Pasiekiant sveikatos priežiūrą per dirbtinį intelektą ir duomenų sinergiją
Nuolatos besivystančioje sveikatos technologijų srityje pacientų duomenų integracija iš skirtingų gydymo įstaigų tampa vis svarbesnė, ypač atsižvelgiant į paciento privatumą. Didelės duomenų apimties rinkimas yra svarbus tiek dirbtinio intelekto (AI) algoritmų mokymui, tiek aiškinant, kaip jie veikia išsamų kovos su insultu valdymą, siekiant pagerinti rezultatus.
TRUSTroke projektas, dosniai finansuojamas Europos Komisijos pagal programą „Horizon Europe”, siekia sukurti integruotą dirbtinio intelekto platformą. Ši pažangi sistema gerbs atskirų pacientų duomenų konfidencialumą, siekdama pagerinti trombų insulto gydymą ir rezultatus.
Inovatyvus federuotų duomenų metodas
Pietro Caliandro, Neurologijos profesorius Università Cattolica ir Policlinico Gemelli insulto skyriaus medicinos vadovas, kuris veda projekto klinikinį skyrių, pabrėžė unikalios ‘federuotų duomenų prieigos’ plėtojimą naudojant dirbtinį intelektą. Pirmame projekto etape šios platformos veiksmingumas buvo patvirtintas. Būtina sinchronizuoti duomenis iš įvairių ligoninių, kad būtų sukaupta didelė informacijos apimtis, svarbi efektyviam dirbtinio intelekto mokymui. Tačiau paciento duomenų apsauga kelia rūpestį; kiekvieno paciento jautrūs duomenys turi likti priimančios ligoninės teritorijoje.
‘Federuota’ sprendimas užtikrina atskirų pacientų duomenų privatumą taikant AI algoritmą vietiniame lygmenyje kiekvienoje ligoninėje. CERN Ženevoje tvarko ‘federuotą platformą’, kur perkeliama tik iš AI įgytos žinios, o ne jautrūs duomenys.
Rinktų duomenų kruopštus analizavimas siekia išbaigti pacientų priežiūrą, siūlant geriausias terapines strategijas ir optimizuojant klinikinius rezultatus, įskaitant pagerėjusią atsigavimą nuo insulto sukeltų sutrikimų. Ši pastanga naudinga ne tik individams, bet ir visuomenei, atsižvelgiant į akivaizdų insultų išsivystymo skaičių kiekvienais metais.
Lyčių nelygybės insulto rezultatuose sprendimas
TRUSTroke ypatingą dėmesį skiria spręsti atotrūkį tarp vyrų ir moterų insulto pacientų rezultatų, kurių atsigavimai statistiškai blogesni. Priežiūros planų pritaikymas apima daug kintamųjų, siekiant įveikti šią nepalankią padėtį.
Projektas apima daugybę ligoninių centrų ir partnerių, įskaitant Policlinico Universitetinę A. Gemelli ligoninę, koordinuoja Gemelli vykdant klinikinius tyrimus. Su trimetės projekto trukme ir dideliu Europos Bendrijos finansavimu, TRUSTroke yra pasiruošęs svariai prisidėti prie insulto ir jo pasikartojimo mažinimo Italijoje, pagrindinės negalios ir mirties priežasties.
Pagrindiniai iššūkiai ir kontroversijos pagrįsti insulto gydymu AI pagrindu:
AI integravimas sveikatos priežiūros srityje, ypač insulto valdyme, kelia kelis iššūkius ir kontroversijas, kurias reikia spręsti:
Duomenų privatumas: Paciento duomenų apsauga yra pagrindinis rūpestis sveikatos priežiūroje. TRUSTroke projekto federuotų duomenų metodas siekia išlaikyti privatumą tvarkant duomenis vietiniame lygmenyje ir tik dalijant AI įžvalgas, o ne asmeninę informaciją. Tačiau šių priemonių adekvatumas prie nuolat besikeičiančių saugumo grėsmių nuolat vertinamas.
Duomenų tikslumas ir iškreiptumas: AI algoritmų rezultatų kokybė sunkiai priklauso nuo mokymui naudojamų duomenų. Tikslūs, nepagrįsti ir atstovaujantys duomenų rinkiniai yra kritiniai, ypač atpažįstant ir efektyviai gydant insultą skirtingose populiacijose.
Reguliavimo atitikimas: Medicininis AI naudojimas privalo griežtai laikytis įvairių reglamentų, tokių kaip Europos Sąjungos Bendroji duomenų apsaugos reglamentai (GDPR). Užtikrinant, kad AI sistemos laikytųsi šių reglamentų, kyla papildomų iššūkių jų plėtojimui ir įgyvendinimui.
Etikos implikacijos: AI naudojimas medicinoje kelia etinių klausimų dėl atsakomybės už sprendimus, kuriuos priima AI sistemos. Vyrauja diskusija, kaip suderinti AI naudos pranašumus su būtinybe išlaikyti žmogaus priežiūrą.
Techniniai iššūkiai: Skirtingų ligoninių sistemų ir AI platformos sąveika yra didelis techninis iššūkis. Skirtingi IT infrastruktūros ir duomenų formatų skirtumai tarp ligoninių gali trukdyti integracijai.
AI privalumai insulto gydyme:
-Personifikuota priežiūra: AI gali analizuoti daugybę duomenų taškų, kad būtų pritaikyti gydymo planai individualiems pacientams, galbūt pagerinant rezultatus.
-Greičiau: AI sistemos gali greitai apdoroti didelius duomenų kiekius ir padėti priimti greitus sprendimus, kas yra kritiška insulto gydyme, kai laikas yra esminis veiksnys.
-Išteklių optimizavimas: AI galėtų sumažinti sveikatos priežiūros specialistų krūvį automatizuodama rutinines užduotis, leisdama jiems daugiau dėmesio skirti pacientų priežiūrai.
-Nuolatinis mokymasis: AI sistemos gali nuolat mokytis ir atnaujinti savo žinias pagal naujus duomenis, galbūt vedant nuolatines pažangas insulto gydyme.
AI trūkumai insulto gydyme:
-Priklausomybė nuo duomenų kokybės: Prasti kokybės ar iškreipti duomenys gali vesti prie neteisingų išvadų ir potencialiai pavojingų gydymo rekomendacijų.
-Žmogaus elemento praradimas: Per stiprus pasitikėjimas AI gali sutrikdyti gydytojo ir paciento santykius ir sumažinti žmogaus nuovokos svarbą.
-Kaina: Išplėtoti ir palaikyti pažangias AI sistemas gali būti brangu, su sąnaudomis, kurios, galbūt apriboja prieigą neturtingose finansuojamose sveikatos priežiūros sistemose.
Atsižvelgiant į šio projekto svarbą platesniam sveikatos technologijų spektrui, susijusi informacija galima rasti patikimuose tinklapuose, skirtuose medicininiams tyrimams ir pažangai dirbtinių intelektų srityje.
Daugiau informacijos apie Europos Komisijos paramą tyrimams ir inovacijoms sveikatos priežiūroje galima rasti apsilankius Europos Komisijos tinklalapyje.
Išsamesnė informacija apie AI vaidmenį sveikatos priežiūroje gali būti rasta Pasaulio sveikatos organizacijos (WHO) svetainėje, kuri teikia globalų požiūrį į sveikatos technologijas.
Norėdami būti informuoti apie bendrą pažangą dirbtiniame intelekte, galite kreiptis į Google AI tinklaraštį ar DeepMind svetainę, kurioje galite rasti pažangiausių AI tyrimų.
Pamirškite, kad nors galiu užtikrinti, kad minėtos domenos (ec.europa.eu, who.int, ai.google ir deepmind.com) yra galiojančios, atskiros subpuslapiai ar ateities pokyčiai šiuose tinklapiuose yra už mano žinių ribų ir gali prireikti patikrinimo dėl aktualumo ir tinkamumo.