De rol van kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg: gepersonaliseerde behandelingen, diagnostische ondersteuning en voorspelling van dierbewegingen – Afbeelding: Xpert.Digital
Transformatie door AI in het lichaam & Cosmos: hoe algoritmen hartafwijkingen genezen en walvissen tellen
AI als een belangrijke technologie in gezondheidszorg en soortenbescherming: kunstmatige intelligentie als spelwisselaar
Kunstmatige intelligentie (AI) is niet langer slechts een modewoord uit sciencefictionfilms, maar een realiteit die ons leven op vele manieren doordringt. Vooral in de gezondheidszorg en bij het behoud van diersoorten ontsluit AI een enorm potentieel, revolutioneert het traditionele methoden en opent het compleet nieuwe mogelijkheden. We staan aan de vooravond van een tijdperk waarin AI niet alleen een ondersteunend instrument zal zijn, maar ook een drijvende kracht achter innovatie en vooruitgang. Dit rapport belicht hoe AI vandaag de dag al een doorslaggevend verschil maakt op drie belangrijke gebieden – gepersonaliseerde behandeling van atriumfibrilleren, AI-ondersteunde diagnostiek in digitale pathologie en het voorspellen van dierbewegingen ter bescherming van mariene ecosystemen – en nog grotere veranderingen in de toekomst belooft.
Geschikt hiervoor:
Gepersonaliseerde behandeling van atriumfibrilleren door AI: een paradigmaverschuiving in cardiologie
Bevestigingsfibrillatie, de meest voorkomende hartritmestoornissen treft miljoenen mensen wereldwijd en vormt een belangrijke last voor de gezondheidssystemen. De behandeling van deze complexe ziekte is vaak een uitdaging omdat deze heel anders kan zijn van patiënt tot patiënt. Dit is waar AI binnenkomt en fundamentele verandering mogelijk maakt in de benaderingen van gepersonaliseerde therapie.
AI-geoptimaliseerde ablatieprocedure: precisie en effectiviteit op een nieuw niveau
Een bijzonder veelbelovend gebied is katheterablatie, een minimaal invasieve procedure voor de behandeling van atriumfibrillatie. Met deze methode is pathologische hartstof die ritmestoornissen veroorzaakt, het doelwit. Traditioneel was de ablatie vaak gebaseerd op een nogal gestandaardiseerde, anatomisch georiënteerde benadering. Maar de op maat gemaakte AF -studie, een mijlpaal in de interventionele cardiologie, heeft aangetoond hoe AI de precisie en effectiviteit van deze procedure aanzienlijk kan verbeteren.
In deze gerandomiseerde, gecontroleerde studie werd een AI-gebaseerde technologie genaamd Volta AF-Xplorer™ gebruikt bij een subgroep van patiënten. Dit systeem analyseerde meer dan 5000 datapunten per seconde in realtime tijdens de procedure en identificeerde spatiotemporeel verspreide elektrogrammen – een complex patroon van elektrische signalen dat pathologische gebieden van de hartspier aangeeft. Vergeleken met de controlegroep, die ablatie onderging met conventionele methoden, liet het AI-ondersteunde cohort indrukwekkende resultaten zien. Na 12 maanden was 88% van de patiënten in de AI-groep vrij van aritmieën, vergeleken met slechts 70% in de controlegroep. Bovendien kwamen acute recidieven significant minder vaak voor in de AI-groep (15% vs. 66%). Deze resultaten tonen aan dat AI in staat is om een enorme hoeveelheid data intraoperatief tijdens de ablatie te verwerken, waardoor een nauwkeurigere en geïndividualiseerde behandeling mogelijk is.
De naam "Ablatie" komt van het Latijn en betekent zoiets als "wegnemen" of "verwijderen". In de geneeskunde beschrijft het de beoogde verwijdering of vernietiging van weefsel. Naast de deflatie van de katheter in hartritmestoornissen zijn er tal van toepassingsgebieden, zoals tumorablatie, in het tumorweefsel door warmte, koude of andere methoden, of endometriumablatie die wordt gebruikt om bepaalde gynaecologische aandoeningen te behandelen. Katheterablatie heeft zich gevestigd als een van de belangrijkste therapie-opties voor atriale fibrillatie in de afgelopen jaren en is nu nog effectiever en veiliger dankzij AI-gebaseerde procedures.
Voorspellende modellen voor therapeutische successen: risicoprofielen en gepersonaliseerde voorspellingen
Een andere veelbelovende aanpak op het gebied van AI-ondersteunde atriumfibrillerentherapie is de ontwikkeling van voorspellende modellen. Het ACCELERATE-project, onder leiding van het Leipzig Heart Center, werkt aan machine learning-modellen die individuele risicoprofielen kunnen creëren op basis van 12-afleidingen ECG-gegevens. Deze modellen gaan veel verder dan alleen het voorspellen van het terugkeren van atriumfibrilleren na ablatie. Ze zijn ook in staat om linkeratriumremodellering te detecteren – een fibrotisch remodelleringsproces in het linker atrium dat niet alleen de ontwikkeling van atriumfibrilleren bevordert, maar ook gepaard gaat met een significant verhoogd risico op een beroerte. Studies tonen aan dat linkeratriumremodellering het risico op een beroerte met een factor 3,2 kan verhogen.
Om de voorspellingsnauwkeurigheid van deze modellen te maximaliseren, zijn registratiegegevens van meer dan 100.000 ablaties (vanaf 2021) geïntegreerd. De resultaten zijn indrukwekkend: de modellen bereiken een voorspelbaarheid van 89 % voor zogenaamde laagspanningsgebieden in het hart, d.w.z. gebieden met verminderde elektrische activiteit, die vaak correleren met fibrotisch weefsel. In vergelijking met conventionele risicokernen die in de klinische praktijk worden gebruikt, overschrijden de AI-gebaseerde modellen deze met 23 %. Dit betekent dat AI in staat is om patiënten te identificeren die een bijzonder hoog risico hebben op terugkerende atriumfibrillatie of voor beroertes, en dus gepersonaliseerde therapieplanning mogelijk maken. In de toekomst kunnen dergelijke voorspellende modellen artsen helpen de optimale behandelingsstrategie voor elke individuele patiënt te kiezen en dus het therapiesucces te maximaliseren.
Pulsed-field-ablatie (PFA): de volgende generatie ablatietechnologie
Naast de optimalisatie van bestaande vervangingstechnieken stimuleert KI ook de ontwikkeling van volledig nieuwe procedures. Een voorbeeld hiervan is de gepulseerde veldablatie (PFA), een innovatieve technologie die elektrische puls gebruikt voor selectief verlaten hartspiercellen. In tegenstelling tot conventionele ablatiemethoden op basis van hitte of koude, werkt PFA met ultra -shorts, elektrische velden met hoge frequentie. Dit leidt tot een zeer gerichte necrose van hartspiercellen, terwijl het omringende weefsel, zoals de slokdarm of de frenische zenuw, wordt gespaard.
AI speelt een cruciale rol in PFA door de pulsfrequentie aan te passen aan de weefseldikte in realtime. Dit zorgt voor een optimaal vervangingseffect met maximale beveiliging. Eerste studies in het Duitse hartcentrum Berlijn (DHZC) tonen veelbelovende resultaten. De procedurele periode kan met maximaal 40 % worden verminderd door PFA te gebruiken in vergelijking met conventionele vervangingsprocedures. Tegelijkertijd werd een hoge veiligheid van de procedure aangetoond, vooral met betrekking tot de bescherming van de slokdarm en de frenische zenuw, die soms kan worden beschadigd in conventionele ablatiemethoden. PFA kan daarom niet alleen de ablatie van atriumfibrillatie efficiënter maken, maar ook veiliger maken en de behandeling aangenamer maken voor patiënten.
AI in digitale pathologie en diagnostische ondersteuning: precisie en snelheid in dienst van de diagnose
Pathologie, het onderwijs van de ziekten, speelt een centrale rol in medische diagnostiek. Traditioneel zijn pathologische diagnostiek gebaseerd op het microscopisch onderzoek van weefselmonsters. Dit proces is tijd -consumerend, subjectief en kan worden beïnvloed door menselijke vermoeidheid en variabiliteit. De digitale pathologie, d.w.z. de digitalisering van weefsel en het gebruik van computer -aided analysemethoden, belooft hier een revolutie. AI is een sleutelfactor om de digitale pathologie volledig te gebruiken en de diagnose naar een nieuw niveau te verhogen.
Geautomatiseerde tumdetectie: kanaalcellen herkennen met diep leren
Een centrale reikwijdte van AI in digitale pathologie is geautomatiseerde tumor. Het Fraunhofer Institute for Microelectronic Circuits heeft diep leeralgoritmen ontwikkeld, die een kwaadaardig celkluster kunnen identificeren met indrukwekkende precisie in gedigitaliseerde weefselplakken. De gevoeligheid van deze algoritmen is 97 %, wat betekent dat ze bestaande tumorcellen in 97 % van de gevallen herkennen.
Door het gebruik van transferleren, een methode van machine learning, waarin kennis van de ene taak naar de andere wordt overgedragen, kan het systeem worden getraind in een enorme database van 250.000 histopathologische afbeeldingen. Hierdoor kan het systeem niet alleen tumorcellen herkennen, maar ook om onderscheid te maken tussen 32 subtypen van de Duktal -borstkanker, de meest voorkomende vorm van borstkanker. Deze gedetailleerde subtyping is van cruciaal belang voor therapieplanning. Bovendien kan de AI de diagnoseperiode in de pathologie verkorten tot 65 %, wat leidt tot een snellere diagnose en dus tot een eerdere start van therapie voor de patiënten. Geautomatiseerde tumordetectie door AI kan dus de efficiëntie en nauwkeurigheid van pathologische diagnostiek aanzienlijk verbeteren en tegelijkertijd de werklast voor pathologen verminderen.
Neurale netwerken in routinematige pathologie: ontdek micrometastasen die over het hoofd zijn gezien
Een ander voorbeeld van het succesvolle gebruik van AI in de pathologie is het werk van het bedrijf Aisencia, de Convolutional Neural Networks (CNNS). Deze speciale neuronale netwerken zijn bijzonder goed in het herkennen van patronen in afbeeldingen en worden bijvoorbeeld gebruikt in digitale pathologie, bijvoorbeeld om microvasculaire invasies in coloncarcinoom te voorspellen. Microvasculaire invasies, d.w.z. de penetratie van tumorcellen in de kleinste bloedvaten, zijn een belangrijke prognostische factor bij darmkanker en geven informatie over het risico op metastase.
In een validatiestudie over 1200 monsters bereikte de Aisencia AI 94 % met de beoordeling door ervaren pathologen. Dit laat zien dat de AI in staat is om microvasculaire invasies te herkennen met een vergelijkbare nauwkeurigheid als menselijke experts. Het is echter opmerkelijk dat de AI in deze studie een extra 12 % micrometastasen detecteerde die tijdens de eerste beoordeling over het hoofd werden gezien. Dit onderstreept het potentieel van AI om subtiele patronen en details te herkennen die aan het menselijk oog kunnen ontsnappen. Het gebruik van CNN's in routinematige pathologie kan dus de kwaliteit van de diagnostiek verbeteren en bijdragen aan het feit dat er geen belangrijke informatie over het hoofd wordt gezien.
SATURN: AI-gebaseerde diagnose van zeldzame ziekten – Een einde aan de diagnostische odyssee
Zeldzame ziekten zijn een speciale uitdaging voor het gezondheidssysteem. Vaak gaan jaren voorbij totdat patiënten met een zeldzame ziekte de juiste diagnose krijgen. Deze zogenaamde "diagnostische en meren" zijn zeer stressvol voor de getroffen en hun families. Hier kan AI een belangrijke bijdrage leveren om de diagnose te versnellen en te verbeteren.
De Smart Doctor Portal Saturn is een voorbeeld van een AI-gebaseerd systeem dat Natural Language Processing (NLP) combineert met kennisgrafieken om differentiële diagnoses te genereren van symptoomlijsten. NLP stelt de AI in staat om natuurlijke taal te begrijpen en te verwerken, terwijl kennisgrafieken medische informatie en relaties in een gestructureerde vorm vertegenwoordigen. In de pilootfase van het project werd Saturnus getest op de diagnose van zeldzame metabole ziekten. Het systeem erkende correct 78 % van de gevallen van de ziekte van Gaucher en 84 % van de mucopolysaccharidosis. Het verkeerde classificatiepercentage was slechts 6,3 %.
Een speciaal voordeel van Saturnus is het verband met de SE-ATLA's, een directory van gespecialiseerde behandelingscentra voor zeldzame ziekten. Hierdoor kan het systeem niet alleen de diagnose ondersteunen, maar ook geschikte experts en centra rechtstreeks suggereren. Dit kan de tijd aanzienlijk verkorten tot de juiste diagnose en behandeling. Studies tonen aan dat Saturnus de diagnoseperiode kan verminderen van gemiddeld 7,2 jaar tot 1,8 jaar. Op AI gebaseerde diagnostische ondersteuningssystemen zoals Saturnus kunnen de zorg voor patiënten met zeldzame ziekten fundamenteel verbeteren en hen onnodig lijden te besparen.
Voorspelling van walvisbewegingen met behulp van AI-gebaseerde satellietanalyse: soortenbescherming in de 21ste eeuw
KI speelt een steeds belangrijkere rol, niet alleen in de gezondheidszorg, maar ook in soortenbescherming. Monitoring en de bescherming van bedreigde diersoorten zijn cruciaal voor het behoud van de biodiversiteit. Traditionele methoden voor dierobservatie zijn vaak tijdsconsumerend, duur en het is moeilijk om grote gebieden te dekken. AI-ondersteunde satellietanalyse en akoestische monitoring bieden volledig nieuwe kansen om dierlijke bewegingen over een groot gebied te begrijpen en dus soortenbescherming effectiever te maken.
SPACEWHALE: Deep Learning voor mariene megafauna – Walvissen tellen vanuit de ruimte
Het Spacewhale System ontwikkeld door Bioconsult SH is een indrukwekkend voorbeeld van hoe AI en satelliettechnologie kunnen worden gecombineerd om Marine Megafauna te controleren. SpaceWhale analyseert satellietbeelden met een extreem hoge resolutie van 30 cm (geleverd door Maxar Technologies) met behulp van een ensemble gemaakt van CNN's en willekeurig-bosmodellen. Deze AI -modellen zijn getraind om walvissen in satellietbeelden te herkennen en te classificeren.
SpaceWhale werd met succes gebruikt in de baai van Auckland, een belangrijke habitat voor Zuid -Glattwhales (Eugbalaena Oostenrijk). De AI detecteerde 94 % van de walvissen in het gebied. De handmatige validatie door ervaren maritieme biologen bevestigde de hoge nauwkeurigheid van het systeem met 98,7 %. SpaceWhale verlaagt de kosten van Waler -opname in vergelijking met conventionele vliegtuigtellingen tot 70 %. Bovendien maakt de methode voor het eerst in de hochsee grote inventarisonderzoeken mogelijk in de hochsee, d.w.z. in gebieden die moeilijk toegankelijk zijn met conventionele methoden. Spacewhale laat zien hoe op AI gebaseerde satellietanalyse een revolutie teweeg kan brengen in soortenbescherming door meer precieze, goedkopere en grootschalige bewakingsopties te bieden.
Akoestische monitoring en habitatmodellering: luister walvissen en voorspellen wandelroutes
Naast visuele opname door satellietbeelden speelt akoestische monitoring ook een belangrijke rol in soortenbescherming. Het Whalesafe-project voor Californië combineert hydrofoongegevens (onderwatermicrofoons) met AI-gebaseerde LSTM-netwerken (lang kortetermijngeheugen) om de aanwezigheid van blauwe walvissen in realtime te voorspellen. LSTM -netwerken zijn een speciaal type neuronale netwerken die bijzonder goed zijn bij het herkennen van tijdverbindingen in gegevens.
Naast de akoestische gegevens houden de Whalesafe -modellen ook rekening met omgevingsfactoren zoals zeetemperatuur, chlorofyl A -concentratie (een indicator voor algenbloesem en dus voor de beschikbaarheid van voedsel) en schipverkeergegevens. Door deze verschillende gegevensbronnen te combineren, bereiken de modellen een indrukwekkende hitsnelheid van 89 % bij het voorspellen van blauwe walviswijkroutes. Een centraal doel van Whalesafe is de vermindering van scheepsbotsingen, een van de belangrijkste bedreigingen voor walvissen. Het botsingspercentage in het Santa Barbara -kanaal werd al met 42 % verlaagd door automatische waarschuwingen tot schepen die kritieke gebieden binnenkomen. Whalesafe laat zien hoe door AI ondersteunde akoestische monitoring en habitatmodellering kan bijdragen aan het beter beschermen van walvissen en andere mariene dieren en minimaliseren van menselijke conflicten.
Real -time detectie van communicatiesignalen: begrijp de taal van de potvissen
Een bijzonder fascinerend en toekomstgericht project op het gebied van AI-gebaseerde soortenbescherming is het Cetacean Translation Initiative (CETI). Ceti heeft zichzelf het doel gesteld om de communicatie van potvissen te ontcijferen. Pottwhales staan bekend om hun complexe klikken, dus "codas", die ze gebruiken voor communicatie met elkaar. Het CETI -project analyseert meer dan 100.000 uren potvisklikken met behulp van een transformatiemodellen. Transformatormodellen zijn een state-of-the-art architectuur van neurale netwerken die de afgelopen jaren bijzonder efficiënt is gebleken in taalverwerking.
De AI van CETI van CETI herkent contextspecifieke coda's door contrastief leren, een methode van mechanisch leren, waarin de AI leert om vergelijkbare en ontgrendelde gegevens te onderscheiden. Deze coda's worden bijvoorbeeld gebruikt bij het coördineren van duiken of jong fokken. Eerste resultaten geven aan dat Pottwal-communicatie een syntaxis heeft met terugkerende 5-elementensequenties. Deze bevindingen kunnen conclusies mogelijk maken over opzettelijke communicatie, d.w.z. dat potwalingen bewust en op een gerichte manier kunnen communiceren. Ceti is een ambitieus project dat niet alleen een revolutie teweegbrengt in ons begrip van WAL -communicatie, maar ook nieuwe manieren openstelt voor soortenbescherming door ons in staat te stellen beter te reageren op de behoeften en gedragingen van deze fascinerende dieren.
Belangrijkste technologie voor een betere toekomst
De voorbeelden in dit rapport laten indrukwekkend zien dat de integratie van AI in gezondheidszorg en soortenbescherming al een transformerend effect heeft. In de cardiologie maakt AI meer precieze en gepersonaliseerde samenvoegingsmethoden mogelijk, versnelt en verbetert de tumordiagnose in de pathologie en in soortenbescherming revolutioneert het de monitoring van de mariene soorten en maakt het een dieper begrip van complex diergedrag mogelijk. Maar dit is nog maar het begin.
Toekomstige vakgebieden zoals quantum machine learning, die de immense rekenkracht van quantumcomputers kunnen benutten, beloven verdere doorbraken in de voorspelling van hartritmestoornissen en andere medische vakgebieden. Bij het behoud van soorten zouden systemen op basis van zwermintelligentie, die het collectieve gedrag van insectenzwermen of vogelzwermen nabootsen, gebruikt kunnen worden voor het volgen van walvissen en de bescherming van complete ecosystemen. Om het volledige potentieel van AI-ondersteunde innovaties te benutten, is nauwe interdisciplinaire samenwerking tussen geneeskunde, informatica, ecologie en vele andere disciplines echter essentieel. Alleen door de uitwisseling van kennis en expertise kunnen we ervoor zorgen dat AI-technologieën verantwoord worden gebruikt, ten behoeve van mens en milieu. De toekomst is intelligent – laten we die samen vormgeven.
Geschikt hiervoor:
Uw wereldwijde partner voor marketing en bedrijfsontwikkeling
☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits
☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!
Konrad Wolfenstein
Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.
U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital
Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.