Hvordan oppdagelsen av AI-biomarkører kan påvirke behandling av lungesykdom

Lungesykdommer kan være vanskelig å diagnostisere og behandle. Selv om du vet hvilken spesifikk tilstand noen har, er det vanskelig å si hvordan kroppen deres vil reagere. Biomarkører gjør det mye lettere å forstå disse faktorene.

Biomarkører er biologiske tegn som gir informasjon om en tilstand eller en pasients kropp. Med disse markørene kan du lettere gjenkjenne unike sykdomstråder eller fortelle hvordan de kan påvirke en spesifikk pasient. Nyere forskning har funnet ut at kunstig intelligens (AI) kan bidra til å oppdage og identifisere disse biomarkørene, og baner vei for mange forbedringer.

Her er hvordan AI-biomarkører kan påvirke behandlinger av lungesykdom.

Tidslinjer for fartsbehandling

"AI kan oppdage lungekreft et år eller to tidligere enn menneskelige analytikere" 

En av de viktigste fordelene med biomarkører er hvordan de muliggjør raskere behandlinger. Fordi biomarkører foreslår spesifikke tilstander, kan du ved å se dem diagnostisere lungesykdommer nøyaktig tidligere, slik at du kan behandle dem raskere. Biomarkører kan indikere nødvendige lungetransplantasjoner år før konvensjonelle midler i noen situasjoner.

AI tar disse fordelene et skritt videre ved å strømlinjeforme biomarkøridentifikasjonsprosessen. Maskinlæringsalgoritmer er svært dyktige til klassifiseringsoppgaver, og jo mer data de møter, jo bedre blir de på det. Som et resultat kan de analysere medisinske skanninger eller andre tester for å gjenkjenne biomarkører langt raskere enn en person kan.

AIs presisjon betyr at disse algoritmene kan oppdage biomarkører før de i det hele tatt er tydelige for leger. Noen studier fant at AI kan oppdage lungekreft et år eller to tidligere enn menneskelige analytikere.

Forbedring av diagnostisk nøyaktighet

AI-biomarkører kan også bidra til å diagnostisere lungesykdommer mer nøyaktig. Selv med dagens medisinske standarder og teknologi, er feildiagnoser mer vanlig enn du kanskje tror. En studie fant det ett av 25 tilfeller krevde reklassifisering etter å ha analysert dem på nytt med forskjellige verktøy.

Datamaskiner er ofte mer nøyaktige enn mennesker når det kommer til denne typen arbeid. AI-algoritmer kan sammenligne en sak med enorme datasett fulle av lignende tilfeller for å identifisere hvor den faller med liten feilmargin. De kan også gjenkjenne biomarkørsignaler som er for små til at mennesker kan klassifiseres trygt.

Selvfølgelig kan AI fortsatt gjøre feil, akkurat som menneskelige leger kan. Imidlertid kan sammenkobling av menneskelige eksperter med disse svært nøyaktige innledende avlesningene forbedre lungesykdomsdiagnosene betydelig, noe som fører til mer effektive behandlinger.

Aktiverer personlig medisin

En annen fordel med AI-biomarkører er hvordan de hjelper til med å tilpasse behandlinger. Fordi AI tilbyr mer presisjon enn mange andre diagnostiske verktøy, kan den oppdage nye biomarkører. Disse oppdagelsene kan bidra til å identifisere mer spesifikke pasientklasser, noe som fører til behandlingsplaner som er skreddersydd for deres unike behov.

"Når AI-modeller studerer flere pasienter, kan de fortsette å finne nye biomarkører eller lære mer om implikasjonene av eksisterende." 

I en studie fra 2019 oppdaget en dyplæringsmodell nye mesothelioma-biomarkører etter å ha gjennomgått biopsi-lysbilder fra 3,000 pasienter. Disse nye markørene gir mer innsikt i hvilke forhold som indikerer hvordan pasienter kan reagere på ulike behandlinger. Med den innsikten kan man lage mer personlige og dermed mer effektive behandlingsplaner.

Ettersom AI-modeller studerer flere pasienter, kan de fortsette å finne nye biomarkører eller lære mer om implikasjonene av eksisterende. Disse fremskrittene vil bidra til å tilpasse behandlinger for lungesykdom mer og mer, og redde liv selv i unntakstilfeller.

Redusere mangel på bemanning på sykehus

Å bruke AI for å finne biomarkører for lungesykdom kan også bidra til å overvinne bemanningsmangel. Nåværende spådommer sier at USA kan være kort 98,700 XNUMX medisinske og laboratorieteknikere og mer enn 29,000 2025 sykepleiere innen XNUMX. Selv om denne arbeidsbelastningen er et mangefasettert problem uten noe enkelt svar, kan AIs effektivitet bidra til å redusere virkningen.

Akkurat som AI gir lærerne mer tid ved å utføre oppgaver som karaktersetting, kan det frigjøre mer tid for medisinske fagfolk. Ettersom AI analyserer tester for tidlige diagnoser, kan leger fokusere på andre pasienter. Fordi disse verktøyene også effektiviserer diagnoseprosessen, får leger også mer tid med pasientene.

Ettersom flere sykehus bruker AI i større grad, vil medisinsk personell ha mer tid til å bruke på kritisk arbeid. Denne produktivitetsøkningen vil gjøre bemanningsmangel mindre virkningsfull, og sikre at de ikke kompromitterer pasienthelsen.

Potensielle bekymringer med AI i helsevesenet

"Helsevesenet har blitt den mest målrettede industrien for løsepengevare, og AI kan forverre denne trusselen." 

Mens AI-biomarkørteknologi har mange fordeler, vekker det også noen bekymringer. Å lære om disse potensielle ulempene kan hjelpe deg å bruke AI trygt og effektivt.

En av de største bekymringene er AIs nøyaktighet. Selv om disse verktøyene ofte er mer nøyaktige enn mennesker, kan de fortsatt forårsake feil. Hvis man antar at de alltid har rett og stoler for sterkt på dem, kan det føre til feildiagnoser og feilbehandling. Menneskelige eksperter bør alltid ha det siste ordet og vurdere AI-spådommer, men det kan være lett å bli selvtilfreds på grunn av disse verktøyenes brukervennlighet.

Sikkerhet er et annet problem. Helsevesenet har blitt mest målrettede industrien for løsepengevare, og AI kan forverre denne trusselen fordi den krever omfattende datasett for å fungere ordentlig. Et AI-opplæringssett kan inneholde mange sensitive pasientdata som cyberkriminelle kan målrette mot. Hvis cybersikkerheten ikke også øker med høyere AI-bruk, kan det bli en trussel.

AI-biomarkører kan revolusjonere behandling av lungesykdom

Mens noen bekymringer gjenstår, viser AI-biomarkører mye løfte. Hvis sykehus og klinikker kan implementere disse verktøyene trygt, kan de gjøre behandling av lungesykdom raskere og mer effektiv.

AI-biomarkører er fortsatt en relativt ny teknologi, så nye fordeler og brukstilfeller vil sannsynligvis dukke opp. Ettersom denne teknologien forbedres, kan den medisinske sektoren se betydelige gevinster ved å ta den i bruk. Det kan revolusjonere behandling av lungesykdom om ikke lenge.

Les også Hvordan AI endrer helsevesenet