Avaldatud: 17. veebruar 2025 / UPDATE: 17. veebruar 2025 - autor: Konrad Wolfenstein
Tehisintellekti roll tervishoius: isikupärastatud ravi, diagnostiline tugi ja loomade liikumiste ennustamine - pilt: xpert.digital
Ümberkujundamine AI kaudu kehas ja kosmoses: kuidas algoritmid parandavad südamedefekte ja loendusi vaalasid
AI kui tervishoiu ja liikide kaitse põhitehnoloogia: tehisintellekt kui mänguvahetaja
Tehisintellekt (AI) pole enam ainult ulmefilmide fraas, vaid reaalsus, mis tungib meie elu mitmel viisil. Eriti tervishoiusüsteemis ja liikide kaitse valdkonnas avaneb KI tohutu potentsiaal, mis revolutsiooniliselt traditsioonilisi meetodeid ja avab täiesti uued viisid. Oleme alguses ajastu alguses, kus AI ei ole mitte ainult toetava tööriistana, vaid toimib ka innovatsiooni ja edusammude liikumapaneva jõuna. See aruanne valgustab, kuidas AI muudab juba otsustavalt kolmes keskses valdkonnas-kodade virvenduse isikupärastatud ravi, AI-põhine diagnoos digitaalses patoloogias ja loomade liikumiste ennustamine mereökosüsteemide kaitsmiseks ning lubab tulevikus veelgi suuremaid muutusi.
Sobib selleks:
Kodade virvenduse isikupärastatud ravi AI poolt: paradigma nihe kardioloogias
Manuse virvendus, kõige tavalisem südame rütmihäire mõjutab miljoneid inimesi kogu maailmas ja kujutab endast tervishoiusüsteemidele märkimisväärset koormust. Selle keeruka haiguse ravi on sageli keeruline, kuna see võib olla patsiendist väga erinev. Siit tuleb AI sisse ja võimaldab põhimõttelist muutust isikupärastatud teraapia lähenemisviiside suunas.
Optimeeritud ablatsiooniprotseduur: täpsus ja tõhusus uuel tasandil
Eriti paljutõotav piirkond on kateetri ablatsioon, minimaalselt invasiivne protseduur kodade virvenduse raviks. Selle meetodi abil on suunatud patoloogiline südamekangas, mis põhjustab rütmihäireid. Traditsiooniliselt põhines ablatsioon sageli üsna standardiseeritud, anatoomiliselt orienteeritud lähenemisviisil. Kuid kohandatud AF -uuring, mis on sekkumise kardioloogia verstapost, on näidanud, kuidas AI suudab selle protseduuri täpsust ja tõhusust märkimisväärselt parandada.
Selles randomiseeritud, kontrollitud uuringus kasutasid mõned patsiendid AI-põhist tehnoloogiat nimega Volta AF-Xplorer ™. See süsteem analüüsis reaalajas üle 5000 andmepunkti sekundis ja tuvastas ruumilised ja ajaliselt hajutatud elektrogrammid-elektriliste signaalide keeruline mustr, mis näitab patoloogilisi südamelihaste piirkondi. Võrreldes kontrollrühmaga, milles ablatsioon viidi läbi tavapäraste meetodite järgi, näitas AI-põhine kohordil muljetavaldavaid tulemusi. 12 kuu pärast oli 88 % patsientidest AI rühmas arütmiatest vaba, kontrollrühm oli vaid 70 %. Lisaks ilmnesid AI rühmas ägedad kordumised palju harvemini (15 % vs 66 %). Need tulemused selgitavad, et AI on võimeline operatsiooni intraoperatiivselt töötlema tohutul hulgal andmeid ja võimaldab seega täpsemat ja individuaalset ravi.
Nimi “Ablatsioon” pärineb ladina keelest ja tähendab midagi sellist, nagu “Võta ära” või “eemalda”. Meditsiinis kirjeldab see kudede sihitud eemaldamist või hävitamist. Lisaks kateetri deflatsioonile südame rütmihäiretes on kasvajakoes palju muid rakenduspiirkondi, näiteks kasvaja ablatsioon, kuumuse, külma või muude meetodite või endomeetriumi ablatsiooni abil, mida kasutatakse teatud günekoloogiliste haiguste raviks. Kateetri ablatsioon on end viimastel aastatel kodade virvenduse üheks olulisemaks teraapiavõimaluseks ning on tänu AI-põhistele protseduuridele veelgi tõhusam ja turvalisem.
Terapeutiliste õnnestumiste ennustatavad mudelid: riskiprofiilid ja isikupärastatud prognoosid
Veel üks paljutõotav lähenemisviis AI-põhise kodade fibrillatsiooniteraapia valdkonnas on ennustatavate mudelite väljatöötamine. Kiirendab Leipzigi südamekeskuse juhtimisel masinõppe mudeleid, mis võivad luua individuaalseid riskiprofiile, kasutades 12-kanalilisi EKG andmeid. Need mudelid ulatuvad kaugemale korduva kodade virvenduse puhtast ennustusest pärast ablatsiooni. Samuti suudavad nad ära tunda vasakpoolse kodade ümberehituse - vasaku aatriumi fibrootilise muundamise protsessi, mis mitte ainult ei soosi kodade virvenduse tekkimist, vaid kaasneb ka märkimisväärselt suurenenud insuldirisk. Uuringud näitavad, et vasakpoolsed kodade ümberehitamine võib suurendada insuldi riski 3,2 korda.
Nende mudelite ennustamise täpsuse maksimeerimiseks registreeritakse andmed enam kui 100 000 ablatsioonist (alates 2021. aastast). Tulemused on muljetavaldavad: mudelid saavutavad südames oleva nn madalapinge piirkondade puhul 89 % prognoositavuse, st vähendatud elektrilise aktiivsusega alad, mis korreleeruvad sageli fibrootilise koega. Võrreldes kliinilises praktikas kasutatavate tavapäraste riski südamikega ületavad AI-põhised mudelid neid 23 %. See tähendab, et AI on võimeline tuvastama patsiente, kellel on eriti suur oht korduva kodade virvenduse või löökide tekkeks, ja võimaldab seega isikupärastatud teraapia kavandamist. Tulevikus võiksid sellised ennustatavad mudelid aidata arstidel valida iga patsiendi jaoks optimaalset ravistrateegiat ja maksimeerida seega ravi edukust.
Impulssvälja-ablatsioon (PFA): järgmine ablatsiooni tehnoloogia põlvkond
Lisaks olemasolevate asendustehnikate optimeerimisele juhib KI ka täiesti uute protseduuride väljatöötamist. Selle näide on impulssivälja ablatsioon (PFA), uuenduslik tehnoloogia, mis kasutab elektrilist impulssi südamelihaste rakkude selektiivseks lohutamiseks. Vastupidiselt tavapärastele kuumusel või külmal põhinevatele ablatsioonimeetoditele töötab PFA ülikergetega, kõrge sagedusega elektriväljadega. See põhjustab südamelihasrakkude väga suunatud nekroosi, samal ajal kui ümbritsev kude, näiteks söögitoru või frenic närvi, säästetakse.
AI mängib PFA -s üliolulist rolli, kohandades impulsi sagedust koe paksusega reaalajas. See tagab maksimaalse turvalisusega optimaalse asendamise efekti. Esimesed uuringud Saksamaa südamekeskuses Berliinis (DHZC) näitavad paljulubavaid tulemusi. Protseduuriperioodi saab PFA kasutamisega võrreldes tavapäraste asendusprotseduuridega vähendada kuni 40 %. Samal ajal demonstreeriti protseduuri kõrget turvalisust, eriti söögitoru ja frenilise närvi kaitse osas, mida võib mõnikord tavapäraste ablatsioonimeetodite puhul kahjustada. Seetõttu ei saaks PFA muuta mitte ainult kodade virvenduse ablatsiooni tõhusamaks, vaid ka ohutumaks ja muuta ravi patsientidele meeldivamaks.
AI digitaalse patoloogia ja diagnostilise toe korral: täpsus ja kiirus diagnoosi teenimisel
Patoloogia, haiguste õpetamine, mängib meditsiinilise diagnostikas keskset rolli. Traditsiooniliselt põhineb patoloogiline diagnostika koeproovide mikroskoopilisel uurimisel. See protsess on ajaline, subjektiivne ja seda võib mõjutada inimese väsimus ja varieeruvus. Digitaalne patoloogia, st kudede digitaliseerimine ja arvutipõhiste analüüsimeetodite kasutamine tõotab siin revolutsiooni. AI on võtmetegur digitaalse patoloogia täielikuks kasutamiseks ja diagnoosi uuele tasemele tõstmiseks.
Automatiseeritud tuumdetektsioon: kanalirakud tunnevad ära sügava õppimisega
AI keskne ulatus digitaalses patoloogias on automatiseeritud kasvaja. Fraunhoferi mikroelektrooniliste vooluahelate instituut on välja töötanud süvaõppe algoritmid, mis suudab tuvastada pahaloomulise rakuklastri digiteeritud koeviiludes muljetavaldava täpsusega. Nende algoritmide tundlikkus on 97 %, mis tähendab, et nad tunnevad olemasolevaid kasvajarakke 97 % -l juhtudest.
Kasutades ülekandeõppimist, masinõppe meetodit, milles teadmised kantakse ühelt ülesandelt teise, saaks süsteemi koolitada tohutul andmebaasil, milles on 250 000 histopatoloogilist pilti. See võimaldab süsteemil mitte ainult kasvajarakke ära tunda, vaid eristada ka 32 hertsogi rinnavähi alatüüpi, mis on rinnavähi kõige levinum vorm. See üksikasjalik alamtüüp on teraapia kavandamisel ülioluline. Lisaks võib AI lühendada patoloogia diagnoosimisperioodi kuni 65 %, mis viib kiirema diagnoosi ja seega patsientide varasema ravi alguseni. AI automatiseeritud tuumori tuvastamine võib seega märkimisväärselt parandada patoloogilise diagnostika tõhusust ja täpsust ning samal ajal vähendada patoloogide töökoormust.
Närvi võrgud rutiinses patoloogias: uurige mikrometastaase, mis on tähelepanuta jäetud
Veel üks näide AI edukast kasutamisest patoloogias on ettevõtte Aisencia, konvolutsiooniliste närvivõrkude (CNN) töö. Need spetsiaalsed neuronaalsed võrgud on eriti head piltide mustrite äratundmisel ja neid kasutatakse digitaalses patoloogias, näiteks käärsoolekartsinoomi mikrovaskulaarsete sissetungide ennustamiseks. Mikrovaskulaarsed sissetungid, st kasvajarakkude tungimine väikseimatesse veresoontesse, on käärsoolevähi oluline prognostiline tegur ja pakuvad teavet metastaaside riski kohta.
1200 proovi valideerimisuuringus saavutas Aisencia AI kogenud patoloogide hindamisega 94 %. See näitab, et AI suudab ära tunda mikrovaskulaarsed sissetungid sarnase täpsusega kui inimeksperdid. Siiski on tähelepanuväärne, et selle uuringu AI tuvastas täiendava 12 % mikrometastaasid, mis olid esialgse hindamise käigus tähelepanuta jäetud. See rõhutab AI potentsiaali ära tunda peent mustreid ja detaile, mis võivad inimsilmalt pääseda. CNN -ide kasutamine rutiinses patoloogias võib seega parandada diagnostika kvaliteeti ja aidata kaasa asjaolule, et olulist teavet ei arvestata.
Saturn: AI-põhine haruldaste haiguste diagnoosimine-lõpetage diagnostika ja järve lõpp
Haruldased haigused on tervishoiusüsteemi jaoks eriline väljakutse. Sageli möödub aastaid, kuni haruldase haigusega patsiendid saavad õige diagnoosi. Need niinimetatud diagnostilised ja järved on kannatanud ja nende peredele väga stressirohked. Siin saab AI anda olulise panuse diagnoosi kiirendamiseks ja parandamiseks.
Nutikas arsti portaal Saturn on näide AI-põhisest süsteemist, mis ühendab loodusliku keele töötlemise (NLP) teadmiste graafikutega, et genereerida sümptomite loenditest diferentsiaaldiagnoose. NLP võimaldab AI -l mõista ja töödelda looduslikku keelt, teadmiste graafikud aga meditsiinilist teavet ja suhteid struktureeritud kujul. Projekti pilootfaasis testiti Saturni haruldaste metaboolsete haiguste diagnoosimisel. Süsteem tunnistas õigesti 78 % Gaucheri tõve juhtudest ja 84 % mukopolüsahharidoosist. Vale klassifitseerimise määr oli vaid 6,3 %.
Saturni eriline eelis on seos Se-Atlasega, haruldaste haiguste spetsialiseeritud ravikeskuste kataloogiga. See võimaldab süsteemi mitte ainult diagnoosi toetada, vaid soovitab ka sobivaid eksperte ja keskusi otse. See võib aega märkimisväärselt lühendada kuni õige diagnoosimise ja ravimiseni. Uuringud näitavad, et Saturn võib diagnoosimisperioodi vähendada keskmiselt 7,2 aastalt 1,8 aastani. AI-põhised diagnostilised tugisüsteemid, näiteks Saturn, on potentsiaal haruldaste haigustega patsientide hooldamise ja nende tarbetute kannatuste säästmiseks põhjalikult parandada.
Vaalaliigutuste ennustamine AI-põhise satelliidi analüüsi abil: liikide kaitse 21. sajandil
KI mängib üha olulisemat rolli mitte ainult tervishoius, vaid ka liikide kaitses. Bioloogilise mitmekesisuse säilitamiseks on ülioluline seire ja ohustatud loomaliikide kaitse. Loomade vaatluse traditsioonilised meetodid on sageli ajaliselt tarbivad, kallid ja suurte alade kajastamine on keeruline. AI toetatud satelliitide analüüs ja akustiline jälgimine avavad täiesti uued võimalused loomade liikumisest suures piirkonnas ja seega liikide kaitse tõhusamaks muutmiseks.
Kosmosela: meremegafauna sügav õppimine - vaalad loevad kosmosest
Bioconsult SH välja töötatud kosmosehaagi süsteem on muljetavaldav näide sellest, kuidas AI ja satelliittehnoloogiat saab meremegafauna jälgimiseks ühendada. Kosmosehalla analüüsib satelliidipilte äärmiselt kõrge eraldusvõimega 30 cm (pakuvad Maxar Technologies), kasutades CNN-idest ja juhuslikest mudelitest valmistatud ansamblit. Neid AI mudeleid on koolitatud vaalade äratundmiseks ja klassifitseerimiseks satelliidipiltideks.
Kosmosehalli kasutati edukalt Aucklandi lahes, mis oli Lõuna -Glattwhales'i oluline elupaik (Eugbalaena Austria). AI tuvastas 94 % piirkonnas asuvatest vaaladest. Kogenud mereväe bioloogide käsitsi valideerimine kinnitas süsteemi suurt täpsust 98,7 %-ga. Kosmosehalla vähendab Waleri registreerimise kulusid võrreldes tavapäraste lennukite arvuga kuni 70 %. Lisaks võimaldab meetod esmakordselt Hochsee suuri varude uuringuid, st aladel, millele tavapäraste meetodite abil on keeruline juurde pääseda. Kosmosehalla näitab, kuidas AI-põhine satelliitide analüüs saab liikide kaitset revolutsiooniliselt muuta, pakkudes täpsemaid, odavamaid ja suuremahulisi jälgimisvõimalusi.
Akustiline seire ja elupaiga modelleerimine: kuulake vaalasid ja ennustage matkateesid
Lisaks satelliidipiltide visuaalsele salvestamisele mängib akustilist jälgimist ka olulist rolli liikide kaitses. Enne Californiat ühendab Whalesafe'i projekt hüdrofoni andmed (veealused mikrofonid) AI-põhiste LSTM-võrkudega (pikk lühiajaline mälu), et ennustada siniste vaalade olemasolu reaalajas. LSTM -võrgud on spetsiaalne neuronaalivõrkude tüüp, mis on eriti hea andmeühenduste äratundmisel.
Lisaks akustilistele andmetele võtavad Whalesafe mudelid arvesse ka selliseid keskkonnategureid nagu meretemperatuur, klorofülli A kontsentratsioon (vetikate õitsengu näitaja ja seega toidu kättesaadavuse tagamiseks) ja tarnige liiklusandmeid. Neid erinevaid andmeallikaid ühendades saavutavad mudelid siniste vaalade matkateede ennustamisel muljetavaldava löögimäära 89 %. Whalesafe'i keskne eesmärk on laevade kokkupõrgete vähendamine, mis on vaalade üks peamisi ohte. Santa Barbara kanali kokkupõrke määr vähenes juba 42 % automaatsete hoiatustega, mis sisenevad kriitilistele piirkondadele. Whalesafe näitab, kuidas AI toetatud akustiline seire ja elupaikade modelleerimine võivad aitaksid paremini kaitsta vaalasid ja muid mereloomi ning minimeerida inimese ja loomade konflikte.
Kommunikatsioonisignaalide reaalajas tuvastamine: mõistke spermavaalade keelt
Eriti põnev ja tulevikule orienteeritud projekt AI-põhise liikide kaitse valdkonnas on vaalakeeni tõlkealgatus (CETI). Ceti on seadnud endale eesmärgi dešifreerida spermavaalade suhtlus. Pottwhales on tuntud oma keerukate klõpsude poolest, seega nimetatud “kood”, mida nad kasutavad üksteisega suhtlemiseks. CETI projekti analüüsib trafomudelite abil üle 100 000 tunni spermavaalaklõpse. Transformeri mudelid on närvivõrkude kaasaegne arhitektuur, mis on viimastel aastatel osutunud eriti tõhusaks keele töötlemisel.
CETI -st pärit CETI AI tunnistab konteksti spetsiifilisi koodid kontrastilise õppimise kaudu, mehaanilise õppimise meetodi kaudu, milles AI õpib eristama sarnaseid ja lukustamata andmeid. Neid kodasid kasutatakse näiteks sukeldumiste või noore aretuse koordineerimisel. Esialgsed tulemused näitavad, et pottwal-kommunikatsioonil on süntaks korduvate 5-elementide järjestustega. Need leiud võimaldavad järeldusi tahtliku suhtluse kohta, s.o et spermavaalad suudavad suhelda teadlikult ja sihitud viisil. Ceti on ambitsioonikas projekt, mis mitte ainult ei muuda meie arusaamist WAL -i kommunikatsioonist, vaid avab ka uusi liikide kaitse võimalusi, võimaldades meil paremini reageerida nende põnevate loomade vajadustele ja käitumisele.
Põhitehnoloogia parema tuleviku jaoks
Selle raporti näited näitavad muljetavaldavalt, et AI integreerimine tervishoiu- ja liikide kaitsesse on juba transformatiivne mõju. Kardioloogias võimaldab AI täpsemaid ja isikupäraseid ühinemismeetodeid, kiirendab ja parandab kasvaja diagnoosi patoloogias ning liikide kaitses muudab see jälgimismereliikide jälgimist ja võimaldab sügavamat mõista keerukat loomade käitumist. Kuid see on alles algus.
Tulevased valdkonnad nagu kvantmasinaõpe, mis võiksid kasutada kvantarvutite tohutut arvutusvõimsust, lubavad veelgi läbimurdeid arütmia prognoosides ja muudes meditsiinipiirkondades. Liigide kaitses võiks kasutada vaala tagakiusamiseks ja tervete ökosüsteemide kaitseks reprodutseerivaid sülemipõhiseid süsteeme, mis reprodutseerivad putukate sülemite või lindude sülemite kollektiivset käitumist. AI-põhiste uuenduste täieliku potentsiaali ärakasutamiseks on siiski oluline tihe interdistsiplinaarne koostöö meditsiini, arvutiteaduse, ökoloogia ja paljude teiste erialade vahel. Ainult teadmiste ja teadmiste vahetamise kaudu saame tagada, et AI -tehnoloogiaid kasutatakse vastutustundlikult ning inimeste ja keskkonna huvides. Tulevik on intelligentne - me kujundame selle koos.
Sobib selleks:
Teie ülemaailmne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.