Tuberculoza (TB) rămâne una dintre cele mai mortale infecții bacteriene din lume, coborând peste 1,3 milioane de vieți numai în 2022. Statisticile alarmante precum acestea au determinat cercetătorii să pătrundă mai adânc în complexitățile tratamentului TB. Întrebări precum de ce unii pacienți se recuperează în timp ce alții cedează și de ce anumite medicamente sunt eficiente pentru unii, dar nu pentru alții care suferă de aceeași boală i-au neliniștit pe oamenii de știință de ani de zile.
Dovezi istorice demonstrează că TB a bântuit omenirea de milenii, mumiile egiptene evidențiind semne ale bolii încă din 2400 î.Hr. În timp ce infecțiile cu TB apar la nivel global, țări precum Ucraina, Moldova, Belarus și Rusia au fost lovite în mod deosebit de cazurile de TB multidrog rezistent.
Din păcate, progresul realizat în combaterea TB a fost stopat de apariția pandemiei de COVID-19. Perturbările din sistemul de sănătate cauzate de războiul în curs din Ucraina și criza globală de sănătate au dus la regrese în ceea ce privește diagnosticul și tratamentul TB, răsturnând decenii de progres făcut la nivel global.
În mod fericit, o descoperire recentă în cercetarea medicală oferă speranță pentru terapii mai personalizate și eficace împotriva TB-ului. O echipă interdisciplinară de cercetători a dezvoltat o unealtă AI inovatoare capabilă să analizeze volume mari de date medicale pentru a optimiza abordările de tratament pentru pacienții individuali.
Studiul echipei a implicat analizarea a peste 200 de tipuri de rezultate de teste clinice, imagini medicale și rețete medicale de la peste 5.000 de pacienți cu TB din 10 țări. Au luat în considerare diverse factori, inclusiv informații demografice, istoricul tratamentelor anterioare, prezența altor afecțiuni medicale și date detaliate despre tulpinile de TB și rezistența la medicamente.
Spre deosebire de alte unelte AI anterioare care s-au concentrat pe tipuri limitate de date sau de variabile, cercetătorii au folosit un model AI transparent și multimodal. Această abordare le-a permis să ia în considerare simultan mai multe variabile, oferindu-le o înțelegere cuprinzătoare a factorilor care influențează rezultatele tratamentelor de TB.
În mod remarcabil, modelul AI a atins o rată de precizie impresionantă de 83% în ceea ce privește prognosticul tratamentului atunci când a fost testat cu date noi de pacienți. Acest lucru a depășit modelele AI existente și a demonstrat potențialul medicinei personalizate asistate de AI.
Cercetătorii au observat că anumite caracteristici clinice, cum ar fi IMC-ul (indicele de masă corporală) scăzut și nutriția precară, erau asociate cu eșecul tratamentului. Aceste constatări subliniază importanța intervențiilor menite să îmbunătățească nutriția, în special în populațiile subnutrite care sunt mai susceptibile la TB.
În plus, studiul a relevat că anumite combinații de medicamente au fost mai eficiente pentru anumite tipuri de infecții rezistente la medicamente. Identificând perechi de medicamente sinergice care își amplifică reciproc eficacitatea, cercetătorii își propun să îmbunătățească rezultatele tratamentului. Identificarea medicamentelor antagoniste care își diminuează reciproc eficacitatea în stadiile incipiente ale descoperirii medicamentelor poate preveni, de asemenea, eșecurile tratamentelor.
Implicațiile acestei cercetări pentru eradicarea TB-ului sunt semnificative. Prin prioritizarea analizei diferitelor tipuri de date clinice, cercetătorii și clinicienii pot aloca mai bine resursele și pot dezvolta intervenții de sănătate publică țintite pentru a combate TB-ul la nivel global. Acest lucru este în concordanță cu obiectivul Organizației Mondiale a Sănătății de a eradica TB-ul până în 2035.
Cu toate acestea, uneltele AI nu sunt lipsite de limitări. Diversitatea demografică și variațiile în diferite regiuni și cadre de sănătate trebuie luate în considerare în continuarea instruirii și dezvoltării. Echipa de cercetare recunoaște importanța de a rafina modelul pentru a-l face mai universal aplicabil.
În cele din urmă, obiectivul este de a exploata puterea AI-ului pentru a personaliza tratamentele TB pe baza caracteristicilor unice ale fiecărui individ. Abandonând abordarea generală, cercetătorii aspiră să lucreze pentru adaptarea regimurilor de medicamente pentru pacienții cu afecțiuni specifice. Prin luarea în considerare unei multitudini de tipuri de date, medicii pot oferi tratamente mai precise și mai eficiente, ducând la îmbunătățirea rezultatelor pacienților în lupta împotriva TB-ului.
FAQ
The source of the article is from the blog cheap-sound.com