Tämä tekoäly skannaa kasvot ja löytää jotain, jota emme muuten huomaa

Vähemmän sairauksien diagnoosi voi olla pitkä ja haastava, usein prosessi ulottuu useiden vuosien ajan. Tämän ajanjakson lyhentämiseksi tekoäly (AI) tulee peliin. University Hospital -sairaalassa kehitetty innovatiivinen AI -työkalu edistää lääketieteellisten kuvadatan analysointia ja kasvojen erityisominaisuuksien tunnistamista, jotka voivat viitata diagnoositiedot. Tällä työkalulla nimellä "Gestalt Matcher" on potentiaali mullistaa tapaa, jolla lääkärit tunnistavat harvinaiset geneettiset sairaudet.

tekoälyn funktio

Lukuisat harvinaiset geneettiset sairaudet liittyvät erityisiin fyysisiin piirteisiin, kuten Down-oireyhtymään. AI käyttää laajaa tapausraporttitietokantaa, jossa kirjataan lähes 13 000 tapausta. Tämä kokoelma eri lähteistä auttaa parantamaan diagnoosien tarkkuutta. Lääkärit voivat verrata kuvia potilaista, joita epäillään kärsivän harvinaisesta sairaudesta tämän tietokannan kanssa. AI -algoritmi antaa sitten ehdotuksia mahdollisista diagnooseista, jotka perustuvat vastaaviin tapauksiin.

Tärkeä osa tätä tekniikkaa on tietorekisterien monimuotoisuus. Varmistaakseen, että AI ei ole puolueellinen, tavoitteena on integroida laaja valikoima kuvia eri etnisistä ja ikäryhmistä. Tämä auttaa lisäämään rekisterin diagnoosien tarkkuutta ja luotettavuutta. Tietojen sisällyttäminen kaiken ikäisistä potilaista, etenkin lapsista, on ratkaisevan tärkeää, koska monet oireet tulevat näkyviin varhaisessa vaiheessa.

Tulevat näkökulmat ja haasteet

AI: n käytön eteisväriset näkökohdat lääketieteessä ovat myös keskeinen aihe. Ennen kuin tietokanta tehtiin muiden lääketieteen asiantuntijoiden saataville, etiikkakomitea tarkisti hankkeen. Nykyisessä vaiheessa tietokannan ja AI -työkalun käyttö on varattu vain lääkäreille ja tutkijoille. Seuraava askel on integroida "suunnittelusovittimet" säännölliseen lääketieteelliseen käytäntöön. Työkalun käytännöllisyyden ja tehokkuuden tutkimiseksi on suunniteltu kattavia tutkimuksia varhaisessa havaitsemisessa.

Asiantuntijoiden, kuten Adele Ruderin, sitoutuminen, joka toimii tutkimuksen ja käytännön välisessä rajapinnassa, on välttämätöntä tällaisten tekniikoiden onnistumiselle. Heidän tavoitteenaan on edistää tietoisuutta AI: n mahdollisuuksista diagnostiikassa ja edistää niiden sovelluksia klinikoilla ja käytäntöillä. Ponnistelujensa vuoksi lääketieteellinen yhteisö voitaisiin perustaa paremmin harvinaisten sairauksien tunnistamiseksi nopeammin ja tarkemmin.