תפקידה של בינה מלאכותית בתחום הבריאות: טיפולים מותאמים אישית, תמיכה אבחונית וחיזוי תנועות בעלי חיים – תמונה: Xpert.Digital
טרנספורמציה באמצעות בינה מלאכותית בגוף ובקוסמוס: כיצד אלגוריתמים מרפאים מומי לב וסופרים לווייתנים
בינה מלאכותית כטכנולוגיה מרכזית בתחום הבריאות ושימור מינים: בינה מלאכותית משנה את כללי המשחק
בינה מלאכותית (AI) כבר אינה רק מילת באזז מסרטי מדע בדיוני, אלא מציאות שחודרת לחיינו באינספור דרכים. במיוחד בתחום הבריאות ושימור המינים, בינה מלאכותית משחררת פוטנציאל עצום, מחוללת מהפכה בשיטות מסורתיות ופותחת אפיקים חדשים לחלוטין. אנו נמצאים בשחר של עידן שבו בינה מלאכותית לא רק משמשת ככלי תומך, אלא גם פועלת ככוח מניע לחדשנות וקידמה. דוח זה מדגיש כיצד בינה מלאכותית כבר מחוללת שינוי מכריע בשלושה תחומים מרכזיים - טיפול מותאם אישית בפרפור פרוזדורים, אבחון בסיוע בינה מלאכותית בפתולוגיה דיגיטלית וחיזוי תנועות בעלי חיים להגנה על מערכות אקולוגיות ימיות - ומבטיחה טרנספורמציה גדולה אף יותר בעתיד.
מתאים לכך:
- ראיות מהעולם האמיתי (RWE), עוזרי בריאות וירטואליים ואבחון 4.0 - האם זהו המטא-וורס של שירותי הבריאות?
טיפול מותאם אישית בפרפור פרוזדורים באמצעות בינה מלאכותית: שינוי פרדיגמה בקרדיולוגיה
פרפור פרוזדורים, הפרעת קצב הלב הנפוצה ביותר, משפיעה על מיליוני אנשים ברחבי העולם ומטיל עומס משמעותי על מערכות הבריאות. טיפול במצב מורכב זה הוא לעתים קרובות מאתגר, שכן מהלך המחלה יכול להשתנות במידה ניכרת מחולה לחולה. כאן נכנסת לתמונה הבינה המלאכותית, המאפשרת שינוי מהותי לעבר גישות טיפול מותאמות אישית.
הליכי אבלציה מותאמים לבינה מלאכותית: דיוק ויעילות ברמה חדשה
תחום מבטיח במיוחד הוא אבלציה באמצעות קטטר, הליך זעיר פולשני לטיפול בפרפור פרוזדורים. שיטה זו כרוכה בהשמדה סלקטיבית של רקמת לב חולה הגורמת להפרעת קצב הלב. באופן מסורתי, אבלציה בוצעה לעתים קרובות באמצעות גישה סטנדרטית למדי, בעלת אוריינטציה אנטומית. עם זאת, ניסוי TAILORED-AF, אבן דרך בקרדיולוגיה התערבותית, הדגים כיצד בינה מלאכותית יכולה לשפר משמעותית את הדיוק והיעילות של הליך זה.
בניסוי אקראי מבוקר זה, תת-קבוצה של חולים עברו טכנולוגיה מבוססת בינה מלאכותית בשם Volta AF-Xplorer™. מערכת זו ניתחה למעלה מ-5,000 נקודות נתונים לשנייה בזמן אמת במהלך ההליך וזיהתה אלקטרוגרמות מפוזרות במרחב ובזמן - דפוס מורכב של אותות חשמליים המעידים על אזורים פתולוגיים של שריר הלב. בהשוואה לקבוצת הביקורת, שעברה אבלציה בשיטות קונבנציונליות, קבוצת המחקר בסיוע בינה מלאכותית הראתה תוצאות מרשימות. לאחר 12 חודשים, 88% מהחולים בקבוצת הבינה המלאכותית היו נקיים מהפרעות קצב, בהשוואה ל-70% בלבד בקבוצת הביקורת. יתר על כן, הישנות חריפה התרחשה בתדירות נמוכה משמעותית בקבוצת הבינה המלאכותית (15% לעומת 66%). תוצאות אלו מראות כי בינה מלאכותית מסוגלת לעבד כמויות עצומות של נתונים תוך ניתוחיות במהלך אבלציה, מה שמאפשר טיפול מדויק ואישי יותר.
המונח "אבלציה" מגיע מלטינית ופירושו "לקחת" או "להסיר". ברפואה, הוא מתאר הסרה או הרס ממוקד של רקמה. מלבד אבלציה באמצעות קטטר עבור הפרעות קצב לב, ישנם יישומים רבים אחרים, כגון אבלציה באמצעות גידול, שבה רקמת הגידול מושמדת באמצעות חום, קור או שיטות אחרות, או אבלציה באמצעות רירית הרחם, המשמשת לטיפול במצבים גינקולוגיים מסוימים. אבלציה באמצעות קטטר ביססה את עצמה בשנים האחרונות כאחת מאפשרויות הטיפול החשובות ביותר עבור פרפור פרוזדורים וכעת הופכת ליעילה ובטוחה עוד יותר הודות להליכים בסיוע בינה מלאכותית.
מודלים חיזויים להצלחת טיפול: פרופילי סיכון ופרוגנוזה מותאמת אישית
גישה מבטיחה נוספת בתחום טיפול בפרפור פרוזדורים בסיוע בינה מלאכותית היא פיתוח מודלים ניבוייים. פרויקט ACCELERATE, בראשות מרכז הלב בלייפציג, עובד על מודלים של למידת מכונה שיכולים ליצור פרופילי סיכון אישיים המבוססים על נתוני א.ק.ג. של 12 לידים. מודלים אלה הולכים הרבה מעבר לחיזוי פשוט של הישנות פרפור פרוזדורים לאחר אבלציה. הם גם מסוגלים לזהות שיפוץ של העלייה השמאלית - תהליך שיפוץ פיברוטי של העלייה השמאלית שלא רק מקדם את התפתחות פרפור פרוזדורים אלא גם קשור לעלייה משמעותית בסיכון לשבץ. מחקרים מראים ששיפוץ של העלייה השמאלית יכול להגביר את הסיכון לשבץ פי 3.2.
כדי למקסם את דיוק החיזוי של מודלים אלה, משולבים נתוני רישום ממעל 100,000 אבלציות (נכון לשנת 2021). התוצאות מרשימות: המודלים משיגים דיוק חיזוי של 89% עבור אזורים כביכול בעלי מתח נמוך בלב, כלומר, אזורים עם פעילות חשמלית מופחתת שלעתים קרובות מתואמים עם רקמה פיברוטית. בהשוואה לציוני סיכון קונבנציונליים המשמשים בפועל הקליני, המודלים המבוססים על בינה מלאכותית עולים עליהם ב-23%. משמעות הדבר היא שבינה מלאכותית מסוגלת לזהות חולים הנמצאים בסיכון גבוה במיוחד לפרפור פרוזדורים חוזר או שבץ מוחי, ובכך לאפשר תכנון טיפול מותאם אישית. בעתיד, מודלים חיזויים כאלה יוכלו לסייע לרופאים לבחור את אסטרטגיית הטיפול האופטימלית עבור כל מטופל ובכך למקסם את הצלחת הטיפול.
אבלציה בשדה פעימה (PFA): הדור הבא של טכנולוגיית אבלציה
בנוסף לאופטימיזציה של טכניקות אבלציה קיימות, בינה מלאכותית מניעה גם את הפיתוח של שיטות חדשות לחלוטין. דוגמה אחת היא אבלציה בשדה פעים (PFA), טכנולוגיה חדשנית המשתמשת בפולסים חשמליים כדי להרוס באופן סלקטיבי תאי שריר הלב. בניגוד לשיטות אבלציה קונבנציונליות המבוססות על חום או קור, PFA משתמשת בשדות חשמליים קצרים במיוחד בתדר גבוה. התוצאה היא נמק ממוקד מאוד של תאי שריר הלב תוך שמירה על הרקמה הסובבת, כגון הוושט או עצב הסרעפת.
לבינה מלאכותית תפקיד מכריע ב-PFA על ידי התאמת קצב הדופק לעובי הרקמה בזמן אמת. זה מבטיח אפקט אבלציה אופטימלי עם בטיחות מקסימלית. מחקרים ראשוניים במרכז הלב הגרמני בברלין (DHZC) מראים תוצאות מבטיחות. לדוגמה, זמן ההליך קוצר עד 40% באמצעות PFA בהשוואה לשיטות אבלציה קונבנציונליות. במקביל, ההליך הדגים רמת בטיחות גבוהה, במיוחד בכל הנוגע להגנה על הוושט ועצב הסרעפת, שלעיתים עלולים להינזק במהלך הליכי אבלציה קונבנציונליים. לפיכך, PFA יכול להפוך את אבלציית פרפור פרוזדורים לא רק ליעילה יותר אלא גם לבטוח יותר, ואת הטיפול לנוח יותר עבור המטופלים.
בינה מלאכותית בפתולוגיה דיגיטלית ובתמיכה אבחנתית: דיוק ומהירות בשירות האבחון
פתולוגיה, חקר מחלות, ממלאת תפקיד מרכזי באבחון רפואי. באופן מסורתי, אבחון פתולוגי מבוסס על בדיקה מיקרוסקופית של דגימות רקמה. תהליך זה גוזל זמן, סובייקטיבי ויכול להיות מושפע מעייפות אנושית ושונות. פתולוגיה דיגיטלית, דיגיטציה של חתכי רקמה ושימוש בשיטות ניתוח בעזרת מחשב, מבטיחה מהפכה בתחום זה. בינה מלאכותית היא גורם מפתח בניצול מלא של פתולוגיה דיגיטלית ובהעלאת האבחון לרמה חדשה.
גילוי גידולים אוטומטי: זיהוי תאי סרטן באמצעות למידה עמוקה
יישום מרכזי של בינה מלאכותית בפתולוגיה דיגיטלית הוא גילוי אוטומטי של גידולים. מכון פראונהופר למעגלים מיקרואלקטרוניים פיתח אלגוריתמים של למידה עמוקה שיכולים לזהות צבירי תאים ממאירים בחתכי רקמה דיגיטליים בדיוק מרשים. לאלגוריתמים אלה יש רגישות של 97%, כלומר הם מזהים נכון תאי גידול ב-97% מהמקרים.
באמצעות שימוש ב-transfer learning, שיטת למידת מכונה שמעבירה ידע ממשימה אחת לאחרת, המערכת אומנה על מסד נתונים עצום של 250,000 תמונות היסטופתולוגיות. זה מאפשר למערכת לא רק לזהות תאי גידול אלא גם להבחין בין 32 תת-סוגים של קרצינומה צינורית, הצורה הנפוצה ביותר של סרטן השד. תת-סוג מפורט זה חיוני לתכנון הטיפול. יתר על כן, הבינה המלאכותית יכולה להפחית את זמן האבחון בפתולוגיה עד 65%, מה שמוביל לאבחונים מהירים יותר וכך התחלה מוקדמת יותר של טיפול עבור מטופלות. גילוי אוטומטי של גידולים באמצעות בינה מלאכותית יכול לשפר משמעותית את היעילות והדיוק של האבחון הפתולוגי, ובמקביל להפחית את עומס העבודה עבור פתולוגים.
רשתות עצביות בפתולוגיה שגרתית: גילוי מיקרוגרורות שלא זוהו
דוגמה נוספת לשימוש מוצלח בבינה מלאכותית בפתולוגיה היא עבודתה של חברת Aisencia, המשתמשת ברשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN). רשתות עצביות ייעודיות אלו מיומנות במיוחד בזיהוי דפוסים בתמונות ומשמשות בפתולוגיה דיגיטלית לחיזוי, למשל, פלישה מיקרו-וסקולרית בסרטן המעי הגס. פלישה מיקרו-וסקולרית, חדירת תאי גידול לכלי הדם הקטנים ביותר, היא גורם פרוגנוסטי חשוב בסרטן המעי הגס ומספקת מידע על הסיכון לגרורות.
במחקר אימות של 1,200 דגימות, הבינה המלאכותית של אייסנסיה השיגה התאמה של 94% עם הערכותיהם של פתולוגים מנוסים. ממצא זה מדגים כי הבינה המלאכותית מסוגלת לזהות פלישות מיקרו-וסקולריות ברמת דיוק דומה לזו של מומחים אנושיים. עם זאת, באופן מפתיע, הבינה המלאכותית במחקר זה זיהתה גם 12% נוספים של מיקרוגרורות שלא זוהו במהלך ההערכה הראשונית. ממצא זה מדגיש את הפוטנציאל של הבינה המלאכותית לזהות דפוסים ופרטים עדינים שעשויים לחמוק מעין האדם. השימוש ב-CNN בפתולוגיה שגרתית יכול לשפר את איכות האבחון ולעזור להבטיח שלא יוחס מידע חשוב.
שבתאי: אבחון מבוסס בינה מלאכותית של מחלות נדירות – קץ למסעות האבחון
מחלות נדירות מציבות אתגר מיוחד למערכת הבריאות. לעתים קרובות, חולפות שנים עד שחולים במחלה נדירה מקבלים את האבחנה הנכונה. מה שנקרא "אודיסיאה אבחנתית" זו מלחיצה מאוד עבור הנפגעים ובני משפחותיהם. בינה מלאכותית יכולה לתרום תרומה משמעותית לכך על ידי האצת ושיפור תהליך האבחון.
פורטל הרופאים החכם SATURN הוא דוגמה למערכת מבוססת בינה מלאכותית המשלבת עיבוד שפה טבעית (NLP) עם גרפי ידע כדי ליצור אבחנות מבדלות מרשימות תסמינים. NLP מאפשר לבינה המלאכותית להבין ולעבד שפה טבעית, בעוד שרשי ידע מייצגים מידע רפואי וקשרים בפורמט מובנה. בשלב הפיילוט של הפרויקט, SATURN נבדקה לאבחון הפרעות מטבוליות נדירות. המערכת זיהתה נכון 78% ממקרי מחלת גושה ו-84% ממקרי מוקופוליסכרידוזיס. שיעור הסיווג השגוי היה רק 6.3%.
יתרון מסוים של SATURN הוא החיבור שלה ל-SE-ATLAS, מדריך של מרכזי טיפול ייעודיים למחלות נדירות. זה מאפשר למערכת לא רק לתמוך באבחון אלא גם להציע ישירות מומחים ומרכזים מתאימים. זה יכול לקצר משמעותית את הזמן עד לאבחון ולטיפול הנכונים. מחקרים מראים ש-SATURN יכולה להפחית את זמן האבחון הממוצע מ-7.2 שנים ל-1.8 שנים. למערכות תמיכה באבחון מבוססות בינה מלאכותית כמו SATURN יש פוטנציאל לשפר באופן מהותי את הטיפול בחולים עם מחלות נדירות ולחסוך להם סבל מיותר.
ניבוי תנועות לווייתנים באמצעות ניתוח לוויינים הנתמך על ידי בינה מלאכותית: שימור מינים במאה ה-21
בינה מלאכותית ממלאת תפקיד חשוב יותר ויותר לא רק בתחום הבריאות אלא גם בשימור מינים. ניטור והגנה על מיני בעלי חיים בסכנת הכחדה הם קריטיים לשימור המגוון הביולוגי. שיטות מסורתיות של תצפית על בעלי חיים גוזלות לעתים קרובות זמן, יקרות וקשות לכסות שטחים גדולים. ניתוח לוויינים וניטור אקוסטי הנתמך על ידי בינה מלאכותית פותחים אפשרויות חדשות לחלוטין לרישום יעיל ומקיף של תנועות בעלי חיים, ובכך הופכים את שימור המינים ליעיל יותר.
לוויתן בחלל: למידה עמוקה עבור מגהפאונה ימית - ספירת לווייתנים מהחלל
מערכת SPACEWHALE, שפותחה על ידי BioConsult SH, היא דוגמה בולטת לאופן שבו ניתן לשלב בינה מלאכותית וטכנולוגיית לוויינים כדי לנטר מגה-פאונה ימית. SPACEWHALE מנתחת תמונות לוויין ברזולוציה גבוהה במיוחד של 30 ס"מ (מסופקת על ידי Maxar Technologies) באמצעות אנסמבל של CNN ומודלים אקראיים של יערות. מודלים אלה של בינה מלאכותית מאומנים לזהות ולסווג לווייתנים בתמונות לוויין.
במפרץ אוקלנד, בית גידול מרכזי ללווייתנים ימיים דרומיים (Eubalaena australis), SPACEWHALE נפרס בהצלחה. הבינה המלאכותית זיהתה 94% מהלווייתנים שנמצאו באזור. אימות ידני על ידי ביולוגים ימיים מנוסים אישר את הדיוק הגבוה של המערכת, העומד על 98.7%. SPACEWHALE מפחיתה את עלות סקרי הלווייתנים בעד 70% בהשוואה לספירות אוויריות מסורתיות. יתר על כן, השיטה מאפשרת, לראשונה, סקרי אוכלוסיות בקנה מידה גדול באוקיינוס הפתוח, אזורים שקשה לגשת אליהם בשיטות קונבנציונליות. SPACEWHALE מדגים כיצד ניתוח לוויינים המונע על ידי בינה מלאכותית יכול לחולל מהפכה בשימור מינים על ידי מתן יכולות ניטור מדויקות, חסכוניות ונרחבות יותר.
ניטור אקוסטי ומידול בתי גידול: שמיעת לווייתנים וחיזוי נתיבי נדידה
בנוסף לניטור חזותי באמצעות תמונות לוויין, גם לניטור אקוסטי תפקיד מכריע בשימור מינים. פרויקט WHALESAFE מול חופי קליפורניה משלב נתוני הידרופון (מיקרופונים תת-ימיים) עם רשתות LSTM (זיכרון לטווח קצר ארוך) מבוססות בינה מלאכותית כדי לחזות את נוכחותם של לווייתנים כחולים בזמן אמת. רשתות LSTM הן סוג מיוחד של רשת נוירונים המצטיינת בזיהוי קשרים זמניים בנתונים.
בנוסף לנתונים אקוסטיים, מודלי WHALESAFE מתחשבים גם בגורמים סביבתיים כגון טמפרטורת הים, ריכוז כלורופיל A (אינדיקטור לפריחת אצות ולכן זמינות מזון) ונתוני תנועת ספינות. על ידי שילוב של מקורות נתונים מגוונים אלה, המודלים משיגים שיעור דיוק מרשים של 89% בחיזוי נתיבי נדידת לווייתנים כחולים. מטרה מרכזית של WHALESAFE היא להפחית התנגשויות ספינות, אחת האיומים העיקריים על לווייתנים. אזהרות אוטומטיות לספינות הנכנסות לאזורים קריטיים כבר הפחיתו את שיעור ההתנגשויות בתעלת סנטה ברברה ב-42%. WHALESAFE מדגים כיצד ניטור אקוסטי ומידול בתי גידול המונעים על ידי בינה מלאכותית יכולים לתרום להגנה טובה יותר על לווייתנים וחיים ימיים אחרים ולמזער את הסכסוכים בין בני אדם לחיות בר.
זיהוי אותות תקשורת בזמן אמת: הבנת שפתם של לווייתני זרע
פרויקט מרתק במיוחד וצופה פני עתיד בתחום שימור מינים הנתמך על ידי בינה מלאכותית הוא יוזמת תרגום היונקים הימיים (CETI). CETI שואפת לפענח את התקשורת של לווייתני זרע. לווייתני זרע ידועים בצלילי הקליק המורכבים שלהם, המכונים "קודות", בהם הם משתמשים כדי לתקשר זה עם זה. פרויקט CETI מנתח למעלה מ-100,000 שעות של קליקים של לווייתני זרע באמצעות מודלים של Transformer. מודלים של Transformer הם ארכיטקטורת רשת עצבית מתקדמת שהוכיחה את עצמה כחזקה במיוחד בעיבוד שפה טבעית בשנים האחרונות.
באמצעות למידה קונטרסטיווית, שיטת למידת מכונה שבה בינה מלאכותית לומדת להבחין בין נקודות נתונים דומות ושונות, הבינה המלאכותית של CETI מזהה קודות ספציפיות להקשר. קודות אלו משמשות, למשל, בתיאום צלילות או בגידול גורים. תוצאות ראשוניות מצביעות על כך שלתקשורת של לווייתני זרע יש תחביר עם רצפים חוזרים של חמישה אלמנטים. ממצאים אלו עשויים לספק תובנות לגבי תקשורת מכוונת, כלומר לווייתני זרע מסוגלים לתקשר באופן מודע ומכוון זה עם זה. CETI הוא פרויקט שאפתני שיכול לא רק לחולל מהפכה בהבנתנו את תקשורת הלווייתנים, אלא גם לפתוח אפיקים חדשים לשימור מינים בכך שיאפשר לנו לטפל טוב יותר בצרכים ובהתנהגויות של בעלי חיים מרתקים אלה.
טכנולוגיה מרכזית לעתיד טוב יותר
הדוגמאות בדוח זה מדגימות בבירור כי שילוב הבינה המלאכותית בתחום הבריאות ושימור המינים כבר משפיע באופן משמעותי. בקרדיולוגיה, בינה מלאכותית מאפשרת הליכי אבלציה מדויקים ומותאמים אישית יותר; בפתולוגיה, היא מאיצה ומשפרת את אבחון הגידולים; ובשימור המינים, היא מחוללת מהפכה בניטור מינים ימיים ומאפשרת הבנה עמוקה יותר של התנהגות מורכבת של בעלי חיים. אבל זו רק ההתחלה.
תחומים עתידיים כמו למידת מכונה קוונטית, שיכולים לרתום את כוח המחשוב העצום של מחשבים קוונטיים, מבטיחים פריצות דרך נוספות בחיזוי הפרעות קצב ובתחומים רפואיים אחרים. בשימור מינים, מערכות מבוססות אינטליגנציה של נחילים המשכפלות את ההתנהגות הקולקטיבית של נחילי חרקים או ציפורים יכולות לשמש למעקב אחר לווייתנים ולהגנה על מערכות אקולוגיות שלמות. עם זאת, כדי לנצל באופן מלא את הפוטנציאל של חידושים המונעים על ידי בינה מלאכותית, שיתוף פעולה בין-תחומי הדוק בין רפואה, מדעי המחשב, אקולוגיה ותחומים רבים אחרים הוא חיוני. רק באמצעות חילופי ידע ומומחיות נוכל להבטיח שטכנולוגיות בינה מלאכותית ינוצלו באחריות ולטובת אנשים וסביבה כאחד. העתיד הוא חכם - בואו נעצב אותו יחד.
מתאים לכך:
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
Konrad Wolfenstein
אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.
אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital
אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.