公開：2025年2月17日 /更新：2025年2月17日 - 著者： Konrad Wolfenstein
ヘルスケアにおける人工知能の役割：個別化された治療法、診断サポート、動物運動の予測 - 画像：Xpert.Digital
ボディとコスモスのAIを介した変換：アルゴリズムが心臓の欠陥をどのように癒し、クジラをカウントするか
ヘルスケアと種の保護における重要な技術としてのAI：ゲームチェンジャーとしての人工知能
人工知能（AI）は、もはやサイエンスフィクション映画のキャッチフレーズではなく、多くの点で私たちの生活を浸透させる現実です。特に医療システムや種の保護の分野では、KIは伝統的な方法に革命を起こし、まったく新しい方法を開く大きな可能性を展開します。私たちは、AIがサポートツールとして機能するだけでなく、革新と進歩の原動力としても機能する時代の始まりです。このレポートは、AIが3つの中央領域に既に決定的な違いをもたらす方法を明らかにしています。心房細動の個別化された治療、デジタル病理学のAIベースの診断、および将来のさらに大きな変化を約束する動物運動の予測。
に適し：
AIによる心房細動のパーソナライズされた治療：心臓病のパラダイムシフト
愛着の細動、最も一般的な心臓の不整脈は、世界中の何百万人もの人々に影響を与え、患者ごとに非常に異なる可能性があるため、この複雑な疾患の重大な負担を表しています。これは、AIが登場する場所であり、パーソナライズされた治療アプローチに対する根本的な変化を可能にします。
AI最適化されたアブレーション手順：新しいレベルでの精度と有効性
特に有望な領域は、カテーテルアブレーションであり、心房細動の治療のための最小限の侵襲的処置です。この方法では、リズム障害を引き起こす病的な心臓布が標的にされます。伝統的に、アブレーションはしばしば、かなり標準化された解剖学的指向のアプローチに基づいていました。しかし、介入心臓病のマイルストーンであるテーラードAF研究は、AIがこの手順の精度と有効性を大幅に改善する方法を示しています。
この無作為化対照研究では、患者の一部はVolta AF-Xplorer™と呼ばれるAIベースの技術を使用しました。このシステムは、1秒あたり5,000を超えるデータポイントをリアルタイムで分析し、空間および時間時間の分散エレクトログラムを特定しました。これは、病理学的な心筋領域を示す電気信号の複雑なパターンです。従来の方法に従ってアブレーションが実行されたコントロールグループと比較して、AIベースのコホートは印象的な結果を示しました。 12か月後、患者の88％にAIグループの不整脈がありませんでしたが、対照群はわずか70％でした。さらに、AIグループでは急性再発ははるかに少ない頻度で発生しました（15％対66％）。これらの結果は、AIが術中に膨大な量のデータを処理できるため、より正確で個別化された治療を可能にすることを明確にしています。
「アブレーション」という名前はラテン語に由来し、「テイクアウト」や「削除」のようなものを意味します。医学では、組織の標的除去または破壊について説明しています。心臓の不整脈のカテーテルデフレに加えて、腫瘍のアブレーションなど、腫瘍組織には、熱、寒さ、またはその他の方法、または特定の婦人科疾患の治療に使用される子宮内膜アブレーションなど、他の多くの適用領域があります。カテーテルアブレーションは、近年、心房細動の最も重要な治療オプションの1つとしての地位を確立しており、AIベースの手順のおかげでさらに効果的で安全になっています。
治療的成功のための予測モデル：リスクプロファイルとパーソナライズされた予測
AIベースの心房細動療法の分野でのもう1つの有望なアプローチは、予測モデルの開発です。 Leipzig Heart Centerの指示の下でのAccelerate Projectは、12チャンネルECGデータを使用して個々のリスクプロファイルを作成できる機械学習モデルで機能します。これらのモデルは、アブレーション後に再発する心房細動の純粋な予測をはるかに超えています。彼らはまた、左翼心房リモデリングを認識することができます - 左心房の線維性変換プロセスは、心房細動の発達を支持するだけでなく、脳卒中のリスクが大幅に増加することも伴います。研究では、左翼心房リモデリングが脳卒中のリスクを3.2倍増加させる可能性があることが示されています。
これらのモデルの予測精度を最大化するために、100,000を超えるアブレーション（2021年現在）からデータを登録します。結果は印象的です。モデルは、心臓のいわゆる低電圧領域で89％の予測可能性を達成します。つまり、電気活性が低下し、しばしば線維性組織と相関します。臨床診療で使用されている従来のリスクコアと比較して、AIベースのモデルは23％を超えています。これは、AIが心房細動または脳卒中のために特にリスクが特に高いリスクがある患者を特定できることを意味し、したがってパーソナライズされた治療計画を可能にします。将来、このような予測モデルは、医師が個々の患者の最適な治療戦略を選択し、治療の成功を最大化するのに役立つ可能性があります。
パルスフィールドアブレーション（PFA）：次世代のアブレーション技術
既存の交換技術の最適化に加えて、KIはまったく新しい手順の開発も推進しています。この例は、電気パルスを使用して心筋細胞を選択的に荒廃させる革新的な技術であるパルスフィールドアブレーション（PFA）です。熱または寒さに基づく従来のアブレーション方法とは対照的に、PFAは超衝撃、高頻度の電界を使用します。これは心筋細胞の非常に標的壊死につながりますが、食道や横隔神経などの周囲の組織は免れます。
AIは、パルス周波数をリアルタイムで組織の厚さに適応させることにより、PFAで重要な役割を果たします。これにより、最大のセキュリティを備えた最適な交換効果が保証されます。ドイツのハートセンターベルリン（DHZC）での最初の研究は、有望な結果を示しています。従来の交換手順と比較して、PFAを使用することにより、手続き期間を最大40％削減できます。同時に、特に食道と横隔神経の保護に関して、手順の高いセキュリティが実証されました。したがって、PFAは心房細動のアブレーションをより効率的にするだけでなく、より安全にし、患者にとって治療をより快適にすることができます。
デジタル病理学と診断のサポートにおけるAI：診断のサービスにおける精度と速度
病理、疾患の教育は、医療診断において中心的な役割を果たしています。従来、病理学的診断は、組織サンプルの顕微鏡検査に基づいています。このプロセスは時間をかけ、主観的であり、人間の疲労と変動の影響を受ける可能性があります。デジタル病理、つまり組織のデジタル化とコンピューター支援分析方法の使用は、ここで革命を約束します。 AIは、デジタル病理を完全に使用し、診断を新しいレベルに引き上げる重要な要素です。
自動化された腫瘍検査：チャネルセルは、深い学習で認識されます
デジタル病理学におけるAIの中心範囲は、自動化された腫瘍です。 Fraunhofer Institute for Microelectronic Circuitsは、深い学習アルゴリズムを開発しました。これにより、デジタル化された組織スライスの印象的な精度で悪性細胞クラスターを識別できます。これらのアルゴリズムの感度は97％です。つまり、症例の97％で既存の腫瘍細胞を認識しています。
知識があるタスクから別のタスクに転送される機械学習の方法である転送学習を使用することにより、システムは250,000の組織病理学的画像の巨大なデータベースでトレーニングできます。これにより、システムは腫瘍細胞を認識するだけでなく、乳がんの最も一般的な形態であるDuktal乳がんの32のサブタイプを区別することができます。この詳細なサブタイピングは、治療計画にとって非常に重要です。さらに、AIは病理学の診断期間を最大65％短縮できるため、診断がより速く、したがって患者の早期治療の開始につながります。したがって、AIによる自動腫瘍検出は、病理学的診断の効率と精度を大幅に改善し、同時に病理学者のワークロードを減らすことができます。
日常的な病理学におけるニューラルネットワーク：見落とされているマイクロメタスターゼを調べる
病理学におけるAIの使用が成功したもう1つの例は、AISENCIA会社である畳み込みニューラルネットワーク（CNNS）の仕事です。これらの特別なニューロンネットワークは、写真のパターンの認識に特に優れており、たとえば結腸癌の微小血管侵入を予測するために、デジタル病理で使用されています。微小血管侵入、つまり腫瘍細胞の最小血管への浸透は、結腸癌の重要な予後因子であり、転移のリスクに関する情報を提供します。
1,200個のサンプルに関する検証研究では、Aisencia AIは経験豊富な病理学者による評価で94％を達成しました。これは、AIが人間の専門家と同様の精度で微小血管侵入を認識できることを示しています。ただし、この研究のAIが、最初の評価中に見落とされた追加の12％マイクロメタスターゼを検出したことは注目に値します。これは、人間の目を逃れる可能性のある微妙なパターンと詳細を認識するAIの可能性を強調しています。したがって、日常の病理におけるCNNの使用は、診断の質を改善し、重要な情報が見落とされていないという事実に貢献する可能性があります。
土星：希少疾患のAIベースの診断と診断と湖の終わりは
まれな疾患は、まれな病気の患者が正しい診断を受けるまで、多くの場合、年が経過します。これらのいわゆる「診断と湖」は、影響を受けた人々とその家族にとって非常にストレスが多い。ここで、AIは診断を加速および改善するために重要な貢献をすることができます。
Smart Doctor Portal Saturnは、症状リストから鑑別診断を生成するために、自然言語処理（NLP）と知識グラフを組み合わせたAIベースのシステムの例です。 NLPにより、AIは自然言語を理解して処理することができ、知識グラフは構造化された形式の医療情報と関係を表します。プロジェクトのパイロット段階では、まれな代謝疾患の診断で土星がテストされました。このシステムは、ゴーシェ病の症例の78％と粘液糖症の84％を正しく認識していました。誤分類率はわずか6.3％でした。
土星の特別な利点は、希少疾患の専門的な治療センターのディレクトリであるSE-Atlasとのつながりです。これにより、システムは診断をサポートするだけでなく、適切な専門家とセンターを直接提案できます。これにより、正しい診断と治療まで時間が大幅に短くなる可能性があります。調査によると、土星は診断期間を平均7.2年に1。8年に短縮できることが示されています。土星などのAIベースの診断サポートシステムは、まれな疾患の患者のケアを根本的に改善し、不必要な苦痛を救う可能性があります。
AIベースの衛星分析を使用したクジラの動きの予測：21世紀の種の保護
KIは、ヘルスケアだけでなく、種の保護においてもますます重要な役割を果たしています。生物多様性の保存のためには、絶滅危animal種の監視と保護が不可欠です。動物観察の従来の方法は、多くの場合、時間がかかり、高価であり、広い領域をカバーすることは困難です。 AIサポートされた衛星分析と音響モニタリングは、広い領域で動物の動きを把握し、したがって種の保護をより効果的にするまったく新しい機会を開きます。
宇宙頭：海洋メガファウナの深い学習 - クジラは宇宙からカウントされます
BioConsult SHによって開発された宇宙空間システムは、海洋メガファウナを監視するためにAIと衛星技術をどのように組み合わせるかの印象的な例です。宇宙空間は、CNNとランダムフォレストモデルで作られたアンサンブルを使用して、非常に高解像度30 cm（Maxar Technologiesによって提供）の衛星画像を分析します。これらのAIモデルは、衛星画像でクジラを認識して分類するように訓練されています。
宇宙飛行士は、南グラットホエル（Eugbalaena austria）の重要な生息地であるオークランド湾で成功裏に使用されました。 AIは、この地域にあったクジラの94％を検出しました。経験豊富な海軍生物学者による手動検証により、98.7％のシステムの高精度が確認されました。宇宙空間は、従来の航空機数と比較して、ウォラーの記録のコストを最大70％削減します。さらに、この方法により、Hochseeで初めて、つまり、従来の方法でアクセスが困難なエリアで、大規模な在庫調査が可能になります。宇宙空間は、AIベースの衛星分析が、より正確で安価で大規模な監視オプションを提供することにより、種の保護にどのように革命を起こすことができるかを示しています。
音響モニタリングと生息地のモデリング：クジラを聞いて、ハイキングルートを予測する
衛星画像による視覚的な記録に加えて、音響モニタリングも種の保護において重要な役割を果たします。カリフォルニアの前のクジラスフェプロジェクトは、ハイドロフォンデータ（水中マイク）とAIベースのLSTMネットワーク（長期記憶）を組み合わせて、リアルタイムでブルークジラの存在を予測します。 LSTMネットワークは、データの時間接続を認識するのに特に優れている特別なタイプのニューロンネットワークです。
音響データに加えて、クジラスフェモデルは、海温、クロロフィルA濃度（藻類の花の指標、したがって食物の入手可能性のための指標）、船の交通データなどの環境要因も考慮に入れています。これらの異なるデータソースを組み合わせることにより、モデルは青色のホエールハイキングルートを予測するときに89％の印象的なヒット率を達成します。クジラスフェの中心的な目標は、クジラにとっての主な脅威の1つである船の衝突の減少です。サンタバーバラ運河の衝突率は、重要なエリアに入る船に対する自動警告により、すでに42％減少しました。クジラスフェは、AIがサポートする音響モニタリングと生息地モデリングが、クジラやその他の海洋動物をよりよく保護し、人間と動物の対立を最小限に抑えるためにどのように貢献できるかを示しています。
通信信号のリアルタイム検出：精子クジラの言語を理解する
AIベースの種保護の分野における特に魅力的で未来志向のプロジェクトは、Cetacean Translation Initiative（CETI）です。 Cetiは、精子クジラのコミュニケーションを解読するという目標を設定しています。ポットウエールは、複雑なクリックで知られているため、互いにコミュニケーションをとるために使用する「コダ」と呼ばれています。 CETIプロジェクトは、トランスモデルを使用して100,000時間以上の精子クジラのクリックを分析します。トランスモデルは、近年の言語処理で特に効率的であることが証明されているニューラルネットワークの最先端のアーキテクチャです。
CETIのCETIのAIは、AIが同様のデータとロック解除されたデータを区別することを学習する、機械的学習の方法である対照学習を通じて、コンテキスト固有のCODAを認識します。これらのコーダは、たとえば、ダイブや若い繁殖を調整するときに使用されます。初期の結果は、Pottwal-Communicationが5つの要素シーケンスの再発と構文を持っていることを示しています。これらの発見は、意図的なコミュニケーション、つまり精子が意識的にターゲットに就いてコミュニケーションできるという結論を可能にする可能性があります。 CETIは、ウォルコミュニケーションの理解に革命をもたらすだけでなく、これらの魅力的な動物のニーズと行動によりよく対応できるようにすることで、種の保護の新しい方法を開く野心的なプロジェクトです。
より良い未来のための重要な技術
このレポートの例は、AIのヘルスケアと種の保護への統合がすでに変革的効果を持っていることを印象的に示しています。心臓病では、AIはより正確でパーソナライズされたマージ方法を可能にし、病理学の腫瘍診断を加速および改善し、種保護において監視する海洋種に革命をもたらし、複雑な動物の行動をより深く理解することができます。しかし、これはほんの始まりに過ぎません。
量子コンピューターの計り知れないコンピューティングパワーを使用できる量子機械学習などの将来の分野は、不整脈の予測やその他の医療分野のさらなるブレークスルーを約束します。種の保護において、昆虫の群れまたは鳥の群れの集合的な行動を再現する群れの知能ベースのシステムは、クジラの迫害と生態系全体の保護に使用できます。ただし、AIベースのイノベーションの可能性を最大限に活用するためには、医学、コンピューターサイエンス、エコロジー、および他の多くの分野の間の学際的な協力が拡大することが不可欠です。知識と専門知識の交換を通じてのみ、AIテクノロジーが責任を持って使用され、人々と環境の利益のために使用されることを保証できます。未来は知的です - 私たちはそれを一緒に形作ります。
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コンラッド・ウルフェンシュタイン
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