Roman Remberטכנולוגיית המערכת המלאכותית החדשנית יכולה להיות ניצבת תקווה עבור אלה שמתמודדים עם מצבי בריאות חסרי מענה. במחקר חדשני, קרוי פהנט, הצבאי (AI) הראה את הפוטנציאל האדיר לזיהוי אנשים המוכרים בסיכוי שלהם לפתח מחסור בחסין מסוים הרבה לפני השיטות המסוריות.
המחקר קיים התמקד באתגר שמוצג על ידי מחסור בחסינות משתנה (CVID), סדרת הפרעות המתמודדות לעיתים רבות מושארות בלתי גלויות לתקופות ארוכות, צוות המחקר שחרר את כחו של פהנט. המערכת ניתחה מגוון רחב של רשומות בקליניקת הפקולטה לרפואה של אוניברסיטת קליפורניה, בלתי פועלת דרכם של המידע וקידום חולים לפי סיכויים שלהם להיות בבעלות של CVID.
התוצאות היו מרשימות – מתוך ה-100 חולים מובאים לקראת פהנט, בבדיקה רפואית לאחר מכן קיבלה שהיו 74 מהם חולים סביריים בעלי CVID. כישורו זה מדגיש את התפקיד המהפכני שה- AI עשוי לשחק בתחום הבריאות, המציע חבל ציוד מקצועי לטיפול מוקדם יותר ואכן מפחית את הקשיים הגופניים, הרגשיים והכלכליים שמתייחסים לאיחור באבחון.
למרות שתסמונת CVID עשוייה להיות משתנה ולזכור למחלות נפוצות יותר, כיש'ור של פהנט עוזר בלמידה ממקרי המחלה, משפר את הדיוק שבאמצעותו הוא יכול לקורא לאנשים בסיכון. כעדות להבטחה הזו, הצוות משיג קרן של 4 מיליון דולר ממכון הבריאות הלאומי כדי לשפר את המערכת לטכנולוגיה לצורך משך באופן מאובטח ליתר מקרי בריאות.
החלטה להגביר את ההשפעה, המחקר זה שצבא את המכונות תזמין ליישום של ה- AI בחמישה מרכזי רפואה של אוניברסיטת קליפורניה. עם תכניות לשפר את הדיוק ולהרחיב למחלות אחרות, החוקרים עוסקים גם בשיפור היכולות של פהנט לפרשת הערות רפואיות כדי לקבל תובנות אף עשירות עד תוצאות הסימפטום והמצבים של החולה. הגישה החצוינית הזו מנזימה עתיד בו הידע של AI אינו תכלית לדיאגנוזות מחלות נדירות, אלא גם משנה את נופ הרפואי והמחקר.
שאלות חשובות ותשובות:
מהו מחסור בחסינות משתנה רגיל (CVID)?
CVID הוא סוג של מחסור בחסינות ראשוני המאופיין ברמות נמוכות של אימונוגלובולינים בשרירין דם (חומרי נגד) ובגילוי מוגבר של כימיהן. זה תמיד מוביל אל מגוון של בעיות בריאותיות, כולל זיהומים חוזרים, קושי במערכת העיכול, וסיכון מוגבר למחלות אוטואימוניות ולסוגים מסוימים של סרטן.
איך העזר של AI בזיהוי מוקדם של CVID?
טכנולוגיות AI כמו PheNet נותנות נתונים רפואיים כדי לזהות תבניות ואותות שעשויים לסמן את המצורף של CVID, אותם קשה לאנשים לזהות. שימוש באלגוריתמים למידת מכונה מאפשר ל- PheNet ללמוד ממקרים מאוזנים, ולשפר את יכולתו לזהות חולים בסיכון.
אילו אתגרים משויכים דרך שימוש ב- AI במערכת בריאות?
בין האתגרים, כוללים את הבטיחות של הנתונים של חולים, שילוב של AI בתהליכי עבודה נוכחיים, וניהול של ייחודיות אפשריים באלגוריתמים של AI שעשויים להשפיע על דיוק האבחנות. יתר על כן, יש צורך במסגרות תקניות ברורות לפקוח על השימוש ופיתוח של טכנולוגיות כאלו בדרכים בריאות.
פולמות:
אחת מהפולמות הפוטנציאליות עשויה להכיל פסיכומה בסימן על AI על מאבחנים רפואיים, מאחר שהפציינטים והמקצועות הרפואיים עשויים לגלות חששות ביחס לאחריות ושקיפות ההחלטות שמובנות בAI.
יתרונות וחסרונות:
יתרונות:
– זיהוי מוקדם: AI יכול לזהות מחלות כמו CVID במוקדם יותר, מוביל לטיפול מהיר יותר ותוצאות טובות יותר.
– סקאלביליות: ה AI עשוי לנתח כמויות נרחבות של נתונים במהירות, מה שהופך אפשרי לסרוק אוכל תושבי בהתאם.
– למידה מתמידה: מערכות AI יכולות ללמוד ולשפר מכל מקרה, באופן ובתוך עובי הזמן עלול להיות יותר מדויקות.
חסרונות:
– פרטיות נתונים: שימוש בנתונים של מטופלים מעלים שאלות משמעותיות על פרטיות והסכמה.
– פיקוח אנושי: יש צורך בפיקוח אנושי כדי להודות בטעויות ובפוטנציאליות התמה של הצעות AI.
– מורכבות ועלויות: מימוש טכנולוגיות AI בסביבות רפואה עשוי להיות מורכב ויקר, דורש השקעה משמעותית.
קישורים קשורים מוצעים:
למידע נוסף אודות AI בתחום הבריאות, בקר ב:
– מכון הבריאות הלאומי
– ארגון הבריאות העולמי
– אוניברסיטת קליפורניה, סן פרנסיסקו
יש לשים לב כי חשוב לוודא כי כל ה-URLs המסופקים הם 100% תקפים, והלינקים הללו עברו סינון על פי דרישה זו.
