Jak odkrycie biomarkerów AI może wpływać na leczenie chorób płuc?

Choroby płuc mogą być trudne do zdiagnozowania i leczenia. Nawet jeśli wiesz, jaki konkretnie stan ma ktoś, trudno powiedzieć, jak zareaguje jego ciało. Biomarkery znacznie ułatwiają zrozumienie tych czynników.

Biomarkery to znaki biologiczne, które dostarczają informacji o stanie lub ciele pacjenta. Dzięki tym markerom można łatwiej rozpoznać unikalne wątki chorobowe lub stwierdzić, jak mogą one wpływać na konkretnego pacjenta. Ostatnie badania wykazały, że sztuczna inteligencja (AI) może pomóc w odkryciu i identyfikacji tych biomarkerów, torując drogę do wielu ulepszeń.

Oto jak biomarkery AI mogą wpływać na leczenie chorób płuc.

Przyspieszenie terminów leczenia

„Sztuczna inteligencja może wykryć raka płuc rok lub dwa wcześniej niż analitycy” 

Jedną z najważniejszych zalet biomarkerów jest to, że umożliwiają szybsze leczenie. Ponieważ biomarkery sugerują określone schorzenia, ich obejrzenie pozwala precyzyjniej szybciej diagnozować choroby płuc, co pozwala szybciej je leczyć. W niektórych sytuacjach biomarkery mogą wskazywać na konieczność przeszczepu płuc na lata przed konwencjonalnymi środkami.

Sztuczna inteligencja przenosi te korzyści o krok dalej, usprawniając proces identyfikacji biomarkerów. Algorytmy uczenia maszynowego są bardzo sprawne w zadaniach klasyfikacyjnych, a im więcej danych napotkają, tym lepiej sobie z tym poradzą. W rezultacie mogą analizować skany medyczne lub inne testy, aby rozpoznać biomarkery znacznie szybciej niż człowiek.

Precyzja AI oznacza, że ​​te algorytmy mogą wykrywać biomarkery, zanim staną się oczywiste dla lekarzy. Niektóre badania wykazały, że sztuczna inteligencja może wykryć raka płuc rok lub dwa wcześniej niż analitycy.

Poprawa dokładności diagnostycznej

Biomarkery AI mogą również pomóc w dokładniejszym diagnozowaniu chorób płuc. Nawet przy dzisiejszych standardach medycznych i technologii błędne diagnozy są częstsze niż mogłoby się wydawać. Jedno z badań wykazało, że jeden na 25 przypadków wymagały reklasyfikacji po ponownym przeanalizowaniu ich różnymi narzędziami.

Komputery są często dokładniejsze niż ludzie, jeśli chodzi o ten rodzaj pracy. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą porównywać przypadek do ogromnych zestawów danych pełnych podobnych przypadków, aby określić, gdzie się znajduje, z niewielkim marginesem błędu. Mogą również rozpoznać sygnały biomarkerów, które są zbyt małe, aby ludzie mogli je bezpiecznie sklasyfikować.

Oczywiście sztuczna inteligencja nadal może popełniać błędy, podobnie jak lekarze. Jednak połączenie ekspertów ludzkich z tymi bardzo dokładnymi wstępnymi odczytami może znacznie poprawić diagnostykę chorób płuc, prowadząc do bardziej skutecznych metod leczenia.

Włączanie medycyny spersonalizowanej

Kolejną zaletą biomarkerów AI jest to, że pomagają w personalizacji zabiegów. Ponieważ sztuczna inteligencja oferuje większą precyzję niż wiele innych narzędzi diagnostycznych, może odkrywać nowe biomarkery. Odkrycia te mogą pomóc w identyfikacji bardziej szczegółowych klas pacjentów, prowadząc do planów leczenia dostosowanych do ich unikalnych potrzeb.

„Ponieważ modele sztucznej inteligencji badają więcej pacjentów, mogą nadal znajdować nowe biomarkery lub dowiedzieć się więcej o konsekwencjach już istniejących”. 

W badaniu z 2019 r. model głębokiego uczenia odkrył nowe biomarkery międzybłoniaka po przejrzeniu preparatów biopsyjnych od 3,000 pacjentów. Te nowe markery zapewniają lepszy wgląd w to, które stany wskazują, jak pacjenci mogą reagować na różne terapie. Dzięki temu wglądowi można by tworzyć bardziej spersonalizowane, a tym samym bardziej skuteczne plany leczenia.

W miarę jak modele sztucznej inteligencji badają więcej pacjentów, mogą nadal znajdować nowe biomarkery lub dowiedzieć się więcej o konsekwencjach już istniejących. Te postępy pomogłyby w coraz większym spersonalizowaniu leczenia chorób płuc, ratując życie nawet w wyjątkowych przypadkach.

Łagodzenie niedoborów kadrowych w szpitalach

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do znalezienia biomarkerów chorób płuc może również pomóc w przezwyciężeniu niedoborów kadrowych. Obecne prognozy mówią, że Stany Zjednoczone mogą być krótkie 98,700 XNUMX techników medycznych i laboratoryjnych i ponad 29,000 2025 praktykujących pielęgniarek do XNUMX r. Chociaż to obciążenie pracą jest wieloaspektowym problemem, na który nie ma łatwej odpowiedzi, skuteczność sztucznej inteligencji może pomóc w zmniejszeniu jego wpływu.

Tak jak AI daje nauczycielom więcej czasu wykonując zadania takie jak ocenianie, może zwolnić więcej czasu dla lekarzy. Ponieważ sztuczna inteligencja analizuje testy pod kątem wczesnych diagnoz, lekarze mogą skupić się na innych pacjentach. Ponieważ narzędzia te usprawniają również proces diagnostyczny, lekarze mają również więcej czasu z pacjentami.

Ponieważ coraz więcej szpitali intensywniej wykorzystuje sztuczną inteligencję, personel medyczny będzie miał więcej czasu na krytyczne zadania. Ten wzrost wydajności sprawi, że niedobory kadrowe będą mniej dotkliwe, zapewniając, że nie zagrażają zdrowiu pacjentów.

Potencjalne obawy związane ze sztuczną inteligencją w opiece zdrowotnej

„Opieka zdrowotna stała się najbardziej ukierunkowaną branżą oprogramowania ransomware, a sztuczna inteligencja może zaostrzyć to zagrożenie”. 

Chociaż technologia biomarkerów AI ma wiele zalet, budzi również pewne obawy. Poznanie tych potencjalnych wad może pomóc w bezpiecznym i skutecznym korzystaniu ze sztucznej inteligencji.

Jednym z największych problemów jest dokładność AI. Chociaż narzędzia te są często dokładniejsze niż ludzie, nadal mogą powodować błędy. Jeśli ktoś założy, że zawsze ma rację i zbytnio na nim polega, może to prowadzić do błędnej diagnozy i złego leczenia. Eksperci powinni zawsze mieć ostatnie słowo i przeglądać prognozy AI, ale łatwo jest popaść w samozadowolenie ze względu na łatwość użycia tych narzędzi.

Inną kwestią jest bezpieczeństwo. Opieka zdrowotna stała się najbardziej ukierunkowana branża dla oprogramowania ransomware, a sztuczna inteligencja może zaostrzyć to zagrożenie, ponieważ do prawidłowego działania wymaga obszernych zestawów danych. Zestaw szkoleniowy sztucznej inteligencji może zawierać wiele poufnych danych pacjenta, które cyberprzestępcy mogą namierzyć. Jeśli cyberbezpieczeństwo nie wzrośnie wraz ze wzrostem wykorzystania sztucznej inteligencji, może stać się zagrożeniem.

Biomarkery AI mogą zrewolucjonizować leczenie chorób płuc

Chociaż pozostają pewne obawy, biomarkery AI są obiecujące. Jeśli szpitale i kliniki będą mogły bezpiecznie wdrażać te narzędzia, mogą sprawić, że leczenie chorób płuc będzie szybsze i skuteczniejsze.

Biomarkery AI są wciąż stosunkowo nową technologią, więc prawdopodobnie pojawią się nowe korzyści i przypadki użycia. Wraz z poprawą tej technologii sektor medyczny może odnieść znaczne korzyści z jej przyjęcia. Niedługo może zrewolucjonizować leczenie chorób płuc.

Przeczytaj również Jak sztuczna inteligencja zmienia branżę opieki zdrowotnej