Hoe de ontdekking van AI-biomarkers de behandeling van longziekten kan beïnvloeden?

Longziekten kunnen moeilijk te diagnosticeren en te behandelen zijn. Zelfs als je weet welke specifieke aandoening iemand heeft, is het moeilijk te zeggen hoe hun lichaam zal reageren. Biomarkers maken het begrijpen van deze factoren veel gemakkelijker.

Biomarkers zijn biologische tekens die informatie geven over een aandoening of het lichaam van een patiënt. Met deze markers kunt u gemakkelijker unieke ziektestrengen herkennen of vertellen hoe deze een specifieke patiënt kunnen beïnvloeden. Recent onderzoek heeft uitgewezen dat kunstmatige intelligentie (AI) kan helpen bij het ontdekken en identificeren van deze biomarkers, wat de weg vrijmaakt voor veel verbeteringen.

Hier leest u hoe AI-biomarkers longziektebehandelingen kunnen beïnvloeden.

Versnelde behandelingstijdlijnen

“AI kan longkanker een jaar of twee eerder detecteren dan menselijke analisten” 

Een van de belangrijkste voordelen van biomarkers is dat ze snellere behandelingen mogelijk maken. Omdat biomarkers specifieke aandoeningen suggereren, kunt u longziekten sneller diagnosticeren door ze te zien, waardoor u ze sneller kunt behandelen. Biomarkers kunnen in sommige situaties de benodigde longtransplantatie aangeven, jaren eerder dan conventionele middelen.

AI gaat nog een stap verder met deze voordelen door het identificatieproces van biomarkers te stroomlijnen. Algoritmen voor machinaal leren zijn zeer bedreven in classificatietaken, en hoe meer gegevens ze tegenkomen, hoe beter ze erin worden. Als gevolg hiervan kunnen ze medische scans of andere tests analyseren om biomarkers veel sneller te herkennen dan een persoon kan.

De precisie van AI betekent dat deze algoritmen biomarkers kunnen herkennen voordat ze zelfs duidelijk zijn voor artsen. Sommige onderzoeken hebben aangetoond dat AI longkanker een jaar of twee eerder kan detecteren dan menselijke analisten.

Diagnostische nauwkeurigheid verbeteren

AI-biomarkers kunnen ook helpen bij het nauwkeuriger diagnosticeren van longziekten. Zelfs met de huidige medische normen en technologie, komen verkeerde diagnoses vaker voor dan u misschien denkt. Een studie vond dat één op de 25 gevallen vereiste herclassificatie na ze opnieuw te hebben geanalyseerd met verschillende tools.

Computers zijn vaak nauwkeuriger dan mensen als het gaat om dit soort werk. AI-algoritmen kunnen een case vergelijken met enorme datasets vol vergelijkbare instanties om te bepalen waar deze valt met weinig foutmarge. Ze kunnen ook biomarkersignalen herkennen die te klein zijn voor mensen om met vertrouwen te classificeren.

Natuurlijk kan AI nog steeds fouten maken, net als menselijke artsen. Het koppelen van menselijke experts aan deze zeer nauwkeurige eerste metingen kan echter de diagnoses van longziekten aanzienlijk verbeteren, wat leidt tot effectievere behandelingen.

Gepersonaliseerde geneeskunde inschakelen

Een ander voordeel van AI-biomarkers is hoe ze behandelingen helpen personaliseren. Omdat AI meer precisie biedt dan veel andere diagnostische hulpmiddelen, kan het nieuwe biomarkers ontdekken. Deze ontdekkingen kunnen helpen bij het identificeren van meer specifieke patiëntklassen, wat leidt tot behandelplannen die zijn afgestemd op hun unieke behoeften.

"Naarmate AI-modellen meer patiënten bestuderen, kunnen ze nieuwe biomarkers blijven vinden of meer te weten komen over de implicaties van bestaande." 

In een studie uit 2019 ontdekte een deep learning-model nieuwe mesothelioom-biomarkers na het bekijken van biopsieglaasjes van 3,000 patiënten. Deze nieuwe markers geven meer inzicht in welke aandoeningen aangeven hoe patiënten zouden kunnen reageren op verschillende behandelingen. Met dat inzicht zou men meer gepersonaliseerde en dus effectievere behandelplannen kunnen maken.

Naarmate AI-modellen meer patiënten bestuderen, kunnen ze nieuwe biomarkers blijven vinden of meer te weten komen over de implicaties van bestaande. Deze vooruitgang zou helpen om longziektebehandelingen steeds meer te personaliseren, en zelfs in uitzonderlijke gevallen levens te redden.

Het verminderen van personeelstekorten in ziekenhuizen

Het gebruik van AI om biomarkers voor longziekten te vinden, kan ook helpen om personeelstekorten te verhelpen. Huidige voorspellingen houden in dat de VS kort zou kunnen zijn 98,700 medische en laboratoriumtechnici en meer dan 29,000 verpleegkundigen tegen 2025. Hoewel deze arbeidsbelasting een veelzijdig probleem is zonder eenvoudig antwoord, zou de efficiëntie van AI kunnen helpen de impact ervan te verminderen.

Net als AI geeft docenten meer tijd door taken zoals beoordeling uit te voeren, kan het meer tijd vrijmaken voor medische professionals. Omdat AI tests analyseert voor vroege diagnoses, kunnen artsen zich concentreren op andere patiënten. Omdat deze tools ook het diagnostisch proces stroomlijnen, krijgen artsen ook meer tijd met patiënten.

Naarmate meer ziekenhuizen AI intensiever gebruiken, zal medisch personeel meer tijd kunnen besteden aan kritiek werk. Deze productiviteitsverhoging zorgt ervoor dat personeelstekorten minder ingrijpend zijn, zodat de gezondheid van de patiënt niet in gevaar komt.

Mogelijke problemen met AI in de gezondheidszorg

"De gezondheidszorg is de meest gerichte sector voor ransomware geworden en AI zou deze dreiging kunnen verergeren." 

Hoewel AI-biomarkertechnologie veel voordelen heeft, roept het ook enkele zorgen op. Als u meer te weten komt over deze mogelijke nadelen, kunt u AI veilig en effectief gebruiken.

Een van de grootste zorgen is de nauwkeurigheid van AI. Hoewel deze tools vaak nauwkeuriger zijn dan mensen, kunnen ze nog steeds fouten veroorzaken. Als men ervan uitgaat dat ze altijd gelijk hebben en er te veel op vertrouwt, kan dit leiden tot verkeerde diagnoses en mishandeling. Menselijke experts moeten altijd het laatste woord hebben en AI-voorspellingen beoordelen, maar het kan gemakkelijk zijn om zelfgenoegzaam te worden vanwege het gebruiksgemak van deze tools.

Veiligheid is een ander probleem. Gezondheidszorg is de meest gerichte industrie voor ransomware, en AI zou deze dreiging kunnen verergeren omdat het uitgebreide datasets vereist om goed te werken. Een AI-trainingsset kan veel gevoelige patiëntgegevens bevatten waarop cybercriminelen zich kunnen richten. Als cyberbeveiliging niet ook toeneemt met een hoger AI-gebruik, kan het een bedreiging worden.

AI-biomarkers kunnen de behandeling van longziekten revolutionair veranderen

Hoewel er nog enkele zorgen bestaan, zijn AI-biomarkers veelbelovend. Als ziekenhuizen en klinieken deze hulpmiddelen veilig kunnen implementeren, kunnen ze de behandeling van longziekten sneller en effectiever maken.

AI-biomarkers zijn nog steeds een relatief nieuwe technologie, dus er zullen waarschijnlijk nieuwe voordelen en gebruiksscenario's ontstaan. Naarmate deze technologie verbetert, zou de medische sector aanzienlijke voordelen kunnen behalen door deze te gebruiken. Het zou binnenkort een revolutie teweeg kunnen brengen in de behandeling van longziekten.

Lees ook Hoe AI de gezondheidszorg verandert