תפקיד הבינה המלאכותית בבריאות: טיפולים בהתאמה אישית, תמיכה אבחנתית וחיזוי של תנועות בעלי חיים - תמונה: xpert.digital
טרנספורמציה דרך AI בגוף ובקוסמוס: כיצד אלגוריתמים מרפאים מומים בלב וספירה לווייתנים
AI כטכנולוגיית מפתח בתחום הבריאות והגנת המינים: בינה מלאכותית כמחליף משחקים
בינה מלאכותית (AI) היא כבר לא סתם ביטוי משפט מסרטי מדע בדיוני, אלא מציאות החודרת לחיינו במובנים רבים. במיוחד במערכת הבריאות ובתחום ההגנה על המינים, KI מופרע פוטנציאל עצום שמחלף מהפכה בשיטות מסורתיות ופותח דרכים חדשות לחלוטין. אנו בתחילת עידן בו AI לא רק משמש כלי תומך, אלא גם משמש ככוח מניע לחדשנות ולהתקדמות. דוח זה מאיר כיצד AI כבר משנה את ההבדל המכריע בשלושה תחומים מרכזיים-הטיפול המותאם אישית בפרפור פרוזדורים, האבחנה מבוססת AI בפתולוגיה דיגיטלית ותחזית תנועות בעלי חיים להגנה על מערכות אקולוגיות ימיות ומבטיחה שינויים גדולים עוד יותר בעתיד.
מתאים לכך:
טיפול בהתאמה אישית בפרפור פרוזדורים על ידי AI: שינוי פרדיגמה בקרדיולוגיה
פרפור ההתקשרות, הפרעות קצב הלב הנפוצות ביותר משפיעה על מיליוני אנשים ברחבי העולם ומייצגת נטל משמעותי על מערכות הבריאות. הטיפול במחלה מורכבת זו מאתגר לרוב מכיוון שהוא יכול להיות שונה מאוד מחולה לחולה. זה המקום בו AI נכנס ומאפשר שינוי מהותי לגישות טיפול בהתאמה אישית.
נוהל אבלציה מיושם AI: דיוק ויעילות ברמה חדשה
תחום מבטיח במיוחד הוא ביטול צנתר, הליך פולשני מינימלי לטיפול בפרפור פרוזדורים. בשיטה זו ממוקד בד לב פתולוגי הגורם להפרעות בקצב. באופן מסורתי, ההפוגה התבססה לרוב על גישה סטנדרטית למדי, אוריינטציה אנטומית. אולם מחקר AF המותאם, אבן דרך בקרדיולוגיה התערבותית, הראה כיצד AI יכול לשפר משמעותית את הדיוק והיעילות של הליך זה.
במחקר אקראי ומבוקר זה, חלק מהמטופלים השתמשו בטכנולוגיה מבוססת AI בשם Volta AF-Xplorer ™. מערכת זו ניתחה מעל 5,000 נקודות נתונים בשנייה בזמן אמת וזיהתה אלקטרוגרמות מרחביות וזמן פיזור-דפוס מורכב של אותות חשמליים המעידים על אזורי שריר לב פתולוגיים. בהשוואה לקבוצת הביקורת, בה התבצעה הפשרה על פי שיטות קונבנציונאליות, הקבוצה מבוססת AI הראתה תוצאות מרשימות. לאחר 12 חודשים, 88 % מהמטופלים היו נקיים מהפרעות קצב בקבוצת AI, ואילו קבוצת הביקורת הייתה רק 70 %. בנוסף, הישנות חריפות התרחשו בתדירות נמוכה בהרבה בקבוצת AI (15 % לעומת 66 %). תוצאות אלה מבהירות כי AI מסוגל לעבד תוך ניתוחי כמות עצומה של נתונים ובכך לאפשר טיפול מדויק ומותאם יותר.
השם "אבלציה" נובע מלטינית ומשמעותו משהו כמו "קח" או "הסר". ברפואה הוא מתאר את ההסרה או ההרס הממוקדים של רקמות. בנוסף לדפלציה של קטטר בהפרעות קצב לב, ישנם אזורים רבים אחרים של יישומים, כמו אבלציה של גידולים, ברקמת הגידול על ידי חום, קר או שיטות אחרות, או אבלציה של רירית הרחם המשמשת לטיפול במחלות גינקולוגיות מסוימות. ביטול צנתרים ביסס את עצמו כאחת מאפשרויות הטיפול החשובות ביותר לפרפור פרוזדורים בשנים האחרונות וכעת היא יעילה ובטוחה עוד יותר בזכות נהלים מבוססי AI.
מודלים חזויים להצלחות טיפוליות: פרופילי סיכון ותחזיות בהתאמה אישית
גישה מבטיחה נוספת בתחום הטיפול בפרפור פרוזדורים מבוסס AI היא פיתוח מודלים חזויים. הפרויקט המואץ בניהולו של מרכז הלב לייפציג פועל על מודלים של למידת מכונות שיכולים ליצור פרופילי סיכון פרטניים באמצעות נתוני א.ק.ג של 12 ערוצים. דגמים אלה חורגים הרבה מעבר לחיזוי הטהור של פרפור פרוזדורים חוזר לאחר אבלציה. הם גם מסוגלים לזהות שיפוץ פרוזדורים שמאלה - תהליך המרה פיברוטי של האטריום השמאלי, מה שלא רק מעדיף את התפתחות פרפור פרוזדורים, אלא גם מלווה בסיכון מוגבר משמעותית לשבץ מוחי. מחקרים מראים כי שיפוץ פרוזדורים שמאלי יכול להגביר את הסיכון לשבץ על פי 3.2 פעמים.
על מנת למקסם את דיוק החיזוי של דגמים אלה, משולבים נתונים של יותר מ 100,000 פתיחות (נכון לשנת 2021). התוצאות מרשימות: המודלים משיגים חיזוי של 89 % עבור אזורי מתח נמוך בלב, כלומר אזורים עם פעילות חשמלית מופחתת, שמתואמים לרוב עם רקמות פיברוטיות. בהשוואה לליבות סיכון קונבנציונאליות המשמשות בפרקטיקה קלינית, המודלים מבוססי ה- AI עולים עליהם ב- 23 %. המשמעות היא ש- AI מסוגל לזהות חולים שיש להם סיכון גבוה במיוחד לפרפור פרוזדורים חוזר או למשיכות, ובכך לאפשר תכנון טיפול בהתאמה אישית. בעתיד, מודלים חזויים כאלה יכולים לעזור לרופאים לבחור באסטרטגיית הטיפול האופטימלית עבור כל מטופל בודד ובכך למקסם את הצלחת הטיפול.
שדה פועם-שדה (PFA): הדור הבא של טכנולוגיית האבלציה
בנוסף לאופטימיזציה של טכניקות החלפה קיימות, KI גם מניע פיתוח נהלים חדשים לחלוטין. דוגמה לכך היא ביטול השדה הפועם (PFA), טכנולוגיה חדשנית המשתמשת בדופק חשמלי לתאי שריר לב שוממים באופן סלקטיבי. בניגוד לשיטות אבלציה קונבנציונאליות המבוססות על חום או קור, PFA עובד עם שופעים אולטרה, שדות חשמליים בתדר גבוה. זה מוביל לנמק ממוקד מאוד של תאי שריר לב, ואילו רקמות הסובבות, כמו הוושט או העצב הפרני, נחסך.
AI ממלא תפקיד מכריע ב- PFA על ידי התאמת תדר הדופק לעובי הרקמה בזמן אמת. זה מבטיח אפקט חלופי אופטימלי באבטחה מקסימאלית. מחקרים ראשונים במרכז הלב הגרמני ברלין (DHZC) מראים תוצאות מבטיחות. ניתן להפחית את התקופה הפרוצדוראלית עד 40 % על ידי שימוש ב- PFA בהשוואה לנהלי החלפה קונבנציונליים. במקביל, הודגמה אבטחה גבוהה של הנוהל, במיוחד ביחס להגנת הוושט והעצב הפרני, שלעתים יכול להיפגע בשיטות אבלציה קונבנציונאליות. לפיכך PFA יכולה לא רק להפוך את אבלציה של פרפור פרוזדורים ליעילה יותר, אלא גם לבטוחה יותר ולהפוך את הטיפול לנעימה יותר עבור חולים.
AI בפתולוגיה דיגיטלית ותמיכה באבחון: דיוק ומהירות בשירות האבחנה
פתולוגיה, הוראת המחלות, ממלאת תפקיד מרכזי באבחון רפואי. באופן מסורתי, אבחון פתולוגי מבוסס על בדיקה מיקרוסקופית של דגימות רקמות. תהליך זה הוא זמן רב, סובייקטיבי ויכול להיות מושפע מעייפות אנושית ושונות. הפתולוגיה הדיגיטלית, כלומר הדיגיטציה של הרקמות והשימוש בשיטות ניתוח בעלות מחשב, מבטיחה מהפכה כאן. AI הוא גורם מפתח לשימוש במלואו בפתולוגיה הדיגיטלית ולהעלאת האבחנה לרמה חדשה.
הגנה אוטומטית: תאי ערוץ מכירים בלמידה עמוקה
היקף מרכזי של AI בפתולוגיה דיגיטלית הוא גידול אוטומטי. המכון Fraunhofer למעגלים מיקרואלקטרוניים פיתח אלגוריתמים למידה עמוקה, שיכולים לזהות אשכול תאים ממאירים עם דיוק מרשים בפרוסות רקמות דיגיטליות. הרגישות של אלגוריתמים אלה היא 97 %, מה שאומר שהם מזהים תאי גידול קיימים ב 97 % מהמקרים.
על ידי שימוש בלמידה בהעברה, שיטה של למידת מכונה, בה מועבר הידע ממשימה אחת לאחרת, ניתן לאמן את המערכת על בסיס נתונים ענק של 250,000 תמונות היסטופתולוגיות. זה מאפשר למערכת לא רק לזהות תאי גידול, אלא גם להבדיל בין 32 תת -סוגים של סרטן השד הדוקטאלי, הצורה הנפוצה ביותר של סרטן השד. חשיבות תת -מפורטת זו היא בעלת חשיבות מכרעת לתכנון הטיפול. בנוסף, ה- AI יכול לקצר את תקופת האבחון בפתולוגיה של עד 65 %, מה שמוביל לאבחון מהיר יותר ובכך לתחילת הטיפול הקודם של החולים. איתור גידולים אוטומטי על ידי AI יכול אפוא לשפר משמעותית את היעילות והדיוק של אבחון פתולוגי ובו בזמן להפחית את עומס העבודה של הפתולוגים.
רשתות עצביות בפתולוגיה שגרתית: גלה מיקרומטסטאזות שהתעלמו ממנו
דוגמא נוספת לשימוש מוצלח ב- AI בפתולוגיה היא עבודת החברה AISENCIA, רשתות העצביות המפותלות (CNN). רשתות עצביות מיוחדות אלה טובות במיוחד בזיהוי דפוסים בתמונות ומשמשים בפתולוגיה דיגיטלית, למשל כדי לחזות פלישות מיקרו -וסקולריות בקרצינומה במעי הגס. פלישות מיקרו -וסקולריות, כלומר חדירת תאי הגידול לכלי הדם הקטנים ביותר, הן גורם פרוגנוסטי חשוב בסרטן המעי הגס ומספקים מידע על הסיכון לגרורות.
במחקר אימות שנערך על 1,200 דגימות, AISENCIA AI השיגה 94 % עם ההערכה על ידי פתולוגים מנוסים. זה מראה כי ה- AI מסוגל לזהות פלישות מיקרו -וסקולריות ברמת דיוק דומה למומחים אנושיים. עם זאת, ראוי לציין כי ה- AI במחקר זה זיהה מיקרומטסטות נוספות נוספות שהתעלמו ממנו במהלך ההערכה הראשונית. זה מדגיש את הפוטנציאל של AI לזהות דפוסים ופרטים עדינים שעשויים להימלט מהעין האנושית. השימוש ב- CNNs בפתולוגיה שגרתית יכול אפוא לשפר את איכות האבחון ולתרום לעובדה שלא מתעלמים ממספר מידע חשוב.
שבתאי: אבחנה מבוססת AI של מחלות נדירות-קץ לאגם האבחוני והאגם
מחלות נדירות הן אתגר מיוחד עבור מערכת הבריאות. לעתים קרובות עוברים שנים עד שחולים עם מחלה נדירה יקבלו את האבחנה הנכונה. מה שנקרא "אגמי אבחון ואסור" אלה מלחיצים מאוד עבור אלה שנפגעו ומשפחותיהם. כאן AI יכול לתרום תרומה חשובה להאיץ ולשפר את האבחנה.
פורטל הרופא החכם שבתאי הוא דוגמה למערכת מבוססת AI המשלבת עיבוד שפה טבעית (NLP) עם גרפי ידע על מנת לייצר אבחנות דיפרנציאליות מרשימות תסמינים. NLP מאפשר ל- AI להבין ולעבד שפה טבעית, ואילו גרפי ידע מייצגים מידע ומערכות יחסים רפואיות בצורה מובנית. בשלב הפיילוט של הפרויקט, שבתאי נבדק באבחון מחלות מטבוליות נדירות. המערכת הכירה נכון ב 78 % מהמקרים של מחלת גוצ'ר ו 84 % מהרירית הכרידוזיס. שיעור הסיווג השגוי היה 6.3 %בלבד.
יתרון מיוחד של סטורן הוא הקשר ל- SE-ATLAS, מדריך של מרכזי טיפול מתמחים למחלות נדירות. זה מאפשר למערכת לא רק לתמוך באבחון, אלא גם מציע ישירות מומחים ומרכזים מתאימים. זה יכול לקצר משמעותית את הזמן עד לאבחון וטיפול נכונים. מחקרים מראים כי שבתאי יכול להפחית את תקופת האבחון מממוצע 7.2 שנים ל 1.8 שנים. למערכות תמיכה אבחנתיות מבוססות AI כמו שבתאי יש פוטנציאל לשפר באופן מהותי את הטיפול בחולים עם מחלות נדירות ולחסוך אותן סבל מיותר.
חיזוי תנועות לוויתן באמצעות ניתוח לוויין מבוסס AI: הגנת מינים במאה ה -21
KI ממלא תפקיד חשוב יותר ויותר לא רק בתחום הבריאות, אלא גם בהגנה על המינים. ניטור והגנה על מיני בעלי חיים בסכנת הכחדה הם מכריעים לשימור המגוון הביולוגי. שיטות מסורתיות להתבוננות בבעלי חיים הן לרוב גוזלות זמן, יקרות וקשה לכסות אזורים גדולים. ניתוח לוויין הנתמך על ידי AI ומעקב אקוסטי פותחים הזדמנויות חדשות לחלוטין לתפיסת תנועות בעלי חיים על שטח גדול ובכך להפוך את הגנת המינים ליעילה יותר.
Spacewhale: למידה עמוקה למגהאונה ימית - לווייתנים נחשבים מהחלל
מערכת Spacewhale שפותחה על ידי BioConsult SH היא דוגמה מרשימה לאופן בו ניתן לשלב טכנולוגיית AI וטכנולוגיית לוויין על מנת לפקח על מגהאונה הימית. Spacewhale מנתח תמונות לוויין עם רזולוציה גבוהה במיוחד של 30 ס"מ (המסופק על ידי Maxar Technologies) באמצעות הרכב העשוי של CNN ומודלים של יער אקראי. דגמי AI אלה מאומנים להכיר ולסווג לווייתנים בתמונות לוויין.
Spacewhale שימש בהצלחה במפרץ אוקלנד, בית גידול חשוב לדרום גלאט וולס (יוגבלנה אוסטריה). ה- AI זיהה 94 % מהלווייתנים שהיו באזור. האימות הידני של ביולוגים ימיים מנוסים אישר את הדיוק הגבוה של המערכת עם 98.7 %. Spacewhale מפחית את עלות הקלטת ההולך בהשוואה לספירת מטוסים קונבנציונאלית עד 70 %. בנוסף, השיטה מאפשרת לראשונה סקרי מלאי גדולים בקנה מידה בהוצ'י, כלומר באזורים שקשה לגשת אליהם בשיטות קונבנציונאליות. Spacewhale מראה כיצד ניתוח לוויין מבוסס AI יכול לחולל מהפכה בהגנת המינים על ידי הצעת אפשרויות מעקב מדויקות יותר, זולות יותר וגדולות יותר.
ניטור אקוסטי ומודלים של בתי גידול: הקשיבו לווייתנים וחיזו מסלולי טיול
בנוסף להקלטה חזותית על ידי תמונות לוויין, ניטור אקוסטי ממלא גם תפקיד חשוב בהגנת המינים. פרויקט WaleSafe לפני קליפורניה משלב נתוני הידרופון (מיקרופונים מתחת למים) עם רשתות LSTM מבוססות AI (זיכרון ארוך לטווח קצר) כדי לחזות את נוכחותם של לוויתנים כחולים בזמן אמת. רשתות LSTM הן סוג מיוחד של רשתות עצביות הטובות במיוחד בזיהוי חיבורי זמן בנתונים.
בנוסף לנתונים האקוסטיים, מודלים של WaleSafe לוקחים בחשבון גם גורמים סביבתיים כמו טמפרטורת ים, כלורופיל A ריכוז (אינדיקטור לפריחת אצות ובכך לזמינות מזון) ונתוני תעבורת ספינות. על ידי שילוב מקורות נתונים שונים אלה, הדגמים משיגים קצב פגיעה מרשים של 89 % כאשר הם ניבאים מסלולי טיול לוויתן כחול. מטרה מרכזית של Whalesafe היא הפחתת התנגשויות הספינות, אחד האיומים העיקריים לווייתנים. שיעור ההתנגשות בתעלת סנטה ברברה כבר הופחת ב- 42 % על ידי אזהרות אוטומטיות לספינות שנכנסות לאזורים קריטיים. Whalesafe מדגים כיצד ניטור אקוסטי הנתמך על ידי AI ומודלים של בתי גידול יכולים לתרום להגנה טובה יותר של לווייתנים ובעלי חיים ימיים אחרים ולמזער סכסוכים בין בעלי חיים אנושיים.
גילוי בזמן אמת של אותות תקשורת: להבין את שפת לווייתני הזרע
פרויקט מרתק במיוחד ומכוון לעתיד בתחום ההגנה על מינים מבוססי AI הוא יוזמת התרגום הקטציני (CETI). CETI הציבה את עצמה את המטרה לפענח את התקשורת של לווייתני זרע. Pottwhales ידועים בזכות הקליקים המורכבים שלהם, כך שנקראו "קודאס", בהם הם משתמשים לתקשורת זה עם זה. פרויקט CETI מנתח מעל 100,000 שעות לחיצות לוויתן זרע באמצעות דגמי שנאי. דגמי שנאי הם ארכיטקטורה חדישה של רשתות עצביות שהוכיחו כיעילות במיוחד בעיבוד שפות בשנים האחרונות.
ה- AI של CETI מ- CETI מזהה קודות ספציפיות להקשר באמצעות למידה מנוגדת, שיטה ללמידה מכנית, בה ה- AI לומד להבחין בנתונים דומים ולא נעולים. קודמות אלה משמשות, למשל, בעת תיאום צלילות או גידול צעיר. תוצאות ראשוניות מצביעות על כך של- Pottwal-Communication יש תחביר עם רצפי 5-אלמנטים חוזרים ונשנים. ממצאים אלה יכולים לאפשר מסקנות לגבי תקשורת מכוונת, כלומר לווייתני זרע מסוגלים לתקשר במודע ובאופן ממוקד. CETI הוא פרויקט שאפתני שלא רק מהפך מהפכה בהבנתנו את תקשורת ה- WAL, אלא גם פותח דרכים חדשות להגנת המינים בכך שהוא מאפשר לנו להגיב טוב יותר לצרכים ולהתנהגויות של בעלי חיים מרתקים אלה.
טכנולוגיית מפתח לעתיד טוב יותר
הדוגמאות בדוח זה מראות באופן מרשים כי לשילוב AI בבריאות ובהגנה על המינים יש כבר השפעה טרנספורמטיבית. בקרדיולוגיה, AI מאפשר שיטות מיזוג מדויקות ומותאמות אישית יותר, מאיץ ומשפר את אבחנת הגידול בפתולוגיה, ובהגנה על המינים הוא מהפך את המינים הימיים המעקב ומאפשר הבנה עמוקה יותר של התנהגות בעלי חיים מורכבים. אבל זו רק ההתחלה.
שדות עתידיים כמו למידת מכונה קוונטית, שיכולים להשתמש בכוח המחשוב העצום של מחשבי קוונטים, מבטיחים פריצות דרך נוספות בתחזיות הפרעות קצב ובאזורים רפואיים אחרים. בהגנה על המינים, מערכות מבוססות אינטליגנציה נחילה המשחזלות את ההתנהגות הקולקטיבית של נחילי חרקים או נחילי ציפורים יכולים לשמש לרדיפת לוויתן ולהגנה על מערכות אקולוגיות שלמות. עם זאת, על מנת לנצל את מלוא הפוטנציאל של חידושים מבוססי AI, עם זאת, שיתוף פעולה בין תחומי בין רפואה, מדעי המחשב, אקולוגיה ותחומים רבים אחרים הוא חיוני. רק באמצעות חילופי ידע ומומחיות אנו יכולים להבטיח כי טכנולוגיות AI ישמשו באחריות ולטובת אנשים והסביבה. העתיד הוא אינטליגנטי - אנו מעצבים אותו יחד.
מתאים לכך:
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
קונרד וולפנשטיין
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.