Gruźlica (TB) pozostaje najgroźniejszą bakteryjną infekcją na świecie, pochłaniając życie ponad 1,3 miliona osób tylko w 2022 roku. Alarmujące dane takie jak te zmotywowały badaczy do głębszego zanurzenia się w złożonościach związanych z leczeniem gruźlicy. Pytania dotyczące tego, dlaczego niektórzy pacjenci zdrowieją, podczas gdy inni poddają się, oraz dlaczego pewne leki są skuteczne dla jednych, ale nie dla innych osób z tą samą chorobą, zadziwiają naukowców od lat.
Dowody historyczne świadczą, że gruźlica dręczy ludzkość od tysiącleci, a egipskie mumie wykazują oznaki tej choroby sięgające aż do 2400 p.n.e. Chociaż zakażenia gruźlicą występują na całym świecie, kraje takie jak Ukraina, Mołdawia, Białoruś i Rosja zostały szczególnie dotknięte przypadkami gruźlicy wielolekoopornej.
Niestety postęp w zwalczaniu gruźlicy został zakłócony przez pojawienie się pandemii COVID-19. Zakłócenia w opiece zdrowotnej spowodowane trwającą wojną na Ukrainie i globalnym kryzysem zdrowotnym przyniosły przeszkody w diagnozowaniu i leczeniu gruźlicy, cofając dziesięciolecia postępów osiągniętych na skalę globalną.
Jednakże, niedawny przełom w badaniach medycznych niesie nadzieję na bardziej spersonalizowane i skuteczne leczenie gruźlicy. Międzydzyscyplinarny zespół badaczy opracował innowacyjne narzędzie oparte na sztucznej inteligencji zdolne do analizowania ogromnych ilości danych medycznych w celu optymalizacji podejść terapeutycznych dla poszczególnych pacjentów.
Badanie zespołu obejmowało analizę ponad 200 rodzajów wyników badań klinicznych, obrazowania medycznego i recept na leki od ponad 5000 pacjentów z gruźlicą w 10 krajach. Wzięli pod uwagę różne czynniki, w tym informacje demograficzne, historię leczenia, obecność innych schorzeń, oraz szczegółowe dane na temat szczepów gruźlicy i oporności leków.
W odróżnieniu od wcześniejszych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, które skupiały się na ograniczonych typach danych lub zmiennych, badacze zastosowali transparentny i multimodalny model sztucznej inteligencji. Ten podejście pozwoliło im jednocześnie rozważać liczne zmienne, dając im wszechstronne zrozumienie czynników wpływających na wyniki leczenia gruźlicy.
Zaskakująco model sztucznej inteligencji osiągnął imponującą skuteczność na poziomie 83% w przewidywaniu rokowania leczenia podczas testów na nowych danych pacjentów. To przewyższało istniejące modele sztucznej inteligencji i wykazało potencjał medycyny opartej na sztucznej inteligencji.
Badacze zauważyli, że pewne cechy kliniczne, takie jak niższy wskaźnik masy ciała (BMI) i złe odżywienie, związane były z niepowodzeniem leczenia. Te ustalenia podkreślają znaczenie interwencji mających na celu poprawę odżywienia, szczególnie w populacjach niedożywionych, które są bardziej podatne na gruźlicę.
Dodatkowo, badanie ujawniło, że określone kombinacje leków były skuteczniejsze dla pewnych typów zakażeń gruźlicy opornych na leki. Poprzez identyfikację synergistycznych par leków, które wzmacniają skuteczność siebie nawzajem, badacze mają na celu poprawę wyników leczenia. Identyfikacja leków antagonistycznych, które hamują skuteczność siebie nawzajem, we wczesnym etapie procesu poszukiwania leków, może również zapobiec niepowodzeniom leczenia.
Konsekwencje tych badań dla zwalczania gruźlicy są istotne. Poprzez priorytetowe analizowanie różnych typów danych klinicznych, badacze i lekarze mogą lepiej przeznaczać zasoby i opracowywać ukierunkowane interwencje w dziedzinie zdrowia publicznego w celu zwalczania gruźlicy na skalę globalną. To zbiega się z celem Światowej Organizacji Zdrowia, którym jest likwidacja gruźlicy do 2035 roku.
Jednak narzędzie oparte na sztucznej inteligencji nie jest pozbawione ograniczeń. Różnorodność demograficzna i zróżnicowanie między różnymi regionami i ustawieniami służby zdrowia muszą być uwzględnione w dalszym szkoleniu i rozwoju. Zespół badawczy uznaje ważność doskonalenia modelu, aby uczynić go bardziej uniwersalnie stosowalnym.
Ostatecznym celem jest wykorzystanie potęgi sztucznej inteligencji do spersonalizowania leczenia gruźlicy na podstawie unikalnych cech każdego pacjenta. Odejście od podejścia jednego rozmiaru dla wszystkich, badacze aspirować do dostosowywania schematów leczenia dla pacjentów z konkretnymi schorzeniami. Poprzez uwzględnienie wielu rodzajów danych, lekarze mogą zapewnić bardziej precyzyjne i skuteczne leczenie, prowadząc do poprawy wyników leczenia pacjentów w walce z gruźlicą.
FAQ
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br