Rola sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej: spersonalizowane leczenie, wsparcie diagnostyczne i przewidywanie ruchów zwierząt – Zdjęcie: Xpert.Digital
Transformacja przez AI w ciele i kosmosie: jak algorytmy leczą wady serca i liczą wieloryby
AI jako kluczowa technologia w opiece zdrowotnej i ochrony gatunków: sztuczna inteligencja jako zmieniacz gier
Sztuczna inteligencja (AI) nie jest już tylko modnym hasłem z filmów science fiction, ale rzeczywistością, która przenika nasze życie na wiele różnych sposobów. Zwłaszcza w opiece zdrowotnej i ochronie gatunków, AI uwalnia ogromny potencjał, rewolucjonizując tradycyjne metody i otwierając zupełnie nowe możliwości. Stoimy u progu ery, w której AI będzie nie tylko narzędziem wspierającym, ale także siłą napędową innowacji i postępu. Niniejszy raport podkreśla, jak AI już dziś wywiera decydujący wpływ na trzy kluczowe obszary – spersonalizowane leczenie migotania przedsionków, wspomaganą AI diagnostykę w patologii cyfrowej oraz przewidywanie ruchów zwierząt w celu ochrony ekosystemów morskich – i obiecuje jeszcze większe zmiany w przyszłości.
Nadaje się do:
Spersonalizowane leczenie migotania przedsionków przez AI: Zmiana paradygmatu w kardiologii
Fabrylacja przywiązania, najczęstsza arytmia serca dotyka milionów ludzi na całym świecie i stanowi znaczny obciążenie dla systemów opieki zdrowotnej. W tym miejscu wchodzi AI i umożliwia podstawowe zmiany w kierunku spersonalizowanych podejść do terapii.
Optymalizowana przez ADYKACJA Procedura ablacji: precyzja i skuteczność na nowym poziomie
Szczególnie obiecującym obszarem jest ablacja cewnika, minimalnie inwazyjna procedura leczenia migotania przedsionków. Za pomocą tej metody ukierunkowana jest patologiczna tkanina serca, która powoduje zaburzenia rytmu. Tradycyjnie ablacja była często oparta na raczej znormalizowanym, zorientowanym anatomicznie podejściu. Ale dostosowane badanie AF, kamień milowy w kardiologii interwencyjnej, wykazało, w jaki sposób AI może znacznie poprawić precyzję i skuteczność tej procedury.
W tym randomizowanym, kontrolowanym badaniu, technologia oparta na sztucznej inteligencji o nazwie Volta AF-Xplorer™ została wykorzystana w podgrupie pacjentów. System ten analizował ponad 5000 punktów danych na sekundę w czasie rzeczywistym podczas zabiegu i identyfikował rozproszone czasoprzestrzennie elektrogramy – złożony wzór sygnałów elektrycznych, który wskazuje na patologiczne obszary mięśnia sercowego. W porównaniu z grupą kontrolną, która przeszła ablację metodami konwencjonalnymi, kohorta wspomagana sztuczną inteligencją wykazała imponujące wyniki. Po 12 miesiącach 88% pacjentów w grupie AI było wolnych od arytmii, w porównaniu do zaledwie 70% w grupie kontrolnej. Ponadto, ostre nawroty występowały istotnie rzadziej w grupie AI (15% vs. 66%). Wyniki te dowodzą, że sztuczna inteligencja jest w stanie przetwarzać ogromną ilość danych śródoperacyjnie podczas ablacji, umożliwiając tym samym bardziej precyzyjne i zindywidualizowane leczenie.
Nazwa „Ablacja” pochodzi z łaciny i oznacza coś w rodzaju „Take Away” lub „Usuń”. W medycynie opisuje ukierunkowane usuwanie lub zniszczenie tkanki. Oprócz deflacji cewnika w zaburzeniach rytmu serca istnieje wiele innych obszarów zastosowania, takich jak ablacja guza, w tkance nowotworowej metodami ciepła, zimna lub innymi lub ablacji endometrium, która jest stosowana w leczeniu niektórych chorób ginekologicznych. Ablacja cewnika stała się jedną z najważniejszych opcji terapii migotania przedsionków w ostatnich latach i jest teraz jeszcze bardziej skuteczna i bezpieczniejsza dzięki procedurom opartym na sztucznej inteligencji.
Modele predykcyjne dla sukcesów terapeutycznych: profile ryzyka i spersonalizowane prognozy
Innym obiecującym podejściem w dziedzinie terapii migotania przedsionków wspomaganej sztuczną inteligencją jest rozwój modeli predykcyjnych. Projekt ACCELERATE, kierowany przez Centrum Kardiologiczne w Lipsku, pracuje nad modelami uczenia maszynowego, które mogą tworzyć indywidualne profile ryzyka na podstawie danych z 12-odprowadzeniowego EKG. Modele te wykraczają daleko poza proste przewidywanie nawrotu migotania przedsionków po ablacji. Są one również w stanie wykryć remodeling lewego przedsionka – proces włóknienia w lewym przedsionku, który nie tylko sprzyja rozwojowi migotania przedsionków, ale również wiąże się ze znacznie zwiększonym ryzykiem udaru mózgu. Badania pokazują, że remodeling lewego przedsionka może zwiększyć ryzyko udaru mózgu 3,2-krotnie.
Aby zmaksymalizować dokładność przewidywania tych modeli, zintegrowane są dane z ponad 100 000 ablacji (od 2021 r.). Wyniki są imponujące: modele osiągają przewidywalność 89 % dla tak zwanych obszarów niskiego napięcia w sercu, tj. Obszary o zmniejszonej aktywności elektrycznej, które często korelują z tkanką zwłóknieniową. W porównaniu z konwencjonalnymi rdzeniami ryzyka stosowanymi w praktyce klinicznej modele oparte na AI przekraczają je o 23 %. Oznacza to, że AI jest w stanie zidentyfikować pacjentów, którzy mają szczególnie wysokie ryzyko powtarzającego się migotania przedsionków lub w przypadku udarów, a tym samym umożliwiają spersonalizowane planowanie terapii. W przyszłości takie modele predykcyjne mogą pomóc lekarzom wybrać optymalną strategię leczenia dla każdego pacjenta, a tym samym zmaksymalizować sukces terapii.
Ablacja pulsacyjna (PFA): następna generacja technologii ablacji
Oprócz optymalizacji istniejących technik zastępczych, KI napędza również rozwój zupełnie nowych procedur. Przykładem tego jest pulsacyjna ablacja pola (PFA), innowacyjna technologia, która wykorzystuje impuls elektryczny w celu selektywnego opuszczenia komórek mięśni sercowych. W przeciwieństwie do konwencjonalnych metod ablacji opartych na ciepło lub zimno, PFA współpracuje z ultra -shorts, pola elektryczne o wysokiej częstotliwości. Prowadzi to do bardzo ukierunkowanej martwicy komórek mięśni sercowych, podczas gdy tkanka, taka jak przełyk lub nerw przeponowy, oszczędza się.
AI odgrywa kluczową rolę w PFA poprzez dostosowanie częstotliwości impulsu do grubości tkanki w czasie rzeczywistym. Zapewnia to optymalny efekt wymiany maksymalnego bezpieczeństwa. Pierwsze badania w niemieckim centrum serca Berlin (DHZC) wykazują obiecujące wyniki. Okres proceduralny można zmniejszyć nawet o 40 %, stosując PFA w porównaniu z konwencjonalnymi procedurami zastępcze. Jednocześnie wykazano wysokie bezpieczeństwo procedury, szczególnie w odniesieniu do ochrony przełyku i nerwu przeponowego, które czasami można uszkodzić w konwencjonalnych metodach ablacji. PFA może zatem nie tylko zwiększyć efektywność ablacji migotania przedsionków, ale także bezpieczniejszego i zwiększyć przyjemność dla pacjentów.
AI w zakresie patologii cyfrowej i wsparcia diagnostycznego: precyzja i szybkość w obsłudze diagnozy
Patologia, nauczanie chorób, odgrywa kluczową rolę w diagnostyce medycznej. Tradycyjnie diagnostyka patologiczna opiera się na badaniu mikroskopowym próbek tkanek. Proces ten jest czasem, subiektywnym i może mieć wpływ zmęczenie ludzkie i zmienność. Patologia cyfrowa, tj. Digitalizacja tkanki i zastosowanie metod analizy opracowanych przez komputer, obiecuje tutaj rewolucję. AI jest kluczowym czynnikiem w pełni wykorzystania patologii cyfrowej i podnoszenia diagnozy na nowy poziom.
Zautomatyzowana tumdetection: Komórki kanałowe rozpoznają głębokie uczenie się
Centralnym zakresem sztucznej inteligencji w patologii cyfrowej jest zautomatyzowany guz. Instytut obwodów mikroelektronicznych Fraunhofer opracował algorytmy głębokiego uczenia się, które mogą zidentyfikować złośliwe klaster komórek z imponującą precyzją w cyfrowych plasterkach tkanek. Czułość tych algorytmów wynosi 97 %, co oznacza, że rozpoznają istniejące komórki nowotworowe w 97 % przypadków.
Za pomocą uczenia się transferu metoda uczenia maszynowego, w której wiedza jest przenoszona z jednego zadania do drugiego, system może zostać przeszkolony w ogromnej bazie danych 250 000 obrazów histopatologicznych. Umożliwia to systemowi nie tylko rozpoznawanie komórek nowotworowych, ale także rozróżnienie między 32 podtypami raka piersi Duktal, najczęstszą postacią raka piersi. To szczegółowe podtypowanie ma kluczowe znaczenie dla planowania terapii. Ponadto AI może skrócić okres diagnozy w patologii nawet o 65 %, co prowadzi do szybszej diagnozy, a tym samym do wcześniejszego rozpoczęcia terapii u pacjentów. Zautomatyzowane wykrywanie nowotworu przez AI może zatem znacznie poprawić wydajność i dokładność patologicznej diagnostyki, a jednocześnie zmniejszyć obciążenie patologów.
Sieci neuronowe w rutynowej patologii: Dowiedz się mikrometastazy, które zostały przeoczone
Kolejnym przykładem udanego zastosowania AI w patologii jest praca firmy firma, Convolutional Neural Networks (CNN). Te specjalne sieci neuronalne są szczególnie dobre w rozpoznawaniu wzorców na zdjęciach i są wykorzystywane w patologii cyfrowej, na przykład do przewidywania inwazji mikronaczyniowych w raku okrężnicy. Inwazje mikronaczyniowe, tj. Penetracja komórek nowotworowych do najmniejszych naczyń krwionośnych, są ważnym czynnikiem prognostycznym w raku okrężnicy i dostarczają informacji o ryzyku przerzutów.
W badaniu walidacyjnym na 1200 próbek AISencia osiągnęła 94 % przy ocenie doświadczonych patologów. To pokazuje, że AI jest w stanie rozpoznać inwazje mikronaczyniowe o podobnej dokładności jak eksperci od ludzkich. Warto jednak zauważyć, że AI w tym badaniu wykryła dodatkowe 12 % mikrometastazy, które zostały pomijane podczas wstępnej oceny. Podkreśla to potencjał AI do rozpoznawania subtelnych wzorów i detali, które mogą uciec od ludzkiego oka. Zastosowanie CNN w rutynowej patologii może zatem poprawić jakość diagnostyki i przyczynić się do faktu, że żadne ważne informacje nie są pomijane.
SATURN: Diagnostyka rzadkich chorób oparta na sztucznej inteligencji – koniec diagnostycznej odysei
Rzadkie choroby są szczególnym wyzwaniem dla systemu opieki zdrowotnej. Te tak zwane „jeziora diagnostyczne” są bardzo stresujące dla osób dotkniętych i ich rodzin. Tutaj AI może przyczynić się do przyspieszenia i poprawy diagnozy.
Saturn Saturn Saturn Doktor jest przykładem systemu opartego na sztucznej inteligencji, który łączy przetwarzanie języka naturalnego (NLP) z wykresami wiedzy w celu wygenerowania różnicowych diagnoz z list objawów. NLP umożliwia AI zrozumienie i przetwarzanie języka naturalnego, podczas gdy wykresy wiedzy reprezentują informacje medyczne i relacje w ustrukturyzowanej formie. W fazie pilotażowej projektu Saturn został przetestowany w diagnozie rzadkich chorób metabolicznych. System poprawnie rozpoznał 78 % przypadków choroby Gauchera i 84 % mukopolisacharydozy. Wskaźnik błędnej klasyfikacji wyniósł tylko 6,3 %.
Szczególną zaletą Saturna jest połączenie z SE-ATLA, katalogu specjalistycznych centrów leczenia rzadkich chorób. Pozwala to systemowi nie tylko wspierać diagnozę, ale także sugeruje bezpośrednio odpowiednich ekspertów i centrów. Może to znacznie skrócić czas do prawidłowej diagnozy i leczenia. Badania pokazują, że Saturn może zmniejszyć okres diagnozy ze średnio 7,2 lat do 1,8 lat. Oparte na sztucznej inteligencji systemy wsparcia diagnostycznego, takie jak Saturn, mogą zasadniczo poprawić opiekę nad pacjentami z rzadkimi chorobami i uratować ich niepotrzebne cierpienie.
Prognozowanie ruchów wieloryba za pomocą analizy satelitarnej opartej na AI: ochrona gatunków w XXI wieku
KI odgrywa coraz ważniejszą rolę nie tylko w opiece zdrowotnej, ale także w ochronie gatunków. Monitorowanie i ochrona zagrożonych gatunków zwierząt są kluczowe dla zachowania różnorodności biologicznej. Tradycyjne metody obserwacji zwierząt są często czasowe, drogie i trudno jest pokryć duże obszary. Analiza satelitarna wspierana przez AI i monitorowanie akustyczne otwierają zupełnie nowe możliwości uchwycenia ruchów zwierząt na dużym obszarze, a tym samym zwiększenia ochrony gatunków.
SPACEWHALE: Głębokie uczenie się dla megafauny morskiej – liczenie wielorybów z kosmosu
System SpaceWhale opracowany przez BioConsult SH jest imponującym przykładem tego, jak można łączyć technologię AI i satelitarną w celu monitorowania morskiej megafauna. Spacewhale analizuje obrazy satelitarne o wyjątkowo wysokiej rozdzielczości 30 cm (dostarczone przez Maxar Technologies) przy użyciu zespołu wykonanego z CNN i modeli losowych. Te modele AI są przeszkolone do rozpoznawania i klasyfikacji wielorybów na obrazach satelitarnych.
Spacewhale został z powodzeniem wykorzystany w Zatoce Auckland, ważnego siedliska dla południowych Glattwhales (Eugbalaena Austria). AI wykryło 94 % wielorybów, które były w okolicy. Ręczna walidacja przez doświadczonych biologów morskich potwierdziła wysoką dokładność systemu z 98,7 %. Spacewhale obniża koszty nagrywania Waleera w porównaniu z konwencjonalnymi liczbami samolotów nawet o 70 %. Ponadto metoda umożliwia po raz pierwszy ankiety zapasowe o dużej skali w Hochsee, tj. W obszarach trudnych do dostępu za pomocą konwencjonalnych metod. Spacewhale pokazuje, w jaki sposób analiza satelitarna oparta na sztucznej inteligencji może zrewolucjonizować ochronę gatunków, oferując bardziej precyzyjne, tańsze i na dużą skalę opcje nadzoru.
Monitorowanie akustyczne i modelowanie siedlisk: słuchaj wielorybów i przewidywaj trasy turystyczne
Oprócz nagrywania wizualnego za pomocą obrazów satelitarnych monitorowanie akustyczne odgrywa również ważną rolę w ochronie gatunków. Projekt Whalesafe przed Kalifornią łączy dane hydrofonowe (podwodne mikrofony) z sieciami LSTM opartymi na AI (długa pamięć krótkoterminowa), aby przewidzieć obecność niebieskich wielorybów w czasie rzeczywistym. Sieci LSTM to specjalny rodzaj sieci neuronalnych, które są szczególnie dobre w rozpoznawaniu połączeń czasowych w danych.
Oprócz danych akustycznych modele wielorybów uwzględniają również czynniki środowiskowe, takie jak temperatura morza, stężenie chlorofilu A (wskaźnik kwiatu glonów, a tym samym dostępności żywności) i danych o ruchu. Łącząc te różne źródła danych, modele osiągają imponującą szybkość trafienia wynoszącą 89 % przy przewidywaniu tras wędrownych wielorybów. Głównym celem wielorybów jest zmniejszenie zderzeń statków, jedno z głównych zagrożeń dla wielorybów. Wskaźnik kolizji w kanale Santa Barbara został już zmniejszony o 42 % dzięki automatycznym ostrzeżeniu na statki wchodzące do obszarów krytycznych. Whalesafe pokazuje, w jaki sposób monitorowanie akustyczne wspierane przez AI może przyczyniać się do lepszej ochrony wielorybów i innych zwierząt morskich oraz minimalizacji konfliktów między człowiekiem-zwierzęta.
Wykrywanie sygnałów komunikacyjnych w czasie rzeczywistym: Zrozum języku wielorybów nasienia
Szczególnie fascynującym i przyszłym projektem w dziedzinie ochrony gatunków opartych na sztucznej inteligencji jest inicjatywa tłumaczenia waleni (CETI). CETI postanowił rozszyfrować komunikację wielorybów nasienia. Pottwhales są znane ze swoich złożonych kliknięć, więc -Codas „Codas”, których używają do komunikacji ze sobą. Projekt CETI analizuje ponad 100 000 godzin kliknięć wielorybów nasienia za pomocą modeli transformatora. Modele Transformer to najnowocześniejsza architektura sieci neuronowych, która okazała się szczególnie wydajna w przetwarzaniu języków w ostatnich latach.
AI CETI z CETI rozpoznaje kodaki specyficzne dla kontekstu poprzez kontrastowe uczenie się, metodę uczenia się mechanicznego, w której AI uczy się rozróżniać podobne i odblokowane dane. Kodawki te są używane na przykład przy koordynowaniu nurkowania lub młodej hodowli. Początkowe wyniki wskazują, że komunikacja Pottwal ma składnię z powtarzającymi się 5-elementowymi sekwencjami. Odkrycia te mogą umożliwić wnioski na temat celowej komunikacji, tj., Że wieloryby permy są w stanie komunikować się świadomie i ukierunkowane. CETI jest ambitnym projektem, który nie tylko zrewolucjonizuje nasze rozumienie komunikacji WAL, ale także otwiera nowe sposoby ochrony gatunków, umożliwiając nam lepsze reagowanie na potrzeby i zachowania tych fascynujących zwierząt.
Kluczowa technologia na lepszą przyszłość
Przykłady w tym raporcie imponująco pokazują, że integracja AI z opieką zdrowotną i ochroną gatunków ma już efekt transformacyjny. W kardiologii AI umożliwia bardziej precyzyjne i spersonalizowane metody scalania, przyspiesza i poprawia diagnozę nowotworu w patologii, a w ochronie gatunków rewolucjonizuje monitorujące gatunki morskie i umożliwia głębsze zrozumienie złożonych zachowań zwierząt. Ale to dopiero początek.
Przyszłe dziedziny, takie jak kwantowe uczenie maszynowe, które mogłoby wykorzystać ogromną moc obliczeniową komputerów kwantowych, obiecują dalsze przełomy w przewidywaniu arytmii i innych dziedzinach medycyny. W ochronie gatunków, systemy oparte na inteligencji rojowej, które naśladują zbiorowe zachowania rojów owadów lub stad ptaków, mogłyby być wykorzystywane do śledzenia wielorybów i ochrony całych ekosystemów. Jednak, aby w pełni wykorzystać potencjał innowacji wspieranych przez sztuczną inteligencję, niezbędna jest ścisła interdyscyplinarna współpraca między medycyną, informatyką, ekologią i wieloma innymi dyscyplinami. Tylko poprzez wymianę wiedzy i doświadczenia możemy zapewnić, że technologie sztucznej inteligencji będą wykorzystywane w sposób odpowiedzialny i z korzyścią dla ludzi i środowiska. Przyszłość jest inteligentna – kształtujmy ją razem.
Nadaje się do:
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrada Wolfensteina
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.