Диагноза: AI като ключ към по -бързото откриване на редки заболявания

Този изкуствен интелект сканира и открива нещо, което иначе не бихме забелязали

Диагнозата на по-рядко срещаните заболявания може да бъде продължителна и предизвикателна, често процесът се простира в продължение на няколко години. За да се съкрати този период от време, изкуственият интелект (AI) влиза в игра. Иновативен AI инструмент, разработен в Университетската болница Бон, допринася за анализ на данните за медицински изображения и идентифициране на специални характеристики на лицето, които могат да показват диагностична информация. Този инструмент с името „Gestalt Matcher“ има потенциал да революционизира начина, по който лекарите разпознават редки генетични заболявания.

функцията на изкуствения интелект

Множество редки генетични заболявания са свързани със специфични физически характеристики, като синдром на Даун. AI използва обширна база данни от доклади за случаи, в която се записват почти 13 000 случая. Тази колекция от различни източници помага за подобряване на точността на диагнозите. Лекарите могат да сравняват снимки на пациенти, за които се подозира, че страдат от рядко заболяване с тази база данни. След това алгоритъмът AI предоставя предложения за възможни диагнози, базирани в подобни случаи.

Важен аспект на тази технология е разнообразието на записите на данни. За да се гарантира, че AI не е предубедена, целта е да се интегрира широк спектър от изображения от различни етнически и възрастови групи. Това помага да се увеличи точността и надеждността на диагнозите на регистъра. Включването на информация за пациенти от всички възрасти, особено за деца, е от решаващо значение, тъй като много симптоми стават видими на ранен етап.

Бъдещи перспективи и предизвикателства

Етичните аспекти на използването на AI в медицината също са централна тема. Преди базата данни да бъде достъпна за други медицински специалисти, проектът беше проверен от комисия по етика. В настоящата фаза използването на базата данни и AI инструмента е запазено само за лекари и изследователи. Следващата стъпка е да се интегрират "Design Mathers" в редовната медицинска практика. Планира се всеобхватни проучвания за изследване на практичността и ефективността на инструмента при ранно откриване.

Ангажираността на експерти като Адел Рудер, която работи в интерфейса между изследвания и практика, е от съществено значение за успеха на подобни технологии. Тяхната цел е да насърчат осведомеността за възможностите на AI в диагностиката и да насърчават техните приложения в клиники и практики. Поради усилията си медицинската общност може да бъде по -добре установена, за да се идентифицират по -бързо и по -точно по -точно.