一歩進めます。 機械学習アルゴリズムは、分類タスクに非常に優れており、遭遇するデータが多いほど、よりうまく分類できます。 その結果、医療スキャンやその他の検査を分析して、人よりもはるかに速くバイオマーカーを認識することができます。
AI の精度は、これらのアルゴリズムが、医師が明らかにする前にバイオマーカーを発見できることを意味します。 一部の研究では、AI が人間の分析者よりも XNUMX ～ XNUMX 年早く肺がんを検出できることがわかりました。
診断精度の向上
AI バイオマーカーは、肺疾患のより正確な診断にも役立ちます。 今日の医療基準と技術をもってしても、誤診はあなたが思っているよりも一般的です。 ある研究では、 25件にXNUMX件 異なるツールで再度分析した後、再分類が必要でした。
この種の作業に関しては、コンピューターは多くの場合、人間よりも正確です。 AI アルゴリズムは、ケースを類似のインスタンスでいっぱいの膨大なデータセットと比較して、エラーの余地がほとんどない場所を特定できます。 また、人間が自信を持って分類するには小さすぎるバイオマーカーシグナルを認識することもあります。
もちろん、人間の医師と同じように、AI も間違いを犯す可能性があります。 しかし、人間の専門家とこれらの非常に正確な初期測定値を組み合わせると、肺疾患の診断が大幅に改善され、より効果的な治療につながる可能性があります。
個別化医療の実現
AI バイオマーカーのもう XNUMX つの利点は、治療のパーソナライズにどのように役立つかです。 AI は他の多くの診断ツールよりも精度が高いため、新しいバイオマーカーを発見できます。 これらの発見は、より具体的な患者クラスを特定するのに役立ち、患者固有のニーズに合わせた治療計画につながります。
「AI モデルがより多くの患者を研究するにつれて、AI モデルは新しいバイオマーカーを発見し続けたり、既存のバイオマーカーの意味についてより多くを学ぶことができます。」
2019 年の研究では、深層学習モデルが 3,000 人の患者の生検スライドを確認した後、新しい中皮腫のバイオマーカーを発見しました。 これらの新しいマーカーは、患者がさまざまな治療にどのように反応するかを示す条件について、より多くの洞察を提供します。 その洞察により、よりパーソナライズされた、したがってより効果的な治療計画を立てることができます.
AIモデルがより多くの患者を研究するにつれて、新しいバイオマーカーを見つけ続けたり、既存のバイオマーカーの意味についてより多くを学ぶことができます. これらの進歩は、肺疾患の治療をますますパーソナライズするのに役立ち、例外的な場合でも命を救うことができます.
病院の人員不足の緩和
AI を使用して肺疾患のバイオマーカーを見つけることも、人員不足の解消に役立つ可能性があります。 現在の予測では、米国は不足している可能性があります 98,700 人の医療および検査技師 この労働負担は多面的な問題であり、簡単な答えはありませんが、AI の効率性はその影響を軽減するのに役立つ可能性があります。
そのままAI 教師により多くの時間を与える グレーディングなどのタスクを実行することで、医療専門家により多くの時間を割くことができます。 AI が早期診断のための検査を分析するため、医師は他の患者に集中できます。 これらのツールは診断プロセスも合理化するため、医師は患者により多くの時間を割くことができます。
より多くの病院が AI をより積極的に使用するにつれて、医療スタッフはより多くの時間を重要な仕事に費やすことができます。 この生産性の向上により、人員不足の影響が軽減され、患者の健康が損なわれないようになります。
ヘルスケアにおける AI の潜在的な懸念
「ヘルスケアはランサムウェアの標的となる業界となり、AI がこの脅威を悪化させる可能性があります。」
AI バイオマーカー技術には多くの利点がありますが、いくつかの懸念も生じます。 これらの潜在的な欠点について学ぶことは、AI を安全かつ効果的に使用するのに役立ちます。
最大の懸念事項の XNUMX つは、AI の精度です。 これらのツールは多くの場合、人間よりも正確ですが、それでもエラーが発生する可能性があります. それらが常に正しいと思い込み、それらに過度に依存すると、誤診や虐待につながる可能性があります. 人間の専門家が常に最終決定権を持ち、AI の予測を確認する必要がありますが、これらのツールは使いやすいため、簡単に満足してしまう可能性があります。
セキュリティは別の問題です。 ヘルスケアは ランサムウェアの標的となった業界、AI が適切に機能するには膨大なデータ セットが必要なため、この脅威を悪化させる可能性があります。 AI トレーニング セットには、サイバー犯罪者の標的となる患者の機密データが多数含まれている可能性があります。 AI の使用が増えてもサイバーセキュリティが向上しない場合、脅威になる可能性があります。
AI バイオマーカーが肺疾患治療に革命を起こす可能性
いくつかの懸念は残っていますが、AI バイオマーカーは多くの可能性を示しています。 病院や診療所がこれらのツールを安全に実装できれば、肺疾患の治療がより迅速かつ効果的になる可能性があります。
AI バイオマーカーはまだ比較的新しい技術であるため、新しい利点とユースケースが出現する可能性があります。 この技術が向上するにつれて、医療部門はそれを採用することで大きな利益を得ることができます. やがて肺疾患の治療に革命を起こす可能性があります。
