Как открытие биомаркеров ИИ может повлиять на лечение заболеваний легких

Заболевания легких трудно диагностировать и лечить. Даже если вы знаете, какое конкретно состояние у человека, трудно сказать, как на это отреагирует его тело. Биомаркеры значительно облегчают понимание этих факторов.

Биомаркеры — это биологические признаки, которые предоставляют информацию о состоянии или организме пациента. С помощью этих маркеров вы можете легче распознавать уникальные нити заболевания или определять, как они могут повлиять на конкретного пациента. Недавние исследования показали, что искусственный интеллект (ИИ) может помочь обнаружить и идентифицировать эти биомаркеры, проложив путь ко многим улучшениям.

Вот как биомаркеры ИИ могут влиять на лечение заболеваний легких.

Ускорение сроков лечения

«ИИ может обнаружить рак легких на год или два раньше, чем люди-аналитики» 

Одним из наиболее важных преимуществ биомаркеров является то, что они позволяют ускорить лечение. Поскольку биомаркеры указывают на определенные состояния, их наблюдение позволяет вам точно диагностировать заболевания легких и быстрее лечить их. В некоторых ситуациях биомаркеры могут указывать на необходимость трансплантации легких на годы раньше обычных средств.

ИИ расширяет эти преимущества, упрощая процесс идентификации биомаркеров. Алгоритмы машинного обучения отлично справляются с задачами классификации, и чем больше данных они встречают, тем лучше они с этим справляются. В результате они могут анализировать медицинские снимки или другие тесты для распознавания биомаркеров гораздо быстрее, чем человек.

Точность ИИ означает, что эти алгоритмы могут обнаруживать биомаркеры еще до того, как они станут очевидными для врачей. Некоторые исследования показали, что искусственный интеллект может обнаружить рак легких на год или два раньше, чем аналитики-люди.

Повышение точности диагностики

Биомаркеры ИИ также могут помочь более точно диагностировать заболевания легких. Даже при современных медицинских стандартах и ​​технологиях ошибочные диагнозы встречаются чаще, чем вы думаете. Одно исследование показало, что один из каждых 25 случаев требуется реклассификация после их повторного анализа с помощью различных инструментов.

Компьютеры часто более точны, чем люди, когда дело доходит до такого рода работы. Алгоритмы ИИ могут сравнивать случай с обширными наборами данных, полными похожих случаев, чтобы определить, где он находится, с небольшим запасом на ошибку. Они также могут распознавать сигналы биомаркеров, которые слишком малы, чтобы люди могли их уверенно классифицировать.

Конечно, ИИ все еще может ошибаться, как и врачи-люди. Тем не менее, объединение экспертов-людей с этими высокоточными начальными показаниями может значительно улучшить диагностику заболеваний легких, что приведет к более эффективному лечению.

Внедрение персонализированной медицины

Еще одним преимуществом биомаркеров ИИ является то, как они помогают персонализировать лечение. Поскольку ИИ предлагает большую точность, чем многие другие диагностические инструменты, он может обнаруживать новые биомаркеры. Эти открытия могут помочь определить более конкретные классы пациентов, что приведет к разработке планов лечения, адаптированных к их уникальным потребностям.

«Поскольку модели ИИ изучают больше пациентов, они могут продолжать находить новые биомаркеры или узнавать больше о последствиях существующих». 

В исследовании 2019 года модель глубокого обучения обнаружила новые биомаркеры мезотелиомы после изучения биоптатов 3,000 пациентов. Эти новые маркеры дают более полное представление о том, какие состояния указывают на то, как пациенты могут реагировать на различные виды лечения. Благодаря этому пониманию можно составить более персонализированные и, следовательно, более эффективные планы лечения.

Поскольку модели ИИ изучают больше пациентов, они могут продолжать находить новые биомаркеры или узнавать больше о последствиях существующих. Эти достижения помогут все больше и больше персонализировать лечение заболеваний легких, спасая жизни даже в исключительных случаях.

Сокращение нехватки персонала в больницах

Использование ИИ для поиска биомаркеров заболеваний легких также может помочь преодолеть нехватку кадров. Согласно текущим прогнозам, США могут быть короткими 98,700 XNUMX медицинских и лаборантских техников и более 29,000 2025 практикующих медсестер к XNUMX году. Хотя это трудовое напряжение является многогранной проблемой, на которую нет простого ответа, эффективность ИИ может помочь уменьшить его влияние.

Так же, как ИИ дает учителям больше времени выполняя такие задачи, как выставление оценок, он может высвободить больше времени для медицинских работников. Поскольку ИИ анализирует тесты для ранней диагностики, врачи могут сосредоточиться на других пациентах. Поскольку эти инструменты также упрощают диагностический процесс, врачи также могут проводить больше времени с пациентами.

По мере того, как все больше больниц все активнее используют искусственный интеллект, у медицинского персонала будет больше времени для важной работы. Это повышение производительности сделает нехватку персонала менее серьезной, гарантируя, что она не поставит под угрозу здоровье пациентов.

Потенциальные проблемы с ИИ в здравоохранении

«Здравоохранение стало самой целевой отраслью для программ-вымогателей, и искусственный интеллект может усугубить эту угрозу». 

Хотя технология биомаркеров ИИ имеет много преимуществ, она также вызывает некоторые опасения. Изучение этих потенциальных недостатков может помочь вам безопасно и эффективно использовать ИИ.

Одной из самых больших проблем является точность ИИ. Хотя эти инструменты часто более точны, чем люди, они все же могут вызывать ошибки. Если предположить, что они всегда правы, и слишком полагаться на них, это может привести к ошибочным диагнозам и неправильному обращению. Окончательное слово всегда должно быть за экспертами-людьми, которые анализируют прогнозы ИИ, но из-за простоты использования этих инструментов можно легко успокоиться.

Безопасность — это другой вопрос. Здравоохранение стало наиболее целевая отрасль для программ-вымогателей, и ИИ может усугубить эту угрозу, поскольку для правильной работы ему требуются обширные наборы данных. Учебный набор ИИ может содержать множество конфиденциальных данных пациентов, на которые могут нацеливаться киберпреступники. Если кибербезопасность не повысится с увеличением использования ИИ, это может стать угрозой.

Биомаркеры ИИ могут произвести революцию в лечении заболеваний легких

Хотя некоторые опасения остаются, биомаркеры ИИ показывают многообещающие результаты. Если больницы и клиники смогут безопасно внедрить эти инструменты, они смогут ускорить и повысить эффективность лечения заболеваний легких.

Биомаркеры ИИ все еще являются относительно новой технологией, поэтому, вероятно, появятся новые преимущества и варианты использования. По мере совершенствования этой технологии медицинский сектор может получить существенные выгоды от ее внедрения. Вскоре это может произвести революцию в лечении заболеваний легких.

Читайте также Как искусственный интеллект меняет отрасль здравоохранения