Opioidi, lai gan būtiski sāpju mazināšanā veselības jomā, nes sevī lielu atkarības risku noteiktām personām. Gandrīz 40 miljoni cilvēku visā pasaulē ir atkarīgi no nelikumīgām narkotikām, un opioīdu krīze tika pasludināta par publiskās veselības ārkārtēju situāciju ASV veselības iestādēs 2017. gadā.
Lai cīnītos pret šo epidēmiju, Kalifornijas San Diegas Universitātes Medicīnas skolas pētnieki izstrādā mākslīgā intelekta modeli, kas precīzāk paredz opioīdu atkarību augsta riska pacientiem. Šis pionieru projekts “Atpīšķot Atkarību” ir daļa no Wellcome Leap inovatīvā angažēšanās 50 miljonu dolāru apmērā. Skola bija viens no 14 pasaulē, kas saņēma šo starptautisko finansējumu.
Mākslīgā intelekta modelis vēlas mainīt mūsu izpratni un pārvaldīt opioīdu izrakstus, efektīvi atpazīstot pacientus, kuri ir augsta atkarības riska. Projekta vadītājs Dr. Rodnijs Gabriels, perioperatīvās informatikas galvenais izmeklētājs uz UC San Diegas Anestezioloģijas nodaļas, kā arī anestezijas kliniskais direktors UC San Diegas Veselības iestādē, paziņoja, ka šī prognožu tehnoloģija var būtiski uzlabot pacientu aprūpi un novērst sekundāras atkarības briesmas.
Nosaukts kā “GenAI,” šis radnieciskais mākslīgais intelekts spēj radīt dažādus satura veidus, piedāvājot holistisku pieeju pacientu uzvedības analīzei pirms un pēc izraksta. Tas izmanto lielus datu kopumus no elektroniskajiem veselības aprūpes datu ierakstiem, integrējot ģenētikas un demogrāfiskos datus, lai paredzētu potenciālu opioīdu lietošanas traucējumu attīstību.
Izmantojot šo drošo modeli un pārrobežu datu, anesteziologi un citi veselības aprūpes speciālisti, ieskaitot pētniekus kā Dr. Rūtu Votermani, Anestezioloģijas nodaļas vadītāju UC San Diegā, var pielāgot pacientu ārstēšanas protokolus, samazinot atkarības gadījumus. Šis prognožu rīks, reaģējot gatavošanas klīniskajām pārbaudēm, tiks atbalstīts ar unikālo skaitļošanas un sadarbības vidi, ko nodrošina Džoans un Ārvina Džobu Veselības inovācijas centrs UC San Diego Veselības aprūpē.
Dr. Karandeeps Sings, kas iecelts par mākslīgā intelekta galveno veselības jomu vadītāju UC San Diego Veselības iestādē, norāda, ka būtiski ir stingri novērtēt GenAI potenciālu reālajās situācijās. Projekta galvenais mērķis nav tikai izveidot komerciāli izmantojamu ģenētikas un mikrobiota paneli, bet arī automatizēt pieejas, izmantojot mākslīgo intelektu elektronisko veselības aprūpes ierakstu sistēmās reālā laikā risku novērtēšanai, veicinot priekšlaicīgu opioīdu atkarības novēršanu.
Svarīgie jautājumi un atbildes:
Q: Kāda ir mākslīgā intelekta loma opioīdu atkarības risināšanā?
A: Mākslīgais intelekts palīdz paredzēt opioīdu atkarību, analizējot plašu informāciju no elektroniskajiem veselības aprūpes ierakstiem un iekļaujot ģenētiskos un demogrāfiskos datus. Tas palīdz identificēt augsta riska pacientus, lai pielāgotu ārstēšanu un novērstu atkarību.
Q: Kāda ir UC San Diegas Medicīnas skolas pieeja opioīdu atkarībai unikāla?
A: Viņu iniciatīva izmanto radniecisko mākslīgo intelektu modeli “GenAI,” kas veido visaptverošu pacienta uzvedības profilu pirms un pēc izraksta. Tas ir daļa no liela finansējuma programma, lai inovatīvi risinātu opioīdu krīzi.
Q: Kādas ir mākslīgā intelekta izstrādātā modeļa potenciālās priekšrocības?
A: Priekšrocības ietver uzlabotu pacientu aprūpi caur personalizētu ārstēšanu, samazinātas atkarības rādītājs un proaktīvu opioīdu lietošanas traucējumu novērtēšanu, kas integrēts elektronisko veselības aprūpes ierakstu sistēmās.
Galvenās izaicinājuma vai kontroverzes:
– Datu privātums: Ar jutīgiem pacientu ierakstiem darbodamies, lai apmācītu mākslīgo intelektu, radas bažas par datu drošību un pacientu privātumu.
– Mākslīgā intelekta tendences: Mākslīgajam intelektam var būt iedzimtas tendences, balstoties uz apmācības datiem, kas potenciāli ietekmē tā prognozējumu precizitāti.
– Veselības aprūpes speciālistu pieņemšana: Mākslīgā intelekta integrēšana esošajās medicīnas praksēs prasa atbalstu no veselības aprūpes sniedzējiem, kuri var būt skeptiski vai trūkst apmācības.
– Ētiskās sekas: Lēmumi par to, kā rīkoties ar mākslīgā intelekta prognozēm, ietver sarežģītus ētiskus apsvērumus, piemēram, potenciālu diskrimināciju pret personām, kuras ierādītas kā augsta riska.
Priekšrocības:
– Agrīna atklāšana: Mākslīgais intelekts var palīdzēt identificēt personus, kuri ir riskē opioīdu atkarības gadījumam pirms tā notikšanas.
– Personalizēta medicīna: Ārstēšanu pielāgojot, pamatojoties uz mākslīgā intelekta prognozēm, var panākt efektīvāku aprūpi un samazināt atkarības risku.
– Pētniecības iespējas: Mākslīgais intelekts var atvērt jaunas iespējas opioīdu atkarības saprašanai, veicot plašu datu analīzi.
Trūkumi:
– Atkarība no kvalitatīviem datiem: Mākslīgās intelekta sistēmas efektivitāte ir atkarīga no lietotajiem datiem apmācībai.
– Ieviešanas izmaksas: Mākslīgā intelekta sistēmu izstrāde, ieviešana un uzturēšana veselības aprūpē var būt dārga.
– Klīnisko prakšu maiņas: Visticamākais ir pretestība pret izmaiņām un izaicinājumi, mainot iestājušās klīniskās protokolus, lai pielāgotu mākslīgā intelekta pamatotas prognozes.
Lai iegūtu papildu informāciju saistībā ar opioīdu krīzi un mākslīgo intelektu, varat apmeklēt Kalifornijas San Diegas Universitātes Medicīnas skolas un Wellcome Leap tīmekļa vietnes:
University of California San Diego
The source of the article is from the blog revistatenerife.com