Διάγνωση: AI ως το κλειδί για την ταχύτερη ανίχνευση σπάνιων ασθενειών

Αυτή η τεχνητή νοημοσύνη σαρώνει και ανακαλύπτει κάτι που διαφορετικά δεν θα παρατηρήσαμε

Η διάγνωση λιγότερο συχνών ασθενειών μπορεί να είναι μακρά και προκλητική, συχνά η διαδικασία εκτείνεται σε αρκετά χρόνια. Προκειμένου να μειωθεί αυτή η χρονική περίοδος, τίθεται στο παιχνίδι η τεχνητή νοημοσύνη (AI). Ένα καινοτόμο εργαλείο AI που αναπτύχθηκε στο Πανεπιστημιακό Νοσοκομείο Bonn συμβάλλει στην ανάλυση δεδομένων ιατρικής εικόνας και στον εντοπισμό ειδικών χαρακτηριστικών στο πρόσωπο που μπορούν να υποδηλώνουν διαγνωστικές πληροφορίες. Αυτό το εργαλείο με το όνομα "Gestalt Matcher" έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο οι γιατροί αναγνωρίζουν τις σπάνιες γενετικές παθήσεις.

Η λειτουργία της τεχνητής νοημοσύνης

Πολλές σπάνιες γενετικές παθήσεις συνδέονται με συγκεκριμένα φυσικά χαρακτηριστικά, όπως το σύνδρομο Down. Το AI χρησιμοποιεί μια εκτεταμένη βάση δεδομένων των αναφορών περιπτώσεων, στην οποία καταγράφονται σχεδόν 13.000 περιπτώσεις. Αυτή η συλλογή από διάφορες πηγές συμβάλλει στη βελτίωση της ακρίβειας των διαγνώσεων. Οι γιατροί μπορούν να συγκρίνουν εικόνες ασθενών που είναι ύποπτοι ότι πάσχουν από σπάνια ασθένεια με αυτή τη βάση δεδομένων. Ο αλγόριθμος AI παρέχει τότε προτάσεις για πιθανές διαγνώσεις που βασίζονται σε παρόμοιες περιπτώσεις.

Μια σημαντική πτυχή αυτής της τεχνολογίας είναι η ποικιλομορφία των αρχείων δεδομένων. Για να διασφαλιστεί ότι το AI δεν είναι προκατειλημμένο, ο στόχος είναι να ενσωματωθεί ένα ευρύ φάσμα εικόνων από διαφορετικές εθνοτικές και ηλικιακές ομάδες. Αυτό βοηθά στην αύξηση της ακρίβειας και της αξιοπιστίας των διαγνώσεων του μητρώου. Η συμπερίληψη πληροφοριών σχετικά με τους ασθενείς όλων των ηλικιών, ιδιαίτερα των παιδιών, είναι ζωτικής σημασίας επειδή πολλά συμπτώματα γίνονται ορατά σε πρώιμο στάδιο.

μελλοντικές προοπτικές και προκλήσεις

Οι etical πτυχές της χρήσης του AI στην ιατρική είναι επίσης ένα κεντρικό θέμα. Πριν από τη βάση δεδομένων έγινε προσβάσιμη σε άλλους ιατρικούς ειδικούς, το έργο ελέγχθηκε από μια επιτροπή δεοντολογίας. Στην τρέχουσα φάση, η χρήση της βάσης δεδομένων και του εργαλείου AI προορίζεται μόνο για τους γιατρούς και τους ερευνητές. Το επόμενο βήμα είναι να ενσωματωθούν οι "σχεδιαστικοί αγώνες" σε τακτική ιατρική πρακτική. Σχεδιάζονται ολοκληρωμένες μελέτες για την έρευνα της πρακτικότητας και της αποτελεσματικότητας του εργαλείου στην έγκαιρη ανίχνευση.

Η δέσμευση εμπειρογνωμόνων όπως η Adele Ruder, η οποία εργάζεται στη διεπαφή μεταξύ έρευνας και πρακτικής, είναι απαραίτητη για την επιτυχία τέτοιων τεχνολογιών. Στόχος τους είναι να προωθήσουν την ευαισθητοποίηση των δυνατοτήτων του AI στη διάγνωση και να προωθήσουν τις εφαρμογές τους σε κλινικές και πρακτικές. Λόγω των προσπαθειών της, η ιατρική κοινότητα θα μπορούσε να εδραιωθεί καλύτερα προκειμένου να εντοπίσει τις σπάνιες ασθένειες ταχύτερες και πιο συγκεκριμένα.