Опубликовано по адресу: 17 февраля 2025 года / обновление с: 17 февраля 2025 г. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Роль искусственного интеллекта в здравоохранении: персонализированные методы лечения, диагностическая поддержка и прогнозирование движений животных - Изображение: Xpert.Digital
Трансформация через ИИ в теле и космосе: как алгоритмы исцеляют дефекты сердца и графы
ИИ как ключевая технология в сфере здравоохранения и защиты видов: искусственный интеллект как изменение игры
Искусственный интеллект (ИИ) больше не просто фраза из научных фантастических фильмов, а реальность, которая проникает во многих отношениях. Особенно в системе здравоохранения и в области защиты видов KI раскрывает огромный потенциал, который революционизирует традиционные методы и открывает совершенно новые способы. Мы находимся в начале эпохи, в которой ИИ не только служит вспомогательным инструментом, но и является движущей силой инноваций и прогресса. Этот отчет освещает, как ИИ уже имеет решающую разницу в трех центральных областях-персонализированное лечение фибрилляции предсердий, диагноз на основе ИИ в цифровой патологии и прогнозирование движений животных для защиты морских экосистем и обещает еще большие изменения в будущем.
Подходит для:
Персонализированная обработка фибрилляции предсердий с помощью ИИ: сдвиг парадигмы в кардиологии
Привязанная фибрилляция, наиболее распространенная сердечная аритмия поражает миллионы людей во всем мире и представляет собой значительное бремя для систем здравоохранения. Именно здесь появляется ИИ и обеспечивает фундаментальные изменения в отношении персонализированных подходов к терапии.
AI-оптимизированная процедура абляции: точность и эффективность на новом уровне
Особенно многообещающей областью является катетерная абляция, минимально инвазивная процедура лечения фибрилляции предсердий. С помощью этого метода нацелена на патологическую ткань сердца, которая вызывает ритм -расстройства. Традиционно абляция часто основывалась на довольно стандартизированном, анатомически ориентированном подходе. Но индивидуальное исследование AF, веха в интервенционной кардиологии, показало, как ИИ может значительно повысить точность и эффективность этой процедуры.
В этом рандомизированном контролируемом исследовании некоторые из пациентов использовали технологию на основе AI, называемую Volta AF-Xplorer ™. Эта система проанализировала более 5000 точек данных в секунду в режиме реального времени и выявила пространственные и временные рассеивающие электрограммы-сложная картина электрических сигналов, которая указывает на патологические области сердечных мышц. По сравнению с контрольной группой, в которой абляция проводилась в соответствии с обычными методами, когорта на основе AI показала впечатляющие результаты. Через 12 месяцев 88 % пациентов были свободны от аритмий в группе ИИ, в то время как контрольная группа составляла всего 70 %. Кроме того, острые рецидивы происходили гораздо реже в группе ИИ (15 % против 66 %). Эти результаты проясняют, что ИИ способен во время операции обрабатывать огромный объем данных и, таким образом, обеспечивает более точное и индивидуальное лечение.
Название «Абляция» происходит от латыни и означает что -то вроде «забрать» или «удалить». В медицине описывается целевое удаление или разрушение ткани. В дополнение к катетерной дефляции в сердечной аритмиях существует множество других областей применения, таких как абляция опухоли, в опухолевой ткани с помощью тепла, холода или других методов или абляции эндометрия, которая используется для лечения определенных гинекологических заболеваний. Катетерная абляция зарекомендовала себя как один из наиболее важных вариантов терапии для фибрилляции предсердий в последние годы и в настоящее время является еще более эффективной и безопасной благодаря процедурам на основе искусственного интеллекта.
Прогнозирующие модели для терапевтических успехов: профили риска и персонализированные прогнозы
Другим многообещающим подходом в области фибрилляционной терапии на основе искусственного интеллекта является разработка прогнозных моделей. Проект ускоряет под руководством центра Heart Center Leipzig работает на моделях машинного обучения, которые могут создавать индивидуальные профили риска, используя 12-канальные данные ЭКГ. Эти модели выходят далеко за рамки чистого прогноза повторяющейся фибрилляции предсердий после абляции. Они также способны распознавать ремоделирование предсердий левого хода - процесс фиброзного преобразования левого предсердия, который не только способствует развитию фибрилляции предсердий, но также сопровождается значительно повышенным риском инсульта. Исследования показывают, что ремоделирование левого предсердия может увеличить риск инсульта в 3,2 раза.
Чтобы максимизировать точность прогнозирования этих моделей, интегрированы данные регистрации более 100 000 абляций (по состоянию на 2021 год). Результаты впечатляют: модели достигают предсказуемости 89 % для так называемых областей низкого напряжения в сердце, то есть областей с пониженной электрической активностью, которые часто коррелируют с фиброзной тканью. По сравнению с традиционными ядрами риска, используемыми в клинической практике, модели на основе искусственного интеллекта превышают их на 23 %. Это означает, что ИИ может идентифицировать пациентов, которые имеют особенно высокий риск повторяющейся фибрилляции предсердий или для инсультов, и, таким образом, обеспечивают персонализированное планирование терапии. В будущем такие прогнозирующие модели могут помочь врачам выбрать оптимальную стратегию лечения для каждого отдельного пациента и, таким образом, максимизировать успех терапии.
Импульсное поле Абляция (PFA): следующее поколение технологии абляции
В дополнение к оптимизации существующих методов замены, KI также управляет разработкой совершенно новых процедур. Примером этого является инновационная технология, инновационная технология, которая использует электрический импульс для селективного пустывания клеток сердечных мышц. В отличие от обычных методов абляции, основанных на жаре или холоде, PFA работает с ультра -шортами, высокочастотными электрическими полями. Это приводит к очень целенаправленному некрозу клеток сердечной мышцы, в то время как окружающая ткань, такая как пищевод или диафратор, спаривается.
ИИ играет решающую роль в PFA, адаптируя частоту пульса к толщине ткани в режиме реального времени. Это обеспечивает оптимальный эффект замены с максимальной безопасностью. Первые исследования в немецком сердечном центре Берлина (DHZC) показывают многообещающие результаты. Процедурный период может быть уменьшен на 40 % с использованием PFA по сравнению с обычными процедурами замены. В то же время была продемонстрирована высокая безопасность процедуры, особенно в отношении защиты пищевода и диафрагма, который иногда может быть поврежден при обычных методах абляции. Следовательно, PFA может не только сделать абляцию фибрилляции предсердий более эффективной, но также более безопасным и сделать лечение более приятным для пациентов.
ИИ в цифровой патологии и диагностической поддержке: точность и скорость в службе диагноза
Патология, обучение заболеваниям, играет центральную роль в медицинской диагностике. Традиционно патологическая диагностика основана на микроскопическом исследовании образцов тканей. Этот процесс -требует времени, субъективно и может зависеть от усталости человека и изменчивости. Цифровая патология, то есть оцифровка ткани и использование методов анализа компьютерного плана, обещает революцию здесь. ИИ является ключевым фактором для полного использования цифровой патологии и повышения диагноза на новый уровень.
Автоматизированное павметирование: клетки канала распознаются с глубоким обучением
Центральным объемом ИИ в цифровой патологии является автоматизированная опухоль. Институт микроэлектронных цепей Фраунхофера разработал алгоритмы глубокого обучения, которые могут идентифицировать злокачественные клеточные кластеры с впечатляющей точностью в оцифрованных срезах ткани. Чувствительность этих алгоритмов составляет 97 %, что означает, что они распознают существующие опухолевые клетки в 97 % случаев.
Используя Transfer Learning, метод машинного обучения, в котором знания передаются из одной задачи в другую, система может быть обучена огромной базе данных из 250 000 гистопатологических изображений. Это позволяет системе не только распознавать опухолевые клетки, но и дифференцировать 32 подтипа рака молочной железы Duktal, наиболее распространенной формы рака молочной железы. Этот подробный подтип имеет решающее значение для планирования терапии. Кроме того, ИИ может сократить период диагностики в патологии до 65 %, что приводит к более быстрому диагнозу и, следовательно, к более раннему началу терапии для пациентов. Таким образом, автоматизированное обнаружение опухоли с помощью ИИ может значительно повысить эффективность и точность патологической диагностики и в то же время уменьшить рабочую нагрузку для патологов.
Нейронные сети в обычной патологии: узнайте микрометастазы, которые были упускаются из виду
Другим примером успешного использования ИИ в патологии является работа компании Aisencia, сверточных нейронных сетей (CNN). Эти специальные нейрональные сети особенно хороши в распознавании паттернов на снимках и используются в цифровой патологии, например, для прогнозирования микрососудистых вторжений в рак толстой кишки. Микрососудистые вторжения, то есть проникновение опухолевых клеток в наименьшие кровеносные сосуды, являются важным прогностическим фактором рака толстой кишки и предоставляют информацию о риске метастазирования.
В валидационном исследовании по 1200 образцам Aisencia AI достиг 94 % с оценкой опытными патологами. Это показывает, что ИИ способен распознавать микрососудистые вторжения с такой же точностью, как эксперты человека. Тем не менее, следует отметить, что ИИ в этом исследовании обнаружил дополнительные 12 % микрометастазы, которые были упущены во время первоначальной оценки. Это подчеркивает потенциал ИИ распознавать тонкие закономерности и детали, которые могут избежать человеческого глаза. Таким образом, использование CNN в обычной патологии может улучшить качество диагностики и способствовать тому факту, что никакая важная информация не упускается из виду.
Сатурн: диагноз Редких заболеваний на основе ИИ
Редкие заболевания являются особой проблемой для системы здравоохранения. Эти так называемые «диагностические озера и озера» очень напряженны для пострадавших и их семей. Здесь ИИ может внести важный вклад в ускорение и улучшить диагноз.
Smart Doctor Portal Saturn является примером системы AI, которая объединяет обработку естественного языка (NLP) с графами знаний, чтобы создать дифференциальные диагнозы из списков симптомов. NLP позволяет ИИ понимать и обрабатывать естественный язык, в то время как графики знаний представляют медицинскую информацию и отношения в структурированной форме. На пилотной фазе проекта Сатурн был протестирован на диагностику редких метаболических заболеваний. Система правильно распознала 78 % случаев болезни Гоше и 84 % мукополисахаридоза. Уровень неправильной классификации составляла всего 6,3 %.
Особым преимуществом Сатурна является связь с SE-ATLAS, каталогом специализированных лечебных центров для редких заболеваний. Это позволяет системе не только поддерживать диагноз, но и предлагать подходящие эксперты и центры напрямую. Это может значительно сократить время до правильного диагноза и лечения. Исследования показывают, что Сатурн может сократить период диагностики в среднем 7,2 года до 1,8 года. Системы диагностической поддержки на основе ИИ, такие как Сатурн, могут фундаментально улучшить уход за пациентами с редкими заболеваниями и спасти их ненужные страдания.
Прогнозирование движений китов с использованием спутникового анализа на основе искусственного интеллекта: защита видов в 21 веке
Ки играет все более важную роль не только в здравоохранении, но и в защите видов. Мониторинг и защита исчезающих видов животных имеют решающее значение для сохранения биоразнообразия. Традиционные методы для наблюдения за животными часто являются во времени, затрагивающими, дорогостоящими, и трудно покрыть большие площади. Спутниковый анализ, поддерживаемый AI, и акустический мониторинг открывают совершенно новые возможности для понимания движений животных на большой территории и, таким образом, сделать защиту от видов более эффективной.
SpaceWhale: глубокое обучение для морской мегафауны - киты считаются из космоса
Система SpaceWhale, разработанная BioConsult SH, является впечатляющим примером того, как AI и спутниковая технология может быть объединена для мониторинга Marine Megafauna. SpaceWhale анализирует спутниковые изображения с чрезвычайно высоким разрешением 30 см (предоставленных Maxar Technologies) с использованием ансамбля, изготовленного из CNN и случайных моделей. Эти модели ИИ обучаются распознавать и классифицировать китов на спутниковых изображениях.
SpaceWhale успешно использовался в Оклендском заливе, важной среде обитания для южных Глаттхва (Eugbalaena Austria). ИИ обнаружил 94 % китов, которые были в этом районе. Ручная проверка опытных военно -морских биологов подтвердила высокую точность системы с 98,7 %. SpaceWhale снижает стоимость записи Waler по сравнению с обычным количеством самолетов до 70 %. Кроме того, метод впервые обеспечивает большие обследования инвентаризации в Хохсее, то есть в областях, которые трудно получить с обычными методами. SpaceWhale показывает, как анализ спутников на основе ИИ может революционизировать защиту видов, предлагая более точные, более дешевые и крупномасштабные варианты наблюдения.
Акустический мониторинг и моделирование среды обитания: прослушать китов и предсказать маршруты для походов
В дополнение к визуальной записи спутниковыми изображениями, акустический мониторинг также играет важную роль в защите видов. Проект Whalesafe до Калифорнии объединяет данные гидрофона (подводные микрофоны) с сети LSTM на основе AI (длинная кратковременная память), чтобы предсказать наличие синих китов в режиме реального времени. Сети LSTM представляют собой особый тип нейрональных сетей, которые особенно хороши в распознавании временных соединений в данных.
В дополнение к акустическим данным, модели Whalesafe также учитывают факторы окружающей среды, такие как температура моря, концентрация хлорофилла A (индикатор цветения водорослей и, следовательно, для доступности пищи) и данные о транспортном движении. Объединив эти различные источники данных, модели достигают впечатляющего уровня удара 89 % при прогнозировании маршрутов пешком Blue Whale. Центральной целью Whalesafe является сокращение столкновений кораблей, одной из главных угроз для китов. Уровень столкновения в канале Санта -Барбары уже был снижен на 42 % путем автоматических предупреждений на судах, которые попадают в критические области. Whalesafe демонстрирует, как акустический мониторинг и моделирование среды обитания, поддерживаемая AI, могут способствовать лучшей защите китов и других морских животных и минимизировать конфликты между человеком и животным.
Обнаружение коммуникационных сигналов в реальном времени: понимать язык сперматозоидов
Особенно увлекательным и ориентированным на будущее проект в области защиты видов на основе искусственного интеллекта является инициатива по переводу китовой сети (CETI). Ceti поставила себя за цель расшифровки передачи сперматозоидов. Pottwhales известны своими сложными щелчками, так называемыми «кодами», которые они используют для общения друг с другом. Проект CETI анализирует более 100 000 часов кликов сперматозоидов с использованием моделей трансформаторов. Модели трансформатора являются современной архитектурой нейронных сетей, которая в последние годы оказалась особенно эффективной в обработке языка.
ИИ CETI из CETI распознает специфические для контекста коды посредством контрастного обучения, метода механического обучения, в котором ИИ учится различать аналогичные и разблокированные данные. Эти коды используются, например, при координации погружений или молодого размножения. Первоначальные результаты показывают, что Cottwal-Communication имеет синтаксис с повторяющимися 5-элементными последовательностями. Эти выводы могут позволить себе выводы о преднамеренном общении, то есть, что сперматозоиды способны общаться сознательно и целенаправленно. CETI - это амбициозный проект, который не только революционизирует наше понимание общения WAL, но и открывает новые способы защиты видов, позволяя нам лучше реагировать на потребности и поведение этих захватывающих животных.
Ключевая технология для лучшего будущего
Примеры в этом отчете впечатляюще показывают, что интеграция ИИ в здравоохранение и защиту видов уже оказывает преобразующий эффект. В кардиологии ИИ обеспечивает более точные и персонализированные методы слияния, ускоряет и улучшает диагностику опухоли при патологии, а в защите видов он революционизирует мониторинг морских видов и обеспечивает более глубокое понимание сложного поведения животных. Но это только начало.
Будущие поля, такие как квантовое машинное обучение, которое может использовать огромную вычислительную мощь квантовых компьютеров, обещают дальнейшие прорывы в прогнозах аритмии и в других медицинских областях. В защите видов системы на основе разведки на основе роя, которые воспроизводят коллективное поведение роя насекомых или роя птиц, могут быть использованы для преследования кита и защиты целых экосистем. Однако для того, чтобы использовать весь потенциал инноваций на основе ИИ, тесное междисциплинарное сотрудничество между медициной, информатикой, экологией и многими другими дисциплинами имеет важное значение. Только благодаря обмену знаниями и опытом мы можем обеспечить, чтобы технологии ИИ использовались ответственно и на благо людей и окружающей среды. Будущее умное - мы формируем его вместе.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Конрад Вольфенштейн
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.