Kunstlik intelligentsus (AI) on muutnud mitmeid valdkondi ja nüüd teeb ta enda märki meditsiinivaldkonnas. Ajueksperdid on pikka aega uurinud Alzheimeri tõvega seotud riskitegureid, kuid AI-l on potentsiaal avastada seni tähelepanuta jäänud seoseid. Marina Sirota ja tema meeskond Californias San Francisco Ülikoolis (UCSF) viisid läbi uuringu, kasutades AI-d suure anonüümsete elektrooniliste terviserekordide andmebaasi analüüsimiseks patsientidelt.
AI algoritm treeniti tuvastama ühiseid omadusi nende inimeste seas, kes diagnoositi lõpuks Alzheimeri tõvega seitsme aasta jooksul. Kuigi mõned seosed olid oodatud, nagu südamehaigused, kõrge kolesteroolitase ja põletikulised seisundid, näitas uuring ka üllatavaid seoseid. Osteoporoos naistel ja depressioon nii meestel kui naistel olid seotud Alzheimeri tõvega. Lisaks täheldati D-vitamiini madalamaid tasemeid lähemal diagnoosimise ajale.
Siiski on oluline märkida, et nende tegurite esinemine ei garanteeri Alzheimeri tõve teket isikul. Selle asemel toimivad need näitajatena, mis innustavad edasisi uuringuid ja võimalikke riski vähendamise strateegiaid. Kõrgema kolesteroolitaseme ja osteoporoosi ravimine võib aidata vähendada Alzheimeri tõve riski, kuid selle kinnitamiseks on vaja täiendavaid uuringuid.
Uuringu huvitav aspekt oli geneetiliste tegurite uurimine. Uuringu tulemused tõid esile seose kolesterooli ja Alzheimeri vahel, eriti seoses ApoE geeniga. Lisaks võib geen, mis on seotud nii osteoporoosi kui ka Alzheimeri tõvega, olla tulevaste ravimeetodite jaoks paljulubav sihtmärk.
See uuring rõhutab AI tohutut potentsiaali varjatud seoste avastamisel ja meie arusaamise täiustamisel Alzheimeri tõve sarnastest keerukatest haigustest. Masinõppe abil saavad teadlased saada väärtuslikke teadmisi ja soovitada uuenduslikke ravimeetodeid. Edaspidi kavatsevad Sirota ja tema meeskond analüüsida ravimite andmeid, et välja selgitada, kas osteoporoosi või kõrge kolesteroolitaseme ravimine võib efektiivselt vähendada Alzheimeri tõve riski. AI kui võimas tööriist meditsiinis avab läbimurdeavastuste ja parema patsiendihoolitsuse võimalusi.
KKK:
K: Mis on artikli peamine fookus?
V: Artikkel keskendub kunstliku intelligentsuse (AI) kasutamisele Alzheimeri tõvega seotud seoste ja riskitegurite avastamisel.
K: Mida tegid Marina Sirota ja tema meeskond UCSFi juures?
V: Marina Sirota ja tema meeskond viisid läbi uuringu, kasutades AI-d terviserekordite suure andmebaasi analüüsimiseks, et tuvastada ühiseid jooni isikute seas, kellele diagnoositi lõpuks Alzheimeri tõbi.
K: Milliseid oodatud seoseid uuringus leiti?
V: Mõned oodatud seosed, mida uuringus leiti, olid südamehaigused, kõrge kolesteroolitase ja põletikulised seisundid.
K: Millised olid uuringus leitud mõned üllatavad seosed?
V: Mõned uuringus leitud üllatavad seosed olid seotud osteoporoosiga naistel, depressiooniga nii meestel kui naistel ning D-vitamiini madalamate tasemetega lähemal Alzheimeri diagnoosimise ajale.
K: Kas nende tegurite esinemine garanteerib Alzheimeri haiguse tekkimist?
V: Ei, nende tegurite esinemine ei garanteeri Alzheimeri tõve teket. Need toimivad näitajatena, mis innustavad edasisi uuringuid ja võimalikke riski vähendamise strateegiaid.
K: Kas kõrge kolesteroolitaseme ja osteoporoosi ravimine võib alandada Alzheimeri tõve riski?
V: Kõrgema kolesteroolitaseme ja osteoporoosi ravimine võib aidata vähendada Alzheimeri tõve riski, kuid selle kinnitamiseks on vaja täiendavaid uuringuid.
K: Millised geenid tõsteti uuringus esile?
V: Uuring tõstis esile seose ApoE geeni ja Alzheimeri ning geeni, mis on seotud nii osteoporoosi kui ka Alzheimeri tõvega.
K: Mis on AI potentsiaal meditsiinivaldkonnas?
V: AI-l on potentsiaal avastada varjatud seoseid, täiustada meie arusaamist keerukatest haigustest ning soovitada uuenduslikke ravimeetodeid.
Mõisted:
1. Kunstlik intelligentsus (AI): Inimintelligentsuse simuleerimine masinates, mis on programmeeritud mõtlema ja õppima nagu inimesed.
2. Alzheimeri tõbi: Progressiivne ajuhäire, mis mõjutab mälu, mõtlemist ja käitumist ning on dementsuse kõige levinum põhjus.
3. Masinõpe: AI alamhulk, mis võimaldab arvutitel õppida ja teha ennustusi või võtta samme ilma otseselt programmeerimata.
4. Riskitegurid: Tingimused või käitumised, mis suurendavad teatud haiguse või seisundi tekkimise tõenäosust.
5. Geneetilised tegurid: Indiviidi geenide poolt määratud tunnused või omadused, mis võivad mõjutada teatud haiguste tekke riski.
Soovitatud seotud link:
UCSF – Link California San Francisco Ülikooli peamisele domeenile, kus uuring läbi viidi.
The source of the article is from the blog klikeri.rs