Diagnoosimine: AI kui haruldaste haiguste kiirema tuvastamise võti
Diagnoosimine: AI kui haruldaste haiguste kiirema tuvastamise võti
See tehisintellekt skaneerib silmitsi ja avastab midagi, mida me muidu ei märkaks
Hargevate haiguste diagnoosimine võib olla pikk ja keeruline, sageli ulatub protsess mitme aasta jooksul. Selle aja lühendamiseks tuleb mängu tehisintellekt (AI). Ülikoolihaiglas välja töötatud innovaatiline AI -tööriist aitab analüüsida meditsiinilisi piltide andmeid ja tuvastada näo eripära, mis võib näidata diagnostilist teavet. Sellel tööriistal, mille nimi on "Gestalt Mather", võib revolutsiooniliselt muuta arstid haruldasi geneetilisi haigusi.
Tehisintellekti funktsioon
Arvukad haruldased geneetilised haigused on seotud spetsiifiliste füüsikaliste tunnustega, näiteks Downi sündroomiga. AI kasutab ulatuslikku juhtumite aruannete andmebaasi, milles registreeritakse peaaegu 13 000 juhtumit. See erinevatest allikatest pärit kollektsioon aitab parandada diagnooside täpsust. Arstid saavad selle andmebaasiga võrrelda pilte patsientide kohta, keda kahtlustatakse selle andmebaasiga haruldaste haiguste all. Seejärel pakub AI algoritm soovitusi sarnastel juhtudel põhinevate võimalike diagnooside jaoks.
Selle tehnoloogia oluline aspekt on andmedokumentide mitmekesisus. Veendumaks, et AI pole kallutatud, on eesmärk integreerida lai valik erinevatest etnilistest ja vanuserühmadest. See aitab suurendada registri diagnooside täpsust ja usaldusväärsust. Igas vanuses patsientide, eriti laste patsientide kohta teabe lisamine on ülioluline, kuna paljud sümptomid muutuvad varases staadiumis nähtavaks.
Tulevikuperspektiivid ja väljakutsed
AI kasutamise eetilised aspektid on ka meditsiinis keskne teema. Enne andmebaasi muutmist teistele meditsiinispetsialistidele kättesaadavaks kontrollis projekti eetikakomitee. Praeguses faasis on andmebaasi ja AI tööriista kasutamine reserveeritud ainult arstidele ja teadlastele. Järgmine samm on integreerida "disainilahendajad" regulaarsesse meditsiinipraktikasse. Põhjalikud uuringud on kavas uurida tööriista praktilisust ja tõhusust varajases avastamisel.
Selliste tehnoloogiate õnnestumiseks on hädavajalik selliste ekspertide nagu Adele Ruder, mis töötab teadusuuringute ja praktika vahel, pühendumus. Nende eesmärk on edendada teadlikkust AI võimalustest diagnostikas ning edendada nende rakendusi kliinikus ja tavades. Oma jõupingutuste tõttu võiks meditsiiniringkonnad paremini kindlaks teha, et teha haruldasi haigusi kiiremini ja täpsemalt.
Kommentare (0)