Hur upptäckten av AI-biomarkörer kan påverka behandling av lungsjukdomar

Lungsjukdomar kan vara svåra att diagnostisera och behandla. Även om du vet vilket specifikt tillstånd någon har, är det svårt att säga hur deras kropp kommer att reagera. Biomarkörer gör det mycket lättare att förstå dessa faktorer.

Biomarkörer är biologiska tecken som ger information om ett tillstånd eller en patients kropp. Med dessa markörer kan du lättare känna igen unika sjukdomssträngar eller berätta hur de kan påverka en specifik patient. Ny forskning har visat att artificiell intelligens (AI) kan hjälpa till att upptäcka och identifiera dessa biomarkörer, vilket banar väg för många förbättringar.

Här är hur AI-biomarkörer kan påverka behandlingar av lungsjukdomar.

Tidslinjer för behandling för fortkörning

"AI kan upptäcka lungcancer ett eller två år tidigare än mänskliga analytiker" 

En av de viktigaste fördelarna med biomarkörer är hur de möjliggör snabbare behandlingar. Eftersom biomarkörer föreslår specifika tillstånd, kan du genom att se dem diagnostisera lungsjukdomar exakt tidigare, vilket gör att du kan behandla dem snabbare. Biomarkörer kan indikera nödvändiga lungtransplantationer år före konventionella medel i vissa situationer.

AI tar dessa fördelar ett steg längre genom att effektivisera processen för identifiering av biomarkörer. Maskininlärningsalgoritmer är mycket skickliga på klassificeringsuppgifter, och ju mer data de möter, desto bättre blir de på det. Som ett resultat kan de analysera medicinska skanningar eller andra tester för att känna igen biomarkörer mycket snabbare än en person kan.

AI:s precision innebär att dessa algoritmer kan upptäcka biomarkörer innan de ens är uppenbara för läkare. Vissa studier fann att AI kan upptäcka lungcancer ett eller två år tidigare än mänskliga analytiker.

Förbättra diagnostisk noggrannhet

AI-biomarkörer kan också hjälpa till att diagnostisera lungsjukdomar mer exakt. Även med dagens medicinska standarder och teknik är feldiagnoser vanligare än du kanske tror. En studie fann det ett av 25 fall krävde omklassificering efter att ha analyserat dem igen med olika verktyg.

Datorer är ofta mer exakta än människor när det kommer till den här typen av arbete. AI-algoritmer kan jämföra ett fall med stora datamängder fulla av liknande instanser för att identifiera var det faller med liten marginal för fel. De kan också känna igen biomarkörsignaler som är för små för att människor ska kunna klassificera dem med säkerhet.

Naturligtvis kan AI fortfarande göra misstag, precis som mänskliga läkare kan. Men att para ihop mänskliga experter med dessa mycket noggranna initiala avläsningar kan avsevärt förbättra lungsjukdomsdiagnoserna, vilket leder till mer effektiva behandlingar.

Möjliggör personlig medicin

En annan fördel med AI-biomarkörer är hur de hjälper till att anpassa behandlingar. Eftersom AI erbjuder mer precision än många andra diagnostiska verktyg kan den upptäcka nya biomarkörer. Dessa upptäckter kan hjälpa till att identifiera mer specifika patientklasser, vilket leder till behandlingsplaner som är skräddarsydda för deras unika behov.

"När AI-modeller studerar fler patienter kan de fortsätta att hitta nya biomarkörer eller lära sig mer om implikationerna av befintliga." 

I en studie från 2019 upptäckte en modell för djupinlärning nya mesoteliombiomarkörer efter att ha granskat biopsiobjektglas från 3,000 XNUMX patienter. Dessa nya markörer ger mer insikt i vilka tillstånd som indikerar hur patienter kan svara på olika behandlingar. Med den insikten skulle man kunna göra mer personliga och därför mer effektiva behandlingsplaner.

När AI-modeller studerar fler patienter kan de fortsätta att hitta nya biomarkörer eller lära sig mer om konsekvenserna av befintliga. Dessa framsteg skulle hjälpa till att personifiera behandlingar för lungsjukdomar mer och mer och rädda liv även i exceptionella fall.

Att lindra bristen på sjukhuspersonal

Att använda AI för att hitta biomarkörer för lungsjukdomar kan också hjälpa till att övervinna personalbrist. Aktuella förutsägelser säger att USA kan vara kort 98,700 XNUMX medicinska och labbtekniker och mer än 29,000 2025 sjuksköterskor år XNUMX. Även om denna arbetsbelastning är en mångfacetterad fråga utan något enkelt svar, kan AI:s effektivitet hjälpa till att minska dess påverkan.

Precis som AI ger lärarna mer tid genom att utföra uppgifter som betygsättning kan det frigöra mer tid för medicinsk personal. När AI analyserar tester för tidiga diagnoser kan läkare fokusera på andra patienter. Eftersom dessa verktyg också effektiviserar den diagnostiska processen får läkare också mer tid med patienterna.

I takt med att fler sjukhus använder AI i högre grad kommer medicinsk personal att ha mer tid att lägga på kritiskt arbete. Denna produktivitetsökning kommer att göra personalbristen mindre påverkande, vilket säkerställer att de inte äventyrar patienternas hälsa.

Potentiella problem med AI i hälso- och sjukvården

"Hälsovård har blivit den mest riktade branschen för ransomware, och AI kan förvärra detta hot." 

Även om AI-biomarkörteknologi har många fördelar, väcker den också vissa farhågor. Att lära sig om dessa potentiella nackdelar kan hjälpa dig att använda AI säkert och effektivt.

En av de största problemen är AI:s noggrannhet. Även om dessa verktyg ofta är mer exakta än människor, kan de fortfarande orsaka fel. Om man antar att de alltid har rätt och förlitar sig för mycket på dem, kan det leda till feldiagnoser och felbehandling. Mänskliga experter bör alltid ha sista ordet och granska AI-förutsägelser, men det kan vara lätt att bli självbelåten på grund av dessa verktygs enkla användning.

Säkerhet är en annan fråga. Sjukvården har blivit mest riktade branschen för ransomware, och AI kan förvärra detta hot eftersom det kräver omfattande datamängder för att fungera korrekt. En AI-träningsuppsättning kan innehålla massor av känslig patientdata som cyberbrottslingar kan rikta in sig på. Om cybersäkerheten inte också ökar med högre AI-användning kan det bli ett hot.

AI-biomarkörer kan revolutionera behandling av lungsjukdomar

Även om vissa bekymmer kvarstår, visar AI-biomarkörer mycket lovande. Om sjukhus och kliniker kan implementera dessa verktyg på ett säkert sätt kan de göra behandlingen av lungsjukdomar snabbare och effektivare.

AI-biomarkörer är fortfarande en relativt ny teknik, så nya fördelar och användningsfall kommer sannolikt att dyka upp. När denna teknik förbättras kan den medicinska sektorn se betydande vinster av att anta den. Det skulle kunna revolutionera behandlingen av lungsjukdomar inom kort.

Läs också Hur AI förändrar hälsovårdsindustrin