Tehisintellekti roll tervishoius: personaalsed ravimeetodid, diagnostiline tugi ja loomade liikumise ennustamine – Pilt: Xpert.Digital
Tehisintellekti abil ümberkujundamine kehas ja kosmoses: kuidas algoritmid ravivad südamerikke ja loendavad vaalu
Tehisintellekt kui võtmetehnoloogia tervishoius ja liikide kaitses: tehisintellekt kui mängumuutja
Tehisintellekt (TI) pole enam pelgalt ulmefilmide moesõna, vaid reaalsus, mis läbib meie elu lugematul hulgal moel. Eriti tervishoius ja liikide kaitses avab tehisintellekt tohutu potentsiaali, muutes traditsioonilisi meetodeid revolutsiooniliselt ja avades täiesti uusi teid. Oleme ajastu alguses, kus tehisintellekt ei ole mitte ainult toetav tööriist, vaid ka innovatsiooni ja progressi liikumapanev jõud. See aruanne toob esile, kuidas tehisintellekt juba teeb olulist vahet kolmes võtmevaldkonnas – kodade virvenduse personaalne ravi, tehisintellekti abil teostatav diagnostika digitaalses patoloogias ja loomade liikumise ennustamine mereökosüsteemide kaitsmiseks – ning lubab tulevikus veelgi suuremaid muutusi.
Sobib selleks:
Kodade virvenduse personaalne ravi tehisintellekti abil: paradigma muutus kardioloogias
Kodade virvendus, kõige levinum püsiv südamerütmihäire, mõjutab miljoneid inimesi kogu maailmas ja koormab tervishoiusüsteeme märkimisväärselt. Selle keerulise seisundi ravimine on sageli keeruline, kuna selle kulg võib patsienditi märkimisväärselt erineda. Siin tulebki mängu tehisintellekt, mis võimaldab põhimõttelist nihet personaalsete ravimeetodite suunas.
Tehisintellekti abil optimeeritud ablatsiooniprotseduurid: täpsus ja efektiivsus uuel tasemel
Üks eriti paljutõotav valdkond on kateeterablatsioon, minimaalselt invasiivne protseduur kodade virvenduse raviks. See meetod hõlmab arütmiat põhjustava haigestunud südamekoe selektiivset hävitamist. Traditsiooniliselt viidi ablatsioon sageli läbi üsna standardiseeritud, anatoomiliselt orienteeritud lähenemisviisi abil. TAILORED-AF uuring, mis on sekkumiskardioloogia verstapost, on aga näidanud, kuidas tehisintellekt saab selle protseduuri täpsust ja efektiivsust oluliselt parandada.
Selles randomiseeritud kontrollitud uuringus läbis patsientide alamhulk tehisintellektil põhineva tehnoloogia Volta AF-Xplorer™. See süsteem analüüsis protseduuri ajal reaalajas üle 5000 andmepunkti sekundis ja tuvastas ruumiliselt ja ajaliselt hajutatud elektrogramme – keerulisi elektriliste signaalide mustreid, mis viitavad südamelihase patoloogilistele piirkondadele. Võrreldes kontrollrühmaga, kellele tehti ablatsioon tavapäraste meetoditega, näitas tehisintellektiga abistatav kohort muljetavaldavaid tulemusi. 12 kuu pärast oli 88% tehisintellekti rühma patsientidest arütmiavabad, võrreldes kontrollrühma vaid 70%-ga. Lisaks esines tehisintellekti rühmas ägedaid kordumisi oluliselt harvemini (15% vs 66%). Need tulemused näitavad, et tehisintellekt on võimeline ablatsiooni ajal intraoperatiivselt töötlema tohutul hulgal andmeid, võimaldades täpsemat ja individuaalsemat ravi.
Mõiste "ablatsioon" tuleb ladina keelest ja tähendab "ära võtma" või "eemaldama". Meditsiinis kirjeldab see koe sihipärast eemaldamist või hävitamist. Lisaks südame rütmihäirete kateetriablatsioonile on arvukalt muid rakendusi, näiteks kasvaja ablatsioon, mille käigus hävitatakse kasvajakude kuumuse, külma või muude meetodite abil, või endomeetriumi ablatsioon, mida kasutatakse teatud günekoloogiliste seisundite raviks. Kateetrablatsioon on viimastel aastatel ennast tõestanud kui üks olulisemaid kodade virvenduse ravimeetodeid ning on tänu tehisintellekti abil tehtavatele protseduuridele muutumas veelgi tõhusamaks ja ohutumaks.
Ravi edukuse ennustavad mudelid: riskiprofiilid ja isikupärastatud prognoosid
Teine paljutõotav lähenemisviis tehisintellektiga toetatud kodade virvenduse ravis on ennustavate mudelite väljatöötamine. Leipzigi Südamekeskuse juhitav projekt ACCELERATE töötab masinõppe mudelite kallal, mis suudavad luua individuaalseid riskiprofiile 12-kanalilise EKG andmete põhjal. Need mudelid lähevad palju enamat kui lihtsalt kodade virvenduse kordumise ennustamine pärast ablatsiooni. Need suudavad tuvastada ka vasaku koja remodelleerumist – vasaku koja fibrootilist remodelleerumisprotsessi, mis mitte ainult ei soodusta kodade virvenduse teket, vaid on seotud ka oluliselt suurenenud insuldiriskiga. Uuringud näitavad, et vasaku koja remodelleerumine võib suurendada insuldiriski 3,2 korda.
Nende mudelite ennustustäpsuse maksimeerimiseks integreeritakse enam kui 100 000 ablatsiooni registriandmed (seisuga 2021). Tulemused on muljetavaldavad: mudelid saavutavad 89% ennustustäpsuse südame nn madalpinge piirkondade, st vähenenud elektrilise aktiivsusega piirkondade puhul, mis sageli korreleeruvad fibrootilise koega. Võrreldes kliinilises praktikas kasutatavate tavapäraste riskiskooridega edestavad tehisintellektil põhinevad mudelid neid 23% võrra. See tähendab, et tehisintellekt suudab tuvastada patsiente, kellel on eriti suur risk korduva kodade virvenduse või insuldi tekkeks, võimaldades seega personaalset ravi planeerimist. Tulevikus võivad sellised ennustumudelid aidata arstidel valida iga patsiendi jaoks optimaalse ravistrateegia ja seeläbi maksimeerida ravi edukust.
Impulssvälja ablatsioon (PFA): järgmise põlvkonna ablatsioonitehnoloogia
Lisaks olemasolevate ablatsioonitehnikate optimeerimisele soodustab tehisintellekt ka täiesti uute meetodite väljatöötamist. Üks näide on pulssvälja ablatsioon (PFA) – uuenduslik tehnoloogia, mis kasutab südamelihase rakkude selektiivseks hävitamiseks elektriimpulsse. Erinevalt tavapärastest kuumusel või külmal põhinevatest ablatsioonimeetoditest kasutab PFA ülilühikesi kõrgsageduslikke elektrivälju. Selle tulemuseks on südamelihase rakkude sihipärane nekroos, säästes samal ajal ümbritsevaid kudesid, näiteks söögitoru või diafragma närvi.
Tehisintellektil on PFA-s oluline roll, kohandades pulsisagedust reaalajas koe paksusega. See tagab optimaalse ablatsiooniefekti maksimaalse ohutusega. Saksa Südamekeskuses Berliinis (DHZC) läbi viidud esialgsed uuringud näitavad paljulubavaid tulemusi. Näiteks lühendati protseduuri aega PFA abil kuni 40% võrreldes tavapäraste ablatsioonimeetoditega. Samal ajal näitas protseduur kõrget ohutustaset, eriti söögitoru ja diafragma närvi kaitse osas, mis võivad tavapäraste ablatsiooniprotseduuride ajal mõnikord kahjustuda. Seega võib PFA muuta kodade virvenduse ablatsiooni mitte ainult tõhusamaks, vaid ka ohutumaks ning ravi patsientidele mugavamaks.
Tehisintellekt digitaalses patoloogias ja diagnostikatoes: täpsus ja kiirus diagnoosimise teenistuses
Patoloogia ehk haiguste uurimine mängib meditsiinilises diagnostikas keskset rolli. Traditsiooniliselt põhineb patoloogiline diagnostika koeproovide mikroskoopilisel uurimisel. See protsess on aeganõudev, subjektiivne ning seda võivad mõjutada inimese väsimus ja varieeruvus. Digitaalne patoloogia ehk koelõikude digitaliseerimine ja arvutipõhiste analüüsimeetodite kasutamine tõotab selles valdkonnas revolutsiooni. Tehisintellekt on võtmetegur digitaalse patoloogia täielikul ärakasutamisel ja diagnostika uuele tasemele viimisel.
Automatiseeritud kasvaja tuvastamine: vähirakkude tuvastamine süvaõppe abil
Digitaalse patoloogia tehisintellekti peamine rakendus on kasvajate automatiseeritud tuvastamine. Fraunhoferi mikroelektroonikalülituste instituut on välja töötanud süvaõppe algoritmid, mis suudavad digitaliseeritud koelõikudes muljetavaldava täpsusega tuvastada pahaloomulisi rakuklastreid. Nende algoritmide tundlikkus on 97%, mis tähendab, et nad tuvastavad kasvajarakud õigesti 97% juhtudest.
Kasutades ülekandeõpet, masinõppe meetodit, mis kannab teadmisi ühelt ülesandelt teisele, treeniti süsteemi tohutu 250 000 histopatoloogilise pildi andmebaasiga. See võimaldab süsteemil mitte ainult ära tunda kasvajarakke, vaid ka eristada 32 duktaalse kartsinoomi alatüüpi, mis on rinnavähi kõige levinum vorm. See detailne alatüüpimine on ravi planeerimisel ülioluline. Lisaks saab tehisintellekt lühendada patoloogia diagnoosimise aega kuni 65%, mis viib kiirema diagnoosimiseni ja seega patsientide ravi varasema alustamiseni. Automatiseeritud kasvaja tuvastamine tehisintellekti abil võib seega oluliselt parandada patoloogilise diagnostika tõhusust ja täpsust, vähendades samal ajal patoloogide töökoormust.
Närvivõrgud rutiinses patoloogias: tähelepanuta jäetud mikrometastaaside tuvastamine
Teine näide tehisintellekti edukast kasutamisest patoloogias on ettevõtte Aisencia töö, mis kasutab konvolutsioonilisi närvivõrke (CNN). Need spetsialiseeritud närvivõrgud on eriti osavad piltide mustrite tuvastamisel ja neid kasutatakse digitaalses patoloogias näiteks mikrovaskulaarse invasiooni ennustamiseks käärsoolevähi korral. Mikrovaskulaarne invasioon ehk kasvajarakkude tungimine kõige väiksematesse veresoontesse on kolorektaalse vähi puhul oluline prognostiline tegur ja annab teavet metastaaside riski kohta.
1200 proovi valideerimisuuringus saavutas Aisencia tehisintellekt 94% vastavuse kogenud patoloogide hinnangutega. See näitab, et tehisintellekt suudab tuvastada mikrovaskulaarseid invasioone sarnase täpsusega kui inimeksperdid. Tähelepanuväärne on aga see, et tehisintellekt tuvastas selles uuringus lisaks 12% mikrometastaasidest, mis esmasel hindamisel märkamata jäid. See rõhutab tehisintellekti potentsiaali ära tunda peeneid mustreid ja detaile, mis võivad inimsilma eest varju jääda. Seega võib CNN-ide kasutamine rutiinses patoloogias parandada diagnostika kvaliteeti ja aidata tagada, et ükski oluline teave ei jääks tähelepanuta.
SATURN: Haruldaste haiguste tehisintellektil põhinev diagnoosimine – Diagnostiliste odüsseiate lõpetamine
Haruldased haigused on tervishoiusüsteemile eriliseks väljakutseks. Sageli kulub aastaid, enne kui haruldase haigusega patsiendid saavad õige diagnoosi. Need nn diagnostilised odüsseiad on haigestunute ja nende perekondade jaoks väga stressirohked. Tehisintellekt saab siinkohal anda olulise panuse, kiirendades ja parandades diagnostikaprotsessi.
Nutikas arstiportaal SATURN on näide tehisintellektil põhinevast süsteemist, mis ühendab loomuliku keele töötlemise (NLP) teadmiste graafikutega, et genereerida sümptomite loenditest diferentsiaaldiagnoose. NLP võimaldab tehisintellektil mõista ja töödelda loomulikku keelt, samas kui teadmiste graafikud esitavad meditsiinilist teavet ja seoseid struktureeritud vormingus. Projekti pilootfaasis testiti SATURN-i haruldaste ainevahetushäirete diagnoosimiseks. Süsteem tuvastas õigesti 78% Gaucher' tõve ja 84% mukopolüsahharidoosi juhtudest. Vale klassifitseerimise määr oli vaid 6,3%.
SATURNi eriline eelis on selle ühendus SE-ATLASiga, mis on haruldaste haiguste spetsialiseeritud ravikeskuste kataloog. See võimaldab süsteemil mitte ainult diagnoosimist toetada, vaid ka otse soovitada sobivaid eksperte ja keskusi. See võib oluliselt lühendada aega õige diagnoosi ja ravi saamiseks. Uuringud näitavad, et SATURN võib lühendada keskmist diagnoosimise aega 7,2 aastalt 1,8 aastale. Tehisintellektil põhinevad diagnostilised tugisüsteemid, nagu SATURN, võivad oluliselt parandada haruldaste haigustega patsientide ravi ja säästa neid tarbetutest kannatustest.
Vaalade liikumise ennustamine tehisintellekti toega satelliitanalüüsi abil: liikide kaitse 21. sajandil
Tehisintellektil on üha olulisem roll mitte ainult tervishoius, vaid ka liikide kaitses. Ohustatud loomaliikide jälgimine ja kaitsmine on bioloogilise mitmekesisuse säilitamiseks ülioluline. Traditsioonilised loomade vaatlusmeetodid on sageli aeganõudvad, kallid ja suurte alade katmiseks keerulised. Tehisintellektil põhinev satelliitanalüüs ja akustiline jälgimine avavad täiesti uusi võimalusi loomade liikumise tõhusaks ja põhjalikuks registreerimiseks, muutes seeläbi liikide kaitse tulemuslikumaks.
KOSMOSEVAAL: Sügavõpe mere megafauna jaoks – vaalade loendamine kosmosest
BioConsult SH väljatöötatud SPACEWHALE süsteem on silmatorkav näide sellest, kuidas tehisintellekti ja satelliittehnoloogiat saab kombineerida mere megafauna jälgimiseks. SPACEWHALE analüüsib satelliidipilte äärmiselt kõrge 30 cm resolutsiooniga (pakkuja Maxar Technologies), kasutades CNN-ide ja juhuslike metsamudelite ansamblit. Need tehisintellekti mudelid on treenitud satelliidipiltidel vaalu tuvastama ja klassifitseerima.
Aucklandi lahes, mis on lõunavaalade (Eubalaena australis) peamine elupaik, võeti SPACEWHALE edukalt kasutusele. Tehisintellekt tuvastas 94% piirkonnas elavatest vaaladest. Kogenud merebioloogide käsitsi valideerimine kinnitas süsteemi suurt täpsust, mis on 98,7%. SPACEWHALE vähendab vaalauuringute kulusid kuni 70% võrreldes traditsiooniliste õhust loendamistega. Lisaks võimaldab see meetod esmakordselt läbi viia ulatuslikke populatsiooniuuringuid avaookeanis – piirkondades, kuhu tavapäraste meetoditega on raske ligi pääseda. SPACEWHALE demonstreerib, kuidas tehisintellektil põhinev satelliitanalüüs saab liikide kaitset revolutsiooniliselt muuta, pakkudes täpsemaid, kulutõhusamaid ja laialdasemaid seirevõimalusi.
Akustiline seire ja elupaikade modelleerimine: vaalade kuulmine ja rändeteede ennustamine
Lisaks satelliidipiltide abil teostatavale visuaalsele seirele mängib liikide kaitsmisel olulist rolli ka akustiline seire. California ranniku lähedal toimuv WHALESAFE projekt ühendab hüdrofonide andmed (veealused mikrofonid) tehisintellektil põhinevate LSTM-võrkudega (pikk lühiajaline mälu), et ennustada sinivaalade esinemist reaalajas. LSTM-võrgud on spetsiaalne närvivõrgu tüüp, mis on suurepärane andmete ajaliste seoste tuvastamisel.
Lisaks akustilistele andmetele arvestavad WHALESAFE mudelid ka keskkonnategureid, nagu meretemperatuur, klorofüll A kontsentratsioon (vetikate õitsemise ja seega toidu kättesaadavuse näitaja) ja laevaliikluse andmed. Neid erinevaid andmeallikaid kombineerides saavutavad mudelid sinivaala rändeteede ennustamisel muljetavaldava 89% täpsuse. WHALESAFE'i peamine eesmärk on vähendada laevade kokkupõrkeid, mis on üks peamisi ohte vaaladele. Kriitilistesse piirkondadesse sisenevatele laevadele suunatud automaatsed hoiatused on juba vähendanud kokkupõrgete määra Santa Barbara väinas 42%. WHALESAFE näitab, kuidas tehisintellektil põhinev akustiline jälgimine ja elupaikade modelleerimine aitavad paremini kaitsta vaalu ja muud mereelustikku ning minimeerida inimeste ja metsloomade konflikte.
Sidesignaalide reaalajas tuvastamine: kašelottide keele mõistmine
Eriti põnev ja tulevikku suunatud projekt tehisintellektil põhineva liikide kaitse valdkonnas on vaalaliste tõlkimise algatus (CETI). CETI eesmärk on dešifreerida kašelottide suhtlust. Kašelottid on tuntud oma keerukate klõpsatushelide ehk "koodade" poolest, mida nad kasutavad omavahel suhtlemiseks. CETI projekt analüüsib üle 100 000 tunni kašelottide klõpsatusi, kasutades Transformer mudeleid. Transformer mudelid on tipptasemel närvivõrgu arhitektuur, mis on viimastel aastatel osutunud eriti võimsaks loomuliku keele töötlemisel.
Kontrastiivse õppimise abil, mis on masinõppe meetod, mille abil tehisintellekt õpib eristama sarnaseid ja erinevaid andmepunkte, tunneb CETI tehisintellekt ära kontekstipõhised koodid. Neid koode kasutatakse näiteks sukeldumiste koordineerimisel või poegade kasvatamisel. Esialgsed tulemused näitavad, et kašelottide suhtlusel on süntaks korduvate viie elemendi järjestustega. Need leiud võivad anda ülevaate tahtlikust suhtlusest, mis tähendab, et kašelottid on võimelised üksteisega teadlikult ja eesmärgipäraselt suhtlema. CETI on ambitsioonikas projekt, mis mitte ainult ei muuda meie arusaama vaalade suhtlusest, vaid avab ka uusi teid liikide kaitseks, võimaldades meil paremini arvestada nende põnevate loomade vajaduste ja käitumisega.
Parema tuleviku nimel võtmetehnoloogia
Selle aruande näited näitavad ilmekalt, et tehisintellekti integreerimine tervishoidu ja liikide kaitsesse avaldab juba transformatiivset mõju. Kardioloogias võimaldab tehisintellekt täpsemaid ja personaalsemaid ablatsiooniprotseduure; patoloogias kiirendab ja parandab see kasvajate diagnostikat; ning liikide kaitses on see revolutsiooniliselt muutnud mereloomade jälgimist ja võimaldanud sügavamalt mõista loomade keerulist käitumist. Kuid see on alles algus.
Tulevikuvaldkonnad, nagu kvantmasinõpe, mis võiks rakendada kvantarvutite tohutut arvutusvõimsust, lubavad edasisi läbimurdeid arütmiate ennustamisel ja teistes meditsiinivaldkondades. Liikide kaitses võiks vaalajälgimiseks ja tervete ökosüsteemide kaitsmiseks kasutada parveintellektil põhinevaid süsteeme, mis jäljendavad putuka- või linnuparvede kollektiivset käitumist. Tehisintellektil põhinevate innovatsioonide potentsiaali täielikuks ärakasutamiseks on aga hädavajalik tihe interdistsiplinaarne koostöö meditsiini, arvutiteaduse, ökoloogia ja paljude teiste distsipliinide vahel. Ainult teadmiste ja kogemuste vahetamise kaudu saame tagada, et tehisintellekti tehnoloogiaid kasutatakse vastutustundlikult ja nii inimeste kui ka keskkonna hüvanguks. Tulevik on intelligentne – kujundame seda 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.