Opioidy, ačkoli jsou zásadní pro léčbu bolesti ve zdravotnictví, s sebou nesou vysoké riziko závislosti pro určité osoby. Téměř 40 milionů lidí po celém světě je závislých na nelegálních drogách a krize s opioidy byla v roce 2017 označena za veřejné zdravotní nebezpečí americkými zdravotními úřady.
Pro boj s touto epidemií výzkumníci z Lékařské fakulty University v Kalifornii v San Diegu vyvíjejí model umělé inteligence, který přesněji předpovídá závislost na opioidy u pacientů s vysokým rizikem. Tato průkopnická iniciativa nazvaná „Untangling Addiction“ je součástí revoluční závazku ve výši 50 milionů dolarů od Wellcome Leap. Fakulta byla jedním z 14 příjemců mezinárodních fondů.
Model umělé inteligence si klade za cíl transformovat naše poznání a správu předpisů opioidů tím, že účinně identifikuje pacienty s vysokým rizikem závislosti. Vedoucí výzkumník projektu Dr. Rodney Gabriel, vedoucí perioperační informatiky na Ústavu anestezie univerzity v San Diegu, spolu s klinickým ředitelem anesteziologie ve zdravotním centru univerzity v San Diegu, uvedl, že tato předpovídající technologie by mohla výrazně zlepšit péči o pacienty a zabránit nebezpečí následné závislosti.
Označovaný jako „GenAI“, tento generativní model umělé inteligence může vytvářet různé formy obsahu a nabízí komplexní přístup k analýze chování pacientů před a po podání léků. Využívá rozsáhlé soubory dat z elektronických zdravotních záznamů (EHR), integruje genomické a demografické údaje k předpovídání možného vývoje poruchy užívání opioidů.
Využitím tohoto bezpečného model a dat z různých institucí mohou anesteziologové a další zdravotníci, včetně výzkumníků jako Dr. Ruth Waterman, předsedkyně Ústavu anestezie na univerzitě v San Diegu, doladit protokoly léčby pacientů a snížit výskyt závislosti. Tento předpovědní nástroj, jakmile bude připraven k klinickým testům, bude podporován jedinečným výpočetním prostředím a spolupracujícím prostředím poskytnutém Jacobsovým centrem pro inovace ve zdravotnictví Joan a Irwina v zdravotnictví univerzity v San Diegu.
Pro Dr. Karandeepa Singha, jmenovaného hlavním zdravotním důstojníkem umělé inteligence ve zdravotnictví univerzity v San Diegu, je důkladné hodnocení potenciálu GenAI v reálných situacích kritické. Cílem projektu není pouze vyvinout komerčně životaschopný genomický a mikrobiomový panel, ale také automatizovat přístupy pomocí umělé inteligence v rámci systémů EHR pro hodnocení rizika v reálném čase, otevíraje tak cestu k preventivní prevenci závislosti na opioidy.
Důležité otázky a odpovědi:
Q: Jakou roli hraje umělá inteligence v boji proti závislosti na opioidy?
A: Umělá inteligence pomáhá předpovídat závislost na opioidy analýzou rozsáhlých dat EHR a začleňováním genomických a demografických informací. Pomáhá identifikovat pacienty s vysokým rizikem pro přizpůsobení léčby a prevenci závislosti.
Q: V čem je jedinečný přístup Lékařské fakulty univerzity v San Diegu k závislosti na opioidy?
A: Jejich iniciativa využívá generativní model umělé inteligence „GenAI“, který vytváří komplexní profil chování pacientů před a po podání léků. Jedná se o část velkého programu financování k inovativnímu řešení krize s opioidy.
Q: Jaké jsou potenciální výhody vyvíjeného modelu umělé inteligence?
A: Mezi výhody patří zlepšená péče o pacienty prostřednictvím personalizované léčby, snížení míry závislosti a proaktivní hodnocení rizika poruchy užívání opioidů integrované do systémů EHR.
Klíčové výzvy nebo kontroverze:
– Ochrana dat: Práce se citlivými záznamy pacientů pro školení umělé inteligence vyvolává obavy o bezpečnost dat a ochranu soukromí pacientů.
– Skreslení umělé inteligence: Model umělé inteligence by mohl mít vrozené zkreslení na základě dat, na kterých je školen, což by mohlo ovlivnit přesnost jeho předpovědí.
– Akceptace zdravotníky: Integrace umělé inteligence do současných lékařských postupů vyžaduje podporu zdravotních poskytovatelů, kteří mohou být skeptičtí nebo nemít dostatečné školení.
– Etické důsledky: Rozhodnutí, jak jednat podle předpovědí umělé inteligence, zahrnuje složité etické zvažování, jako například potenciální diskriminaci proti jednotlivcům označeným jako vysoké riziko.
Výhody:
– Časná detekce: Umělá inteligence může pomoci identifikovat osoby ohrožené závislostí předtím, než k ní dojde.
– Personalizovaná medicína: Přizpůsobení léčby na základě předpovědí umělé inteligence by mohlo vést k účinnější péči a minimalizovat riziko závislosti.
– Výzkumné příležitosti: Model umělé inteligence může otevřít nové cesty k porozumění závislosti na opioidy prostřednictvím rozsáhlé analýzy dat.
Nevýhody:
– Závislost na kvalitě dat: Účinnost systému umělé inteligence je závislá na kvalitě a úplnosti dat používaných pro školení.
– Náklady na implementaci: Vývoj, integrace a udržování systémů umělé inteligence ve zdravotnictví mohou být nákladné.
– Změna klinických postupů: Mohou existovat odpor k změně a problémy při úpravách ustálených klinických postupů pro přizpůsobení se předpovědím založeným na umělé inteligenci.
Pro další informace týkající se krize s opioidy a umělé inteligence navštivte webové stránky Lékařské fakulty univerzity v San Diegu a Wellcome Leap: