Denne kunstige intelligens scanner og opdager noget, som vi ellers ikke ville bemærke

Diagnosen af mindre hyppige sygdomme kan være langvarige og udfordrende, ofte strækker processen sig over flere år. For at forkorte denne periode, kommer kunstig intelligens (AI) i spil. Et innovativt AI -værktøj udviklet på University Hospital Bonn bidrager til at analysere medicinske billeddata og identificere specielle funktioner i ansigtet, der kan indikere diagnostisk information. Dette værktøj med navnet "Gestalt Matcher" har potentialet til at revolutionere den måde, læger genkender sjældne genetiske sygdomme på.

Funktionen af kunstig intelligens

Talrige sjældne genetiske sygdomme er forbundet med specifikke fysiske træk, såsom Downs syndrom. AI bruger en omfattende database med sagsrapporter, hvor næsten 13.000 sager er registreret. Denne samling fra forskellige kilder hjælper med at forbedre diagnosernes nøjagtighed. Læger kan sammenligne billeder af patienter, der er mistænkt for at have lidt af en sjælden sygdom med denne database. AI -algoritmen giver derefter forslag til mulige diagnoser baseret på lignende tilfælde.

Et vigtigt aspekt af denne teknologi er mangfoldigheden af dataregistret. For at sikre, at AI ikke er partisk, er målet at integrere en lang række billeder fra forskellige etniske og aldersgrupper. Dette hjælper med at øge nøjagtigheden og pålideligheden af registerdiagnoserne. Inkluderingen af oplysninger om patienter i alle aldre, især børn, er afgørende, fordi mange symptomer bliver synlige på et tidligt tidspunkt.

Fremtidsperspektiver og udfordringer

De etiske aspekter af brugen af AI i medicin er også et centralt emne. Inden databasen blev gjort tilgængelig for andre medicinske specialister, blev projektet kontrolleret af et etisk udvalg. I den aktuelle fase er brugen af databasen og AI -værktøjet kun forbeholdt læger og forskere. Det næste trin er at integrere "design matchere" i regelmæssig medicinsk praksis. Omfattende undersøgelser er planlagt til at undersøge værktøjets praktiske og effektivitet i tidlig påvisning.

Forpligtelsen fra eksperter som Adele Ruder, der fungerer på grænsefladen mellem forskning og praksis, er afgørende for succes for sådanne teknologier. Deres mål er at fremme opmærksomheden om AI's muligheder i diagnostik og at fremme deres applikationer inden for klinikker og praksis. På grund af sin indsats kunne det medicinske samfund etableres bedre for at identificere sjældne sygdomme hurtigere og mere præcist.