A mesterséges intelligencia szerepe az egészségügyben: személyre szabott kezelések, diagnosztikai támogatás és az állatok mozgásának előrejelzése – Kép: Xpert.Digital
Átalakulás mesterséges intelligencia segítségével a testben és a kozmoszban: Hogyan gyógyítanak az algoritmusok szívhibákat és számolják a bálnákat
A mesterséges intelligencia, mint kulcsfontosságú technológia az egészségügyben és a fajok védelmében: A mesterséges intelligencia, mint korszakalkotó tényező
A mesterséges intelligencia (MI) már nem csupán a sci-fi filmekből merített divatos kifejezés, hanem egy olyan valóság, amely számtalan módon áthatja életünket. Különösen az egészségügyben és a fajok védelmében a MI hatalmas lehetőségeket szabadít fel, forradalmasítja a hagyományos módszereket és teljesen új utakat nyit meg. Egy olyan korszak hajnalán vagyunk, amelyben a MI nemcsak támogató eszközként szolgál, hanem az innováció és a fejlődés hajtóerejeként is működik. Ez a jelentés kiemeli, hogy a MI hogyan hoz máris döntő változást három kulcsfontosságú területen – a pitvarfibrilláció személyre szabott kezelésében, a mesterséges intelligencia által támogatott diagnosztikában a digitális patológiában, valamint az állatok mozgásának előrejelzésében a tengeri ökoszisztémák védelme érdekében –, és még nagyobb átalakulást ígér a jövőben.
Alkalmas:
A pitvarfibrilláció személyre szabott kezelése mesterséges intelligencia segítségével: paradigmaváltás a kardiológiában
A pitvarfibrilláció, a leggyakoribb tartós szívritmuszavar, világszerte emberek millióit érinti, és jelentős terhet ró az egészségügyi rendszerekre. Ennek az összetett állapotnak a kezelése gyakran kihívást jelent, mivel lefolyása betegenként jelentősen eltérhet. Itt jön képbe a mesterséges intelligencia, amely alapvető elmozdulást tesz lehetővé a személyre szabott kezelési megközelítések felé.
Mesterséges intelligencia által optimalizált ablációs eljárások: Precizitás és hatékonyság új szinten
Egy különösen ígéretes terület a katéterabláció, egy minimálisan invazív eljárás a pitvarfibrilláció kezelésére. Ez a módszer a ritmuszavart okozó beteg szívszövet szelektív elpusztítását jelenti. Hagyományosan az ablációt gyakran meglehetősen standardizált, anatómiailag orientált megközelítéssel végezték. A TAILORED-AF vizsgálat, amely mérföldkő az intervenciós kardiológiában, azonban kimutatta, hogy a mesterséges intelligencia hogyan javíthatja jelentősen az eljárás pontosságát és hatékonyságát.
Ebben a randomizált, kontrollált vizsgálatban a betegek egy alcsoportján a Volta AF-Xplorer™ nevű mesterséges intelligencia alapú technológiát alkalmazták. Ez a rendszer valós időben másodpercenként több mint 5000 adatpontot elemzett az eljárás során, és térben és időben szétszórt elektrogramokat azonosított – az elektromos jelek komplex mintázatát, amely a szívizom kóros területeire utal. A kontrollcsoporthoz képest, amely hagyományos módszerekkel esett át abláción, a mesterséges intelligenciával támogatott kohorsz lenyűgöző eredményeket mutatott. 12 hónap elteltével a mesterséges intelligencia csoportban a betegek 88%-a mentes volt az aritmiáktól, szemben a kontrollcsoportban tapasztalt mindössze 70%-kal. Továbbá az akut kiújulások szignifikánsan ritkábban fordultak elő a mesterséges intelligencia csoportban (15% vs. 66%). Ezek az eredmények azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia képes hatalmas mennyiségű adat intraoperatív feldolgozására az abláció során, lehetővé téve a pontosabb és egyénre szabottabb kezelést.
Az „abláció” kifejezés latin eredetű, jelentése „elvenni” vagy „eltávolítani”. Az orvostudományban a szövet célzott eltávolítását vagy megsemmisítését jelenti. A szívritmuszavarok katéterablációja mellett számos más alkalmazási terület is létezik, például a tumor abláció, amelynek során a tumorszövetet hővel, hideggel vagy más módszerekkel semmisítik meg, vagy az endometrium abláció, amelyet bizonyos nőgyógyászati állapotok kezelésére alkalmaznak. A katéterabláció az elmúlt években a pitvarfibrilláció egyik legfontosabb kezelési lehetőségévé vált, és a mesterséges intelligencia által támogatott eljárásoknak köszönhetően most még hatékonyabbá és biztonságosabbá válik.
A kezelés sikerességének prediktív modelljei: kockázati profilok és személyre szabott prognózisok
Egy másik ígéretes megközelítés a mesterséges intelligencia által támogatott pitvarfibrilláció-terápia területén a prediktív modellek fejlesztése. A Lipcsei Szívközpont által vezetett ACCELERATE projekt olyan gépi tanulási modelleken dolgozik, amelyek 12 elvezetéses EKG-adatok alapján képesek egyéni kockázati profilokat létrehozni. Ezek a modellek messze túlmutatnak a pitvarfibrilláció abláció utáni kiújulásának egyszerű előrejelzésén. Képesek a bal pitvari átrendeződés kimutatására is – ez a bal pitvar fibrotikus átrendeződési folyamata, amely nemcsak a pitvarfibrilláció kialakulását elősegíti, hanem a stroke jelentősen megnövekedett kockázatával is összefüggésben áll. Tanulmányok kimutatták, hogy a bal pitvari átrendeződés 3,2-szeresére növelheti a stroke kockázatát.
Ezen modellek prediktív pontosságának maximalizálása érdekében több mint 100 000 ablációból származó regiszteradatokat integrálnak (2021-es állapot szerint). Az eredmények lenyűgözőek: a modellek 89%-os prediktív pontosságot érnek el a szív úgynevezett alacsony feszültségű területein, azaz a csökkent elektromos aktivitású területeken, amelyek gyakran korrelálnak a fibrotikus szövettel. A klinikai gyakorlatban használt hagyományos kockázati pontszámokhoz képest a mesterséges intelligencia alapú modellek 23%-kal felülmúlják azokat. Ez azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia képes azonosítani azokat a betegeket, akiknél különösen magas a visszatérő pitvarfibrilláció vagy a stroke kockázata, így lehetővé téve a személyre szabott kezeléstervezést. A jövőben az ilyen prediktív modellek segíthetnek az orvosoknak az egyes betegek számára optimális kezelési stratégia kiválasztásában, és így maximalizálhatják a kezelés sikerességét.
Pulzusmezős abláció (PFA): Az ablációs technológia következő generációja
A meglévő ablációs technikák optimalizálása mellett a mesterséges intelligencia teljesen új módszerek fejlesztését is ösztönzi. Egy példa erre a pulzáló mezős abláció (PFA), egy innovatív technológia, amely elektromos impulzusokat használ a szívizomsejtek szelektív elpusztítására. A hagyományos, hőn vagy hidegen alapuló ablációs módszerekkel ellentétben a PFA ultrarövid, nagyfrekvenciás elektromos mezőket használ. Ez a szívizomsejtek célzott nekrózisát eredményezi, miközben megkíméli a környező szöveteket, például a nyelőcsövet vagy a rekeszizom idegét.
A mesterséges intelligencia kulcsszerepet játszik a pitvarfibrillációban (PFA) azáltal, hogy valós időben igazítja a pulzusszámot a szövet vastagságához. Ez biztosítja az optimális ablációs hatást maximális biztonság mellett. A berlini Német Szívközpontban (DHZC) végzett kezdeti tanulmányok ígéretes eredményeket mutatnak. Például a beavatkozás időtartama akár 40%-kal is csökkent a PFA alkalmazásával a hagyományos ablációs módszerekhez képest. Ugyanakkor az eljárás magas szintű biztonságot mutatott, különösen a nyelőcső és a rekeszizom védelme tekintetében, amelyek a hagyományos ablációs eljárások során néha károsodhatnak. A PFA így nemcsak hatékonyabbá, hanem biztonságosabbá is teheti a pitvarfibrilláció ablációját, a kezelést pedig a betegek számára kényelmesebbé.
MI a digitális patológiában és diagnosztikai támogatásban: Pontosság és gyorsaság a diagnózis szolgálatában
A patológia, a betegségek tanulmányozása, központi szerepet játszik az orvosi diagnosztikában. Hagyományosan a patológiai diagnosztika a szövetminták mikroszkópos vizsgálatán alapul. Ez a folyamat időigényes, szubjektív, és befolyásolhatja az emberi fáradtság és változékonyság. A digitális patológia, a szövetmetszetek digitalizálása és a számítógéppel segített elemzési módszerek alkalmazása forradalmat ígér ezen a területen. A mesterséges intelligencia kulcsfontosságú tényező a digitális patológia teljes kihasználásában és a diagnosztika új szintre emelésében.
Automatizált tumordetektálás: Rákos sejtek azonosítása mélytanulással
A digitális patológiában a mesterséges intelligencia egyik kulcsfontosságú alkalmazása az automatizált tumordetektálás. A Fraunhofer Mikroelektronikai Áramkörök Intézete mélytanuló algoritmusokat fejlesztett ki, amelyek lenyűgöző pontossággal képesek azonosítani a rosszindulatú sejtcsoportokat a digitalizált szövetmetszetekben. Ezeknek az algoritmusoknak az érzékenysége 97%, ami azt jelenti, hogy az esetek 97%-ában helyesen észlelik a tumorsejteket.
A transzfertanulás, egy gépi tanulási módszer, amely az ismereteket egyik feladatról a másikra viszi át, alkalmazásával a rendszert egy hatalmas, 250 000 hisztopatológiai képet tartalmazó adatbázison képezték ki. Ez lehetővé teszi a rendszer számára nemcsak a tumorsejtek felismerését, hanem a duktális karcinóma 32 altípusának – az emlőrák leggyakoribb formájának – megkülönböztetését is. Ez a részletes altípus-meghatározás kulcsfontosságú a kezelés megtervezéséhez. Ezenkívül a mesterséges intelligencia akár 65%-kal is csökkentheti a patológiai diagnosztikai időt, ami gyorsabb diagnózishoz és így a betegek terápiájának korábbi megkezdéséhez vezet. A mesterséges intelligencia segítségével végzett automatizált tumordetektálás ezért jelentősen javíthatja a patológiai diagnosztika hatékonyságát és pontosságát, miközben egyidejűleg csökkenti a patológusok munkaterhelését.
Neurális hálózatok a rutin patológiában: Figyelmen kívül hagyott mikrometasztázisok kimutatása
A mesterséges intelligencia patológiában való sikeres alkalmazásának egy másik példája az Aisencia vállalat munkája, amely konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) alkalmaz. Ezek a specializált neurális hálózatok különösen ügyesek a képekben lévő minták felismerésében, és a digitális patológiában használják például a mikrovaszkuláris invázió előrejelzésére vastagbélrákban. A mikrovaszkuláris invázió, a tumorsejtek behatolása a legkisebb erekbe, fontos prognosztikai tényező a vastagbélrákban, és információt nyújt az áttétek kockázatáról.
Egy 1200 mintán végzett validációs vizsgálatban az Aisencia mesterséges intelligenciája 94%-os egyezést ért el a tapasztalt patológusok értékelésével. Ez azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia képes a mikrovaszkuláris inváziók kimutatására hasonló pontossággal, mint az emberi szakértők. Figyelemre méltó azonban, hogy a jelen vizsgálatban a mesterséges intelligencia további 12%-ot is kimutatott a mikrometasztázisokból, amelyeket a kezdeti értékelés során nem vettek észre. Ez aláhúzza a mesterséges intelligencia azon képességét, hogy felismerje azokat a finom mintázatokat és részleteket, amelyek esetleg elkerülik az emberi szem figyelmét. A cink-neuronok (CNN) használata a rutin patológiában ezért javíthatja a diagnosztika minőségét, és segíthet biztosítani, hogy egyetlen fontos információ se maradjon ki.
SZATURNUSZ: Ritka betegségek mesterséges intelligencia alapú diagnosztizálása – Véget vetve a diagnosztikai odüsszeiáknak
A ritka betegségek különös kihívást jelentenek az egészségügyi rendszer számára. Gyakran évek telik el, mire a ritka betegségben szenvedő betegek megkapják a helyes diagnózist. Ezek az úgynevezett „diagnosztikai odüsszeiák” nagyon stresszesek az érintettek és családjaik számára. A mesterséges intelligencia jelentős mértékben hozzájárulhat ehhez a diagnosztikai folyamat felgyorsításával és javításával.
A SATURN okosorvosi portál egy példa egy mesterséges intelligencia alapú rendszerre, amely a természetes nyelvi feldolgozást (NLP) tudásgráfokkal kombinálja, hogy differenciáldiagnózisokat generáljon a tünetlistákból. Az NLP lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára a természetes nyelv megértését és feldolgozását, míg a tudásgráfok strukturált formátumban ábrázolják az orvosi információkat és kapcsolatokat. A projekt kísérleti fázisában a SATURN-t ritka anyagcserezavarok diagnosztizálására tesztelték. A rendszer a Gaucher-kór eseteinek 78%-át és a mukopoliszacharidózisok 84%-át azonosította helyesen. A téves osztályozási arány mindössze 6,3% volt.
A SATURN egyik különös előnye az SE-ATLAS-hoz való csatlakozása, amely a ritka betegségekre szakosodott kezelőközpontok adatbázisa. Ez lehetővé teszi a rendszer számára nemcsak a diagnózis támogatását, hanem a megfelelő szakértők és központok közvetlen ajánlását is. Ez jelentősen lerövidítheti a helyes diagnózis és kezelés idejét. Tanulmányok kimutatták, hogy a SATURN 7,2 évről 1,8 évre csökkentheti a diagnózis átlagos idejét. A SATURN-hoz hasonló mesterséges intelligencia alapú diagnosztikai támogató rendszerek alapvetően javíthatják a ritka betegségben szenvedő betegek ellátását, és megkímélhetik őket a szükségtelen szenvedéstől.
Bálnák mozgásának előrejelzése mesterséges intelligencia által támogatott műholdas elemzéssel: Fajvédelem a 21. században
A mesterséges intelligencia egyre fontosabb szerepet játszik nemcsak az egészségügyben, hanem a fajok védelmében is. A veszélyeztetett állatfajok megfigyelése és védelme kulcsfontosságú a biológiai sokféleség megőrzése szempontjából. Az állatmegfigyelés hagyományos módszerei gyakran időigényesek, drágák, és nehezen fedik le a nagy területeket. A mesterséges intelligencia által támogatott műholdas elemzés és akusztikus monitorozás teljesen új lehetőségeket nyit meg az állatok mozgásának hatékony és átfogó rögzítésére, ezáltal hatékonyabbá téve a fajok védelmét.
ŰRBÁLNA: Mélytanulás a tengeri megafauna számára – Bálnák számlálása az űrből
A BioConsult SH által kifejlesztett SPACEWHALE rendszer szembetűnő példa arra, hogyan lehet a mesterséges intelligenciát és a műholdas technológiát kombinálni a tengeri megafauna megfigyelésére. A SPACEWHALE rendkívül nagy, 30 cm-es felbontású (a Maxar Technologies által biztosított) műholdképeket elemez CNN-ek és véletlenszerű erdőmodellek együttesének felhasználásával. Ezeket a mesterséges intelligencia modelleket a bálnák műholdképeken történő észlelésére és osztályozására képezték ki.
Az Auckland-öbölben, a déli simabálnák (Eubalaena australis) kulcsfontosságú élőhelyén sikeresen telepítették a SPACEWHALE rendszert. A mesterséges intelligencia a területen élő bálnák 94%-át észlelte. Tapasztalt tengerbiológusok által végzett manuális validáció megerősítette a rendszer magas, 98,7%-os pontosságát. A SPACEWHALE akár 70%-kal is csökkentheti a bálnafelmérések költségeit a hagyományos légi számlálásokhoz képest. Ezenkívül a módszer első alkalommal teszi lehetővé nagyszabású populációfelmérések elvégzését a nyílt óceánon, olyan területeken, amelyekhez a hagyományos módszerekkel nehéz hozzáférni. A SPACEWHALE bemutatja, hogyan forradalmasíthatja a mesterséges intelligencia által vezérelt műholdas elemzés a fajok védelmét azáltal, hogy pontosabb, költséghatékonyabb és szélesebb körű megfigyelési lehetőségeket biztosít.
Akusztikai monitorozás és élőhely-modellezés: Bálnák hallása és vándorlási útvonalak előrejelzése
A műholdképeket használó vizuális megfigyelés mellett az akusztikus megfigyelés is kulcsfontosságú szerepet játszik a fajok védelmében. A kaliforniai partoknál zajló WHALESAFE projekt hidrofonadatokat (víz alatti mikrofonok) mesterséges intelligencia alapú LSTM (hosszú, rövid távú memória) hálózatokkal kombinál, hogy valós időben előre jelezze a kék bálnák jelenlétét. Az LSTM hálózatok egy speciális típusú neurális hálózatok, amelyek kiválóan képesek felismerni az adatok időbeli összefüggéseit.
Az akusztikus adatok mellett a WHALESAFE modellek olyan környezeti tényezőket is figyelembe vesznek, mint a tenger hőmérséklete, a klorofill A koncentrációja (az algavirágzás és így a táplálék elérhetőségének mutatója) és a hajóforgalmi adatok. Ezen különféle adatforrások kombinálásával a modellek lenyűgöző, 89%-os pontosságot érnek el a kék bálnák vándorlási útvonalainak előrejelzésében. A WHALESAFE egyik fő célja a hajóütközések csökkentése, amelyek a bálnákat fenyegető egyik fő veszélyt jelentik. A kritikus területekre belépő hajóknak küldött automatikus figyelmeztetések már 42%-kal csökkentették az ütközések arányát a Santa Barbara-csatornában. A WHALESAFE bemutatja, hogyan járulhat hozzá a mesterséges intelligencia által vezérelt akusztikus monitorozás és élőhely-modellezés a bálnák és más tengeri élőlények jobb védelméhez, valamint az ember és a vadon élő állatok közötti konfliktusok minimalizálásához.
Kommunikációs jelek valós idejű észlelése: A spermium bálnák nyelvének megértése
Egy különösen lenyűgöző és előremutató projekt a mesterséges intelligencia által támogatott fajvédelem területén a Cetacean Translation Initiative (CETI). A CETI célja a nagy ámbráscetek kommunikációjának megfejtése. A nagy ámbráscetek összetett kattogóhangjaikról, az úgynevezett „kódákról” ismertek, amelyeket az egymással való kommunikációhoz használnak. A CETI projekt több mint 100 000 órányi nagy ámbráscet-kattanást elemez Transformer modellek segítségével. A Transformer modellek egy élvonalbeli neurális hálózati architektúra, amely az elmúlt években különösen hatékonynak bizonyult a természetes nyelvi feldolgozásban.
A kontrasztív tanulás révén – egy gépi tanulási módszerrel, amelyben a mesterséges intelligencia megtanul különbséget tenni a hasonló és eltérő adatpontok között – a CETI mesterséges intelligenciája felismeri a kontextusspecifikus kódákat. Ezeket a kódokat például a merülések koordinálására vagy az utódnevelésre használják. A kezdeti eredmények arra utalnak, hogy a nagy ámbráscetek kommunikációjának szintaxisa ismétlődő öt elemből álló szekvenciákkal rendelkezik. Ezek a megállapítások betekintést nyújthatnak a szándékos kommunikációba, ami azt jelenti, hogy a nagy ámbráscetek képesek tudatosan és céltudatosan kommunikálni egymással. A CETI egy ambiciózus projekt, amely nemcsak forradalmasíthatja a bálnák kommunikációjáról alkotott ismereteinket, hanem új utakat nyithat a fajok megőrzése számára is azáltal, hogy lehetővé teszi számunkra, hogy jobban foglalkozzunk e lenyűgöző állatok igényeivel és viselkedésével.
Kulcsfontosságú technológia a jobb jövőért
A jelentésben szereplő példák élénken mutatják, hogy a mesterséges intelligencia integrációja az egészségügybe és a fajok védelmébe már most is transzformatív hatással bír. A kardiológiában a mesterséges intelligencia pontosabb és személyre szabottabb ablációs eljárásokat tesz lehetővé; a patológiában felgyorsítja és javítja a tumordiagnosztikát; a fajok védelmében pedig forradalmasítja a tengeri fajok monitorozását, és lehetővé teszi az összetett állati viselkedés mélyebb megértését. De ez csak a kezdet.
A jövőbeli területek, mint például a kvantumgépi tanulás, amely kihasználhatja a kvantumszámítógépek hatalmas számítási teljesítményét, további áttöréseket ígérnek az aritmia-előrejelzésben és más orvostudományi területeken. A fajok védelmében a rovar- vagy madárrajok kollektív viselkedését lemásoló raj-intelligencia alapú rendszerek felhasználhatók a bálnák nyomon követésére és teljes ökoszisztémák védelmére. Ahhoz azonban, hogy teljes mértékben kiaknázzuk a mesterséges intelligencia által vezérelt innovációkban rejlő lehetőségeket, elengedhetetlen a szoros interdiszciplináris együttműködés az orvostudomány, a számítástechnika, az ökológia és számos más tudományág között. Csak a tudás és a szakértelem cseréje révén biztosíthatjuk, hogy a mesterséges intelligencia technológiáit felelősségteljesen és mind az emberek, mind a környezet javát szolgálva használják. A jövő intelligens – alakítsuk együtt.
Alkalmas:
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.