Publicerad: 17 februari 2025 / UPDATE Från: 17 februari 2025 - Författare: Konrad Wolfenstein
Rollen för konstgjord intelligens i hälso- och sjukvård: Personliga behandlingar, diagnostiskt stöd och förutsägelse av djurrörelser - Bild: Xpert.Digital
Transformation genom AI i Body & Cosmos: Hur algoritmer läker hjärtfel och grevvalar
AI som en nyckelteknik inom sjukvård och artsskydd: Artificiell intelligens som spelväxlare
Artificiell intelligens (AI) är inte längre bara en fångstfras från science fiction -filmer, utan en verklighet som tränger igenom våra liv på många sätt. Speciellt i sjukvårdssystemet och inom området för artsskydd utvecklar KI enorm potential som revolutionerar traditionella metoder och öppnar helt nya sätt. Vi är i början av en era där AI inte bara fungerar som ett stödverktyg utan fungerar också som en drivkraft för innovation och framsteg. Denna rapport belyser hur AI redan gör en avgörande skillnad i tre centrala områden-den personliga behandlingen av förmaksflimmer, den AI-baserade diagnosen i digital patologi och förutsägelse av djurrörelser för att skydda marina ekosystem och lovar ännu större förändringar i framtiden.
Lämplig för detta:
Personlig behandling av förmaksflimmer av AI: En paradigmskifte i kardiologi
Fästningsflimmer, den vanligaste hjärtarytmi drabbar miljoner människor över hela världen och representerar en betydande börda för hälsosystemen. Behandling av denna komplexa sjukdom är ofta utmanande eftersom den kan vara mycket annorlunda än patient till patient. Det är här AI kommer in och möjliggör grundläggande förändringar mot personliga terapimetoder.
AI-optimerad ablationsförfarande: Precision och effektivitet på en ny nivå
Ett särskilt lovande område är kateterablation, en minimalt invasiv procedur för behandling av förmaksflimmer. Med denna metod riktas patologiskt hjärtstyg som orsakar rytmstörningar. Traditionellt baserades ablationen ofta på en ganska standardiserad, anatomiskt orienterad strategi. Men den skräddarsydda AF -studien, en milstolpe i interventionell kardiologi, har visat hur AI kan förbättra precisionen och effektiviteten i denna procedur.
I denna randomiserade, kontrollerade studie använde några av patienterna AI-baserad teknik som kallas Volta Af-Xplorer ™. Detta system analyserade över 5 000 datapunkter per sekund i realtid och identifierade rumsliga och tidsledande spridningselektrogram ett komplext mönster av elektriska signaler som indikerar patologiska hjärtmuskelområden. Jämfört med kontrollgruppen, där ablationen genomfördes enligt konventionella metoder, visade den AI-baserade kohorten imponerande resultat. Efter 12 månader var 88 % av patienterna fria från arytmier i AI -gruppen, medan kontrollgruppen endast var 70 %. Dessutom inträffade akuta återfall mycket mindre ofta i AI -gruppen (15 % mot 66 %). Dessa resultat klargör att AI kan intraoperativt bearbeta en enorm mängd data och därmed möjliggöra mer exakt och individualiserad behandling.
Namnet "Ablation" kommer från latin och betyder något som "ta bort" eller "ta bort". I medicinen beskriver den den riktade borttagningen eller förstörelsen av vävnad. Förutom kateter -deflationen i hjärtarytmier finns det många andra appliceringsområden, såsom tumörablation, i tumörvävnaden genom värme, förkylning eller andra metoder eller endometriumablation som används för att behandla vissa gynekologiska sjukdomar. Kateterablation har etablerat sig som ett av de viktigaste terapimalternativen för förmaksflimmer under de senaste åren och är nu ännu effektivare och säkrare tack vare AI-baserade procedurer.
Förutsägbara modeller för terapeutiska framgångar: Riskprofiler och personliga prognoser
Ett annat lovande tillvägagångssätt inom området AI-baserad förmaksflimmerbehandling är utvecklingen av prediktiva modeller. Accelerates-projektet under ledning av Leipzig Heart Center fungerar på maskininlärningsmodeller som kan skapa individuella riskprofiler med 12-kanals EKG-data. Dessa modeller går långt utöver den rena förutsägelsen av återkommande förmaksflimmer efter ablation. De kan också känna igen vänster -wing förmaksombyggnad - en fibrotisk omvandlingsprocess i vänster atrium, som inte bara gynnar utvecklingen av förmaksflimmer, utan åtföljs också av en betydligt ökad risk för stroke. Studier visar att vänsterförstärkningsombyggnad kan öka risken för stroke med 3,2 gånger.
För att maximera förutsägelsens noggrannhet för dessa modeller är registrerade data från över 100 000 ablationer (från och med 2021) integrerade. Resultaten är imponerande: Modellerna uppnår en förutsägbarhet på 89 % för så kallade lågspänningsområden i hjärtat, dvs områden med minskad elektrisk aktivitet, som ofta korrelerar med fibrotisk vävnad. Jämfört med konventionella riskkärnor som används i klinisk praxis överstiger de AI-baserade modellerna dem med 23 %. Detta innebär att AI kan identifiera patienter som har en särskilt hög risk för återkommande förmaksflimmer eller för slag och därmed möjliggöra personlig terapiplanering. I framtiden kan sådana prediktiva modeller hjälpa läkarna att välja den optimala behandlingsstrategin för varje enskild patient och därmed maximera terapiens framgång.
Pulsed-Field-ablation (PFA): Nästa generation av ablationsteknik
Förutom optimering av befintliga ersättningstekniker driver KI också utvecklingen av helt nya procedurer. Ett exempel på detta är Pulsed Field Ablation (PFA), en innovativ teknik som använder elektrisk puls för att selektivt öde hjärtmuskelceller. I motsats till konventionella ablationsmetoder baserade på värme eller kyla, arbetar PFA med ultrakorter, elektriska fält med hög frekvens. Detta leder till en mycket riktad nekros av hjärtmuskelceller, medan omgivande vävnad, såsom matstrupen eller den freniska nerven, skonas.
AI spelar en avgörande roll i PFA genom att anpassa pulsfrekvensen till vävnadstjockleken i realtid. Detta säkerställer en optimal ersättningseffekt med maximal säkerhet. Första studier vid det tyska hjärtcentret Berlin (DHZC) visar lovande resultat. Procedurperioden kan minskas med upp till 40 % genom att använda PFA jämfört med konventionella ersättningsförfaranden. Samtidigt demonstrerades en hög säkerhet för förfarandet, särskilt med avseende på skyddet av matstrupen och den freniska nerven, som ibland kan skadas i konventionella ablationsmetoder. PFA kan därför inte bara göra ablation av förmaksflimmer mer effektiv, utan också säkrare och göra behandlingen trevligare för patienter.
AI i digital patologi och diagnostiskt stöd: Precision och hastighet i diagnosens tjänst
Patologi, undervisningen av sjukdomar, spelar en central roll i medicinsk diagnostik. Traditionellt är patologisk diagnostik baserad på mikroskopisk undersökning av vävnadsprover. Denna process är tidskonsumtiv, subjektiv och kan påverkas av mänsklig trötthet och variation. Den digitala patologin, dvs digitaliseringen av vävnad och användningen av datorstödda analysmetoder, lovar en revolution här. AI är en nyckelfaktor för att fullt ut använda den digitala patologin och höja diagnosen till en ny nivå.
Automatiserad tumdetektion: Kanalceller känner igen med djup inlärning
En central räckvidd för AI i digital patologi är automatiserad tumör. Fraunhofer Institute for Microelectronic Circuits har utvecklat djupa inlärningsalgoritmer, som kan identifiera malignt cellkluster med imponerande precision i digitaliserade vävnadsskivor. Känsligheten för dessa algoritmer är 97 %, vilket innebär att de känner igen befintliga tumörceller i 97 % av fallen.
Genom att använda överföringsinlärning, en metod för maskininlärning, där kunskap överförs från en uppgift till en annan, kan systemet tränas i en enorm databas med 250 000 histopatologiska bilder. Detta gör det möjligt för systemet inte bara att känna igen tumörceller utan också att skilja mellan 32 subtyper av Duktal bröstcancer, den vanligaste formen av bröstcancer. Denna detaljerade subtypning är av avgörande betydelse för terapiplanering. Dessutom kan AI förkorta diagnosperioden i patologi med upp till 65 %, vilket leder till en snabbare diagnos och därmed till en tidigare startstart för patienterna. Automatiserad tumördetektering med AI kan således förbättra effektiviteten och noggrannheten hos patologisk diagnostik och samtidigt minska arbetsbelastningen för patologer.
Neurala nätverk i rutinpatologi: Ta reda på mikrometastaser som har förbises
Ett annat exempel på framgångsrik användning av AI i patologin är företagets Aisencia, de konvolutionella neurala nätverk (CNN). Dessa speciella neuronala nätverk är särskilt bra på att känna igen mönster i bilder och används i digital patologi, till exempel för att förutsäga mikrovaskulära invasioner i koloncancer. Mikrovaskulära invasioner, dvs penetrationen av tumörceller i de minsta blodkärlen, är en viktig prognostisk faktor i koloncancer och ger information om risken för metastas.
I en valideringsstudie på 1 200 prover uppnådde Aisencia AI 94 % med bedömningen av erfarna patologer. Detta visar att AI kan känna igen mikrovaskulära invasioner med en liknande noggrannhet som mänskliga experter. Det är emellertid anmärkningsvärt att AI i denna studie upptäckte ytterligare 12 % mikrometastaser som förbises under den första bedömningen. Detta understryker AI: s potential att känna igen subtila mönster och detaljer som kan undkomma det mänskliga ögat. Användningen av CNN: er i rutinpatologi kan således förbättra kvaliteten på diagnostiken och bidra till det faktum att ingen viktig information förbises.
Saturnus: AI-baserad diagnos av sällsynta sjukdomar, ett slut på diagnostiken och sjön
Sällsynta sjukdomar är en speciell utmaning för hälsosystemet. Ofta går år tills patienter med en sällsynt sjukdom får rätt diagnos. Dessa så kallade "diagnostiska och sjöar" är mycket stressande för de drabbade och deras familjer. Här kan AI ge ett viktigt bidrag för att påskynda och förbättra diagnosen.
Smart Doctor Portal Saturn är ett exempel på ett AI-baserat system som kombinerar Natural Language Processing (NLP) med kunskapsgrafer för att generera differentiella diagnoser från symptomlistor. NLP gör det möjligt för AI att förstå och bearbeta naturligt språk, medan kunskapsgrafer representerar medicinsk information och relationer i en strukturerad form. I projektets pilotfas testades Saturn på diagnosen sällsynta metaboliska sjukdomar. Systemet erkände korrekt 78 % av fallen av Gauchers sjukdom och 84 % av mukopolysackaridos. Felklassificeringsgraden var endast 6,3 %.
En speciell fördel med Saturn är anslutningen till SE-Atlas, en katalog med specialiserade behandlingscentra för sällsynta sjukdomar. Detta gör att systemet inte bara stöder diagnosen, utan föreslår också lämpliga experter och centra direkt. Detta kan förkorta tiden tills rätt diagnos och behandling. Studier visar att Saturn kan minska diagnosperioden från i genomsnitt 7,2 år till 1,8 år. AI-baserade diagnostiska stödsystem som Saturnus har potential att i grunden förbättra vård av patienter med sällsynta sjukdomar och rädda dem onödigt lidande.
Förutsägelse av valrörelser som använder AI-baserad satellitanalys: Artskydd under 2000-talet
KI spelar en allt viktigare roll, inte bara inom sjukvården, utan också i artsskydd. Övervakning och skydd av hotade djurarter är avgörande för bevarande av biologisk mångfald. Traditionella metoder för djurobservation är ofta tidskrävande, dyra och det är svårt att täcka stora områden. AI-stödd satellitanalys och akustisk övervakning öppnar helt nya möjligheter att förstå djurrörelser över ett stort område och därmed göra artsskydd mer effektiva.
SpaceWhale: Deep Learning for Marine Megafauna - Whales Count From Space
Spacewhale -systemet utvecklat av Bioconsult SH är ett imponerande exempel på hur AI- och satellitteknologi kan kombineras för att övervaka marina megafauna. SpaceWhale analyserar satellitbilder med en extremt hög upplösning på 30 cm (tillhandahållen av Maxar Technologies) med hjälp av en ensemble tillverkad av CNN: er och slumpmässiga-skogsmodeller. Dessa AI -modeller är utbildade för att känna igen och klassificera valar i satellitbilder.
Spacewhale användes framgångsrikt i Auckland, en viktig livsmiljö för södra Glattwhales (Eugbalaena Österrike). AI upptäckte 94 % av valarna som fanns i området. Den manuella valideringen av erfarna marinbiologer bekräftade systemets höga noggrannhet med 98,7 %. SpaceWhale minskar kostnaden för Waler -inspelning jämfört med konventionella flygplan med upp till 70 %. Dessutom möjliggör metoden stora undersökningar av lager i Hochsee för första gången, dvs i områden som är svåra att komma åt med konventionella metoder. SpaceWhale visar hur AI-baserad satellitanalys kan revolutionera artsskyddet genom att erbjuda mer exakta, billigare och storskaliga övervakningsalternativ.
Akustisk övervakning och livsmiljömodellering: Lyssna valar och förutsäga vandringsvägar
Förutom visuell inspelning av satellitbilder spelar också akustisk övervakning en viktig roll i artsskyddet. Whalesafe-projektet före Kalifornien kombinerar hydrofondata (undervattensmikrofoner) med AI-baserade LSTM-nätverk (långt korttidsminne) för att förutsäga närvaron av blåvalar i realtid. LSTM -nätverk är en speciell typ av neuronala nätverk som är särskilt bra när det gäller att känna igen tidsanslutningar i data.
Förutom de akustiska uppgifterna tar Whalesafe -modellerna också hänsyn till miljöfaktorer som havstemperatur, klorofyll en koncentration (en indikator på alger blomma och därmed för mattillgänglighet) och skeppstrafikdata. Genom att kombinera dessa olika datakällor uppnår modellerna en imponerande träfffrekvens på 89 % när de förutsäger blåvalsvandringsvägar. Ett centralt mål med Whalesafe är minskningen av fartygskollisioner, ett av de viktigaste hoten för valar. Kollisionsgraden i Santa Barbara -kanalen minskades redan med 42 % av automatiska varningar till fartyg som kommer in i kritiska områden. Whalesafe visar hur AI-stödd akustisk övervakning och modellering av livsmiljöer kan bidra till att bättre skydda valar och andra marina djur och minimera mänskliga djurkonflikter.
Upptäckt av kommunikationssignaler i realtid: Förstå språket i spermhvalarna
Ett särskilt fascinerande och framtidsinriktat projekt inom området AI-baserat artskydd är Cetacean Translation Initiative (CETI). CETI har satt sig målet att dechiffrera kommunikationen av spermhvalar. Pottwhales är kända för sina komplexa klick, så kallade "kodor", som de använder för kommunikation med varandra. CETI -projektet analyserar över 100 000 timmars spermvalsklick med hjälp av en transformatormodeller. Transformer-modeller är en modern arkitektur av neurala nätverk som har visat sig vara särskilt effektiva i språkbehandling under de senaste åren.
AI från CETI från CETI känner igen kontext -specifika kodor genom kontrastivt lärande, en metod för mekaniskt lärande, där AI lär sig att skilja liknande och olåsta data. Dessa kodor används till exempel när de koordinerar dyk eller ung avel. De första resultaten indikerar att Pottwal-kommunikation har en syntax med återkommande 5-elementsekvenser. Dessa fynd kan möjliggöra slutsatser om avsiktlig kommunikation, dvs att spermhvalar kan kommunicera medvetet och på ett riktat sätt. Ceti är ett ambitiöst projekt som inte bara revolutionerar vår förståelse för WAL -kommunikation, utan också öppnar upp nya sätt för artsskydd genom att göra det möjligt för oss att bättre svara på behoven och beteendet hos dessa fascinerande djur.
Nyckelteknik för en bättre framtid
Exemplen i denna rapport visar imponerande att integrationen av AI i sjukvård och artsskydd redan har en transformativ effekt. I kardiologi möjliggör AI mer exakta och personliga sammanslagningsmetoder, påskyndar och förbättrar tumördiagnosen i patologi och i arter skydd revolutionerar den övervakning av marina arter och möjliggör en djupare förståelse av komplexa djurbeteende. Men detta är bara början.
Framtida fält som kvantmaskininlärning, som kan använda kvantdatorernas enorma datorkraft, lovar ytterligare genombrott i arytmiprognoser och andra medicinska områden. Vid artsskydd kan svärm intelligensbaserade system som reproducerar det kollektiva beteendet hos insektsvärmar eller fåglar av svärm användas för valförföljelse och skyddet av hela ekosystem. För att utnyttja den fulla potentialen för AI-baserade innovationer är det emellertid ett nära tvärvetenskapligt samarbete mellan medicin, datavetenskap, ekologi och många andra discipliner avgörande. Endast genom utbyte av kunskap och expertis kan vi se till att AI -teknologier används ansvarsfullt och till förmån för människor och miljön. Framtiden är intelligent - vi formar 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.