Publicerad den: 17 februari 2025 / Uppdaterad den: 17 februari 2025 – Författare: Konrad Wolfenstein
Den artificiella intelligensens roll inom hälso- och sjukvården: Personliga behandlingar, diagnostiskt stöd och förutsägelse av djurrörelser – Bild: Xpert.Digital
Transformation genom AI i kroppen och kosmos: Hur algoritmer läker hjärtfel och räknar valar
AI som en nyckelteknik inom sjukvård och artskydd: Artificiell intelligens som banbrytande
Artificiell intelligens (AI) är inte längre bara ett modeord från science fiction-filmer, utan en verklighet som genomsyrar våra liv på otaliga sätt. Särskilt inom sjukvård och artskydd frigör AI enorm potential, revolutionerar traditionella metoder och öppnar helt nya vägar. Vi befinner oss i gryningen av en era där AI inte bara fungerar som ett stödjande verktyg, utan också som en drivkraft för innovation och framsteg. Denna rapport belyser hur AI redan gör en avgörande skillnad inom tre nyckelområden – personlig behandling av förmaksflimmer, AI-assisterad diagnostik inom digital patologi och förutsägelse av djurrörelser för att skydda marina ekosystem – och lovar ännu större förändring i framtiden.
Lämplig för detta:
Personlig behandling av förmaksflimmer genom AI: Ett paradigmskifte inom kardiologi
Förmaksflimmer, den vanligaste ihållande hjärtrytmrubbningen, drabbar miljontals människor världen över och utgör en betydande belastning för hälso- och sjukvårdssystemen. Att behandla detta komplexa tillstånd är ofta utmanande, eftersom dess förlopp kan variera avsevärt från patient till patient. Det är här AI kommer in i bilden och möjliggör ett fundamentalt skifte mot personliga behandlingsmetoder.
AI-optimerade ablationsprocedurer: Precision och effektivitet på en ny nivå
Ett särskilt lovande område är kateterablation, en minimalinvasiv procedur för behandling av förmaksflimmer. Denna metod innebär att man selektivt förstör sjuk hjärtvävnad som orsakar arytmin. Traditionellt utfördes ablation ofta med en ganska standardiserad, anatomiskt orienterad metod. TAILORED-AF-studien, en milstolpe inom interventionell kardiologi, har dock visat hur AI avsevärt kan förbättra precisionen och effektiviteten hos denna procedur.
I denna randomiserade, kontrollerade studie genomgick en delmängd av patienter AI-baserad teknik kallad Volta AF-Xplorer™. Detta system analyserade över 5 000 datapunkter per sekund i realtid under proceduren och identifierade spatiotemporalt spridda elektrogram – ett komplext mönster av elektriska signaler som indikerar patologiska områden i hjärtmuskeln. Jämfört med kontrollgruppen, som genomgick ablation med konventionella metoder, visade den AI-assisterade kohorten imponerande resultat. Efter 12 månader var 88 % av patienterna i AI-gruppen fria från arytmier, jämfört med endast 70 % i kontrollgruppen. Dessutom förekom akuta återfall signifikant mindre frekvent i AI-gruppen (15 % vs. 66 %). Dessa resultat visar att AI kan bearbeta enorma mängder data intraoperativt under ablation, vilket möjliggör en mer exakt och individualiserad behandling.
Termen "ablation" kommer från latin och betyder "att ta bort" eller "att avlägsna". Inom medicinen beskriver den riktat avlägsnande eller destruktion av vävnad. Förutom kateterablation för hjärtrytmrubbningar finns det många andra tillämpningar, såsom tumörablation, där tumörvävnad förstörs med hjälp av värme, kyla eller andra metoder, eller endometrieablation, som används för att behandla vissa gynekologiska tillstånd. Kateterablation har de senaste åren etablerat sig som ett av de viktigaste behandlingsalternativen för förmaksflimmer och blir nu ännu effektivare och säkrare tack vare AI-assisterade procedurer.
Prediktiva modeller för behandlingsframgång: riskprofiler och personliga prognoser
En annan lovande metod inom AI-assisterad förmaksflimmerbehandling är utvecklingen av prediktiva modeller. ACCELERATE-projektet, som leds av Leipzig Heart Center, arbetar med maskininlärningsmodeller som kan skapa individuella riskprofiler baserade på 12-avlednings-EKG-data. Dessa modeller går långt utöver att bara förutsäga återfall av förmaksflimmer efter ablation. De kan också upptäcka vänster förmaksombyggnad – en fibrotisk ombyggnadsprocess av vänster förmak som inte bara främjar utvecklingen av förmaksflimmer utan också är förknippad med en signifikant ökad risk för stroke. Studier visar att vänster förmaksombyggnad kan öka risken för stroke med 3,2 gånger.
För att maximera den prediktiva noggrannheten hos dessa modeller integreras registerdata från över 100 000 ablationer (från och med 2021). Resultaten är imponerande: Modellerna uppnår en prediktiv noggrannhet på 89 % för så kallade lågspänningsområden i hjärtat, dvs. områden med reducerad elektrisk aktivitet som ofta korrelerar med fibrotisk vävnad. Jämfört med konventionella riskpoäng som används i klinisk praxis överträffar de AI-baserade modellerna dem med 23 %. Detta innebär att AI kan identifiera patienter som har en särskilt hög risk för återkommande förmaksflimmer eller stroke, vilket möjliggör personlig behandlingsplanering. I framtiden kan sådana prediktiva modeller hjälpa läkare att välja den optimala behandlingsstrategin för varje enskild patient och därmed maximera behandlingsframgången.
Pulsfältsablation (PFA): Nästa generations ablationsteknik
Förutom att optimera befintliga ablationstekniker driver AI även utvecklingen av helt nya metoder. Ett exempel är pulsed-field ablation (PFA), en innovativ teknik som använder elektriska pulser för att selektivt förstöra hjärtmuskelceller. Till skillnad från konventionella ablationsmetoder baserade på värme eller kyla använder PFA ultrakorta, högfrekventa elektriska fält. Detta resulterar i en mycket riktad nekros av hjärtmuskelcellerna samtidigt som omgivande vävnad, såsom matstrupen eller nervus phrenicus, skonas.
AI spelar en avgörande roll vid förmaksflimmerablation (PFA) genom att anpassa pulsfrekvensen till vävnadstjockleken i realtid. Detta säkerställer optimal ablationseffekt med maximal säkerhet. Initiala studier vid Tyska hjärtcentret i Berlin (DHZC) visar lovande resultat. Till exempel minskades procedurtiden med upp till 40 % med PFA jämfört med konventionella ablationsmetoder. Samtidigt uppvisade proceduren en hög säkerhetsnivå, särskilt när det gäller skyddet av matstrupen och nervus frenicus, som ibland kan skadas under konventionella ablationsprocedurer. PFA skulle därför kunna göra förmaksflimmerablation inte bara effektivare utan också säkrare, och behandlingen bekvämare för patienterna.
AI inom digital patologi och diagnostiskt stöd: Precision och hastighet i diagnostjänst
Patologi, läran om sjukdomar, spelar en central roll inom medicinsk diagnostik. Traditionellt sett baseras patologisk diagnostik på mikroskopisk undersökning av vävnadsprover. Denna process är tidskrävande, subjektiv och kan påverkas av mänsklig trötthet och variation. Digital patologi, digitalisering av vävnadssnitt och användningen av datorstödda analysmetoder, lovar en revolution inom detta område. AI är en nyckelfaktor för att fullt ut utnyttja digital patologi och höja diagnostiken till en ny nivå.
Automatiserad tumördetektering: Identifiera cancerceller med djupinlärning
En viktig tillämpning av AI inom digital patologi är automatiserad tumördetektering. Fraunhofer-institutet för mikroelektroniska kretsar har utvecklat djupinlärningsalgoritmer som kan identifiera maligna cellkluster i digitaliserade vävnadssnitt med imponerande precision. Dessa algoritmer har en känslighet på 97 %, vilket innebär att de korrekt detekterar tumörceller i 97 % av fallen.
Genom att använda transfer learning, en maskininlärningsmetod som överför kunskap från en uppgift till en annan, tränades systemet på en massiv databas med 250 000 histopatologiska bilder. Detta gör det möjligt för systemet att inte bara känna igen tumörceller utan också att skilja mellan 32 subtyper av duktalcancer, den vanligaste formen av bröstcancer. Denna detaljerade subtypning är avgörande för behandlingsplanering. Dessutom kan AI minska diagnostisk tid inom patologi med upp till 65 %, vilket leder till snabbare diagnoser och därmed tidigare behandlingsstart för patienter. Automatiserad tumördetektering med hjälp av AI kan därför avsevärt förbättra effektiviteten och noggrannheten i patologisk diagnostik samtidigt som arbetsbelastningen för patologer minskas.
Neurala nätverk i rutinpatologi: Upptäckt av förbisedda mikrometastaser
Ett annat exempel på framgångsrik användning av AI inom patologi är företaget Aisencias arbete, som använder faltningsneurala nätverk (CNN). Dessa specialiserade neurala nätverk är särskilt skickliga på att känna igen mönster i bilder och används inom digital patologi för att förutsäga till exempel mikrovaskulär invasion vid tjocktarmscancer. Mikrovaskulär invasion, penetrationen av tumörceller in i de minsta blodkärlen, är en viktig prognostisk faktor vid kolorektal cancer och ger information om risken för metastasering.
I en valideringsstudie av 1 200 prover uppnådde Aisencias AI en överensstämmelse på 94 % med bedömningarna från erfarna patologer. Detta visar att AI:n kan upptäcka mikrovaskulära invasioner med en liknande noggrannhetsnivå som mänskliga experter. Anmärkningsvärt är dock att AI:n i denna studie också upptäckte ytterligare 12 % av mikrometastaser som missades under den initiala bedömningen. Detta understryker AI:s potential att känna igen subtila mönster och detaljer som kan undgå det mänskliga ögat. Användningen av CNN i rutinmässig patologi kan därför förbättra kvaliteten på diagnostiken och bidra till att säkerställa att ingen viktig information förbises.
SATURNUS: AI-baserad diagnostik av sällsynta sjukdomar – Sätt stopp för diagnostiska odysséer
Sällsynta sjukdomar utgör en särskild utmaning för hälso- och sjukvårdssystemet. Ofta går det år innan patienter med en sällsynt sjukdom får rätt diagnos. Dessa så kallade "diagnostiska odysséer" är mycket påfrestande för de drabbade och deras familjer. AI kan bidra avsevärt här genom att påskynda och förbättra diagnosprocessen.
Den smarta läkarportalen SATURN är ett exempel på ett AI-baserat system som kombinerar naturlig språkbehandling (NLP) med kunskapsgrafer för att generera differentialdiagnoser från symptomlistor. NLP gör det möjligt för AI:n att förstå och bearbeta naturligt språk, medan kunskapsgrafer representerar medicinsk information och relationer i ett strukturerat format. I projektets pilotfas testades SATURN för diagnos av sällsynta metabola sjukdomar. Systemet identifierade korrekt 78 % av fallen av Gauchers sjukdom och 84 % av mukopolysackaridoser. Felklassificeringsgraden var endast 6,3 %.
En särskild fördel med SATURN är dess koppling till SE-ATLAS, en katalog över specialiserade behandlingscenter för sällsynta sjukdomar. Detta gör att systemet inte bara kan stödja diagnos utan också direkt föreslå lämpliga experter och center. Detta kan avsevärt förkorta tiden till korrekt diagnos och behandling. Studier visar att SATURN kan minska den genomsnittliga diagnostiden från 7,2 år till 1,8 år. AI-baserade diagnostiska stödsystem som SATURN har potential att fundamentalt förbättra vården av patienter med sällsynta sjukdomar och bespara dem onödigt lidande.
Att förutsäga valrörelser med hjälp av AI-stödd satellitanalys: Artbevarande under 2000-talet
AI spelar en allt viktigare roll, inte bara inom hälso- och sjukvården utan även inom artskydd. Övervakning och skydd av utrotningshotade djurarter är avgörande för att bevara den biologiska mångfalden. Traditionella metoder för djurobservation är ofta tidskrävande, dyra och svåra att täcka stora områden med. AI-stödd satellitanalys och akustisk övervakning öppnar upp helt nya möjligheter för att effektivt och omfattande registrera djurrörelser, vilket gör artskyddet mer effektivt.
RYMTVALAR: Djupinlärning för marin megafauna – Räkning av valar från rymden
SPACEWHALE-systemet, utvecklat av BioConsult SH, är ett slående exempel på hur AI och satellitteknik kan kombineras för att övervaka marin megafauna. SPACEWHALE analyserar satellitbilder med en extremt hög upplösning på 30 cm (tillhandahållen av Maxar Technologies) med hjälp av en uppsättning CNN-modeller och slumpmässiga skogsmodeller. Dessa AI-modeller är tränade för att upptäcka och klassificera valar i satellitbilder.
I Auckland Bay, en viktig livsmiljö för sydlig kapellval (Eubalaena australis), har SPACEWHALE framgångsrikt driftsatts. AI:n upptäckte 94 % av valarna i området. Manuell validering av erfarna marinbiologer bekräftade systemets höga noggrannhet på 98,7 %. SPACEWHALE minskar kostnaden för valundersökningar med upp till 70 % jämfört med traditionella flyginventeringar. Dessutom möjliggör metoden för första gången storskaliga populationsundersökningar i öppet hav, områden som är svåra att nå med konventionella metoder. SPACEWHALE visar hur AI-driven satellitanalys kan revolutionera artbevarandet genom att tillhandahålla mer exakta, kostnadseffektiva och utbredda övervakningsmöjligheter.
Akustisk övervakning och habitatmodellering: Att höra valar och förutsäga migrationsvägar
Förutom visuell övervakning med hjälp av satellitbilder spelar akustisk övervakning också en avgörande roll för artbevarandet. WHALESAFE-projektet utanför Kaliforniens kust kombinerar hydrofondata (undervattensmikrofoner) med AI-baserade LSTM-nätverk (Long Short-Term Memory) för att förutsäga blåvalars närvaro i realtid. LSTM-nätverk är en speciell typ av neuralt nätverk som utmärker sig på att känna igen tidsmässiga samband i data.
Förutom akustiska data tar WHALESAFE-modellerna även hänsyn till miljöfaktorer som havstemperatur, klorofyll A-koncentration (en indikator på algblomning och därmed tillgång till föda) och sjötrafikdata. Genom att kombinera dessa olika datakällor uppnår modellerna en imponerande noggrannhet på 89 % när det gäller att förutsäga blåvalars migrationsrutter. Ett viktigt mål med WHALESAFE är att minska fartygskollisioner, ett av de största hoten mot valar. Automatiska varningar till fartyg som går in i kritiska områden har redan minskat kollisionsfrekvensen i Santa Barbara-kanalen med 42 %. WHALESAFE visar hur AI-driven akustisk övervakning och habitatmodellering kan bidra till att bättre skydda valar och annat marint liv och minimera konflikter mellan människor och vilda djur.
Realtidsdetektering av kommunikationssignaler: Att förstå kaskelotvalarnas språk
Ett särskilt fascinerande och framåtblickande projekt inom området AI-stödd artbevarande är Cetacean Translation Initiative (CETI). CETI syftar till att dechiffrera kaskelotvalars kommunikation. Kaskelotvalar är kända för sina komplexa klickljud, så kallade "codas", som de använder för att kommunicera med varandra. CETI-projektet analyserar över 100 000 timmar av kaskelotvalars klick med hjälp av Transformer-modeller. Transformer-modeller är en toppmodern neural nätverksarkitektur som har visat sig vara särskilt kraftfull inom naturlig språkbehandling de senaste åren.
Genom kontrastiv inlärning, en maskininlärningsmetod där AI lär sig att skilja mellan liknande och olika datapunkter, känner CETIs AI igen kontextspecifika kodor. Dessa kodor används till exempel för att koordinera dyk eller föda upp ungar. Initiala resultat tyder på att kaskelotvalars kommunikation har en syntax med återkommande femelementssekvenser. Dessa fynd kan ge insikter i avsiktlig kommunikation, vilket innebär att kaskelotvalar kan kommunicera medvetet och målmedvetet med varandra. CETI är ett ambitiöst projekt som inte bara kan revolutionera vår förståelse av valkommunikation utan också öppna nya vägar för artbevarande genom att göra det möjligt för oss att bättre ta itu med dessa fascinerande djurs behov och beteenden.
Viktig teknologi för en bättre framtid
Exemplen i denna rapport visar tydligt att integrationen av AI i hälso- och sjukvård och artskydd redan har en omvälvande inverkan. Inom kardiologi möjliggör AI mer exakta och personliga ablationsprocedurer; inom patologi accelererar och förbättrar den tumördiagnostik; och inom artskydd revolutionerar den övervakningen av marina arter och möjliggör en djupare förståelse av komplext djurbeteende. Men detta är bara början.
Framtida områden som kvantmaskininlärning, som skulle kunna utnyttja kvantdatorernas enorma datorkraft, lovar ytterligare genombrott inom arytmiprediktion och andra medicinska områden. Inom artskydd kan svärmintelligensbaserade system som replikerar det kollektiva beteendet hos insekts- eller fågelsvärmar användas för valspårning och skydd av hela ekosystem. För att fullt ut utnyttja potentialen hos AI-drivna innovationer är dock ett nära tvärvetenskapligt samarbete mellan medicin, datavetenskap, ekologi och många andra discipliner avgörande. Endast genom utbyte av kunskap och expertis kan vi säkerställa att AI-teknik används ansvarsfullt och till förmån för både människor och miljö. Framtiden är intelligent – låt oss forma den tillsammans.
Lämplig för detta:
Din globala marknadsförings- och affärsutvecklingspartner
☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska
☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!
Konrad Wolfenstein
Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.
Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.