Роль штучного інтелекту в галузі охорони здоров’я: персоналізовані методи лікування, діагностична підтримка та прогнозування рухів тварин - зображення: xpert.digital
Трансформація через AI в Body & Cosmos: як алгоритми зцілюють вади серця та підраховують китів
AI як ключова технологія охорони здоров'я та захисту видів: штучний інтелект як зміна ігор
Штучний інтелект (AI) - це вже не просто фраза з науково -фантастичних фільмів, а реальність, яка багато в чому проникає на наше життя. Особливо в системі охорони здоров’я та в області захисту видів KI розгортає величезний потенціал, який революціонує традиційні методи та відкриває абсолютно нові способи. Ми знаходимося на початку епохи, в якій AI служить не лише допоміжним інструментом, але й виступає як рушійна сила інновацій та прогресу. Цей звіт висвітлює, як АІ вже має вирішальну різницю в трьох центральних областях-персоналізоване лікування фібриляції передсердь, діагностику на основі AI в цифровій патології та прогнозування рухів тварин для захисту морських екосистем та обіцяє ще більші зміни в майбутньому.
Підходить для цього:
Персоналізоване лікування фібриляції передсердь AI: зміна парадигми в кардіології
Фібриляція прихильності, найпоширеніша серцева аритмія впливає на мільйони людей у всьому світі та є значним навантаженням на системи охорони здоров’я. Лікування цього складного захворювання часто є складним завданням, оскільки воно може сильно відрізнятися від пацієнта до пацієнта. Тут приходить AI і дає можливість фундаментальних змін до персоналізованих підходів до терапії.
Оптимізована AI-процедура абляції: точність та ефективність на новому рівні
Особливо перспективна зона - абляція катетера, малоінвазивна процедура лікування фібриляції передсердь. За допомогою цього методу спрямована патологічна серцева тканина, яка викликає ритмічні розлади. Традиційно абляція часто базувалася на досить стандартизованому, анатомічно орієнтованому підході. Але індивідуальне дослідження ФП, віха в інтервенційній кардіології, показало, як АІ може значно покращити точність та ефективність цієї процедури.
У цьому рандомізованому контрольованому дослідженні деякі пацієнти використовували технологію на основі AI під назвою Volta AF-XPlorer ™. Ця система проаналізувала понад 5000 точок даних в секунду в режимі реального часу та виявила просторові та часові розповсюдження часу-складна схема електричних сигналів, що вказує на патологічні ділянки серцевих м’язів. Порівняно з контрольною групою, в якій абляція проводилася за звичайними методами, когорта на основі ШІ показала вражаючі результати. Через 12 місяців 88 % пацієнтів не мали аритмії в групі ШІ, тоді як контрольна група становила лише 70 %. Крім того, гострі рецидиви відбувалися набагато рідше в групі AI (15 % проти 66 %). Ці результати уточнюють, що AI здатний внутрішньоопераційно обробляти величезну кількість даних і, таким чином, забезпечує більш точне та індивідуалізоване лікування.
Назва "абляція" походить від латину і означає щось на кшталт "забирати" або "видалити". У медицині він описує цільове видалення або руйнування тканини. На додаток до дефляції катетера при серцевих аритміїх існує чимало інших областей застосування, таких як абляція пухлини, в тканині пухлини теплом, холодом або іншими методами або абляцією ендометрію, яка використовується для лікування певних гінекологічних захворювань. Абляція катетера зарекомендувала себе як один з найважливіших варіантів терапії фібриляції передсердь за останні роки і зараз є ще більш ефективною та безпечнішою завдяки процедурам на основі ШІ.
Прогностичні моделі терапевтичних успіхів: профілі ризику та персоналізовані прогнози
Ще одним перспективним підходом у галузі фібриляційної терапії передсердь на основі ШІ є розробка прогнозних моделей. Проект Accellears під керівництвом центру серця Leipzig працює на моделях машинного навчання, які можуть створювати індивідуальні профілі ризику за допомогою 12-канальних ЕКГ даних. Ці моделі виходять далеко за рамки чистого прогнозування повторюваної фібриляції передсердь після абляції. Вони також здатні розпізнати ремоделювання передсердь ліворуч - процес фіброзного перетворення лівого передсердя, який не тільки сприяє розвитку фібриляції передсердь, але й супроводжується значно підвищеним ризиком інсульту. Дослідження показують, що ліва реконструкція передсердь може збільшити ризик інсульту в 3,2 рази.
Для того, щоб максимізувати точність прогнозування цих моделей, інтегруються дані з понад 100 000 абляцій (станом на 2021). Результати вражаючі: моделі досягають передбачуваності 89 % для так званих ділянок низької напруги в серці, тобто ділянки зі зниженою електричною активністю, які часто співвідносяться з фіброзною тканиною. Порівняно зі звичайними ядерами ризику, що використовуються в клінічній практиці, моделі на основі ШІ перевищують їх на 23 %. Це означає, що ШІ здатний виявити пацієнтів, які мають особливо високий ризик повторної фібриляції передсердь або інсультів, і, таким чином, забезпечуючи персоналізовану терапію. Надалі такі прогнозні моделі можуть допомогти лікарям вибрати оптимальну стратегію лікування для кожного окремого пацієнта і, таким чином, максимізувати успіх терапії.
Імпульсне поле-аблація (PFA): наступне покоління технології абляції
Окрім оптимізації існуючих методів заміни, KI також сприяє розробці абсолютно нових процедур. Прикладом цього є імпульсна абляція поля (PFA), інноваційна технологія, яка використовує електричний імпульс для вибіркового спустошення клітин серцевих м’язів. На відміну від звичайних методів абляції на основі тепла або холоду, PFA працює з ультра -шортами, високочастотними електричними полями. Це призводить до дуже цілеспрямованого некрозу клітин серцевих м’язів, тоді як навколишня тканина, наприклад, стравохід або френічний нерв, пошкоджена.
AI відіграє вирішальну роль у PFA, адаптуючи частоту імпульсу до товщини тканини в режимі реального часу. Це забезпечує оптимальний ефект заміни з максимальною безпекою. Перші дослідження в німецькому центрі серця Берлін (DHZC) показують багатообіцяючі результати. Процедурний період може бути зменшений до 40 % за допомогою PFA порівняно зі звичайними процедурами заміни. У той же час була продемонстрована висока безпека процедури, особливо стосовно захисту стравоходу та френічного нерва, який іноді може бути пошкоджений у звичайних методах абляції. Тому PFA може не тільки зробити абляцію фібриляції передсердь більш ефективною, але й більш безпечною та зробити лікування приємнішим для пацієнтів.
AI в цифровій патології та діагностичній підтримці: точність та швидкість служби діагнозу
Патологія, викладання захворювань, відіграє центральну роль у медичній діагностиці. Традиційно патологічна діагностика заснована на мікроскопічному дослідженні зразків тканин. Цей процес -це час, що споживає, суб'єктивний і може впливати на втому людини та мінливість. Цифрова патологія, тобто оцифровка тканини та використання методів аналізу комп'ютера, обіцяє революцію тут. AI є ключовим фактором для повного використання цифрової патології та підняття діагнозу на новий рівень.
Автоматизована пухлинність: клітини каналу розпізнають за допомогою глибокого навчання
Центральним обсягом ШІ в цифровій патології є автоматизована пухлина. Інститут мікроелектронних схем Фраунгофера розробив алгоритми глибокого навчання, який може виявити злоякісний клітинний кластер з вражаючою точністю в оцифрованих шліфах тканин. Чутливість цих алгоритмів становить 97 %, а це означає, що вони розпізнають існуючі пухлинні клітини у 97 % випадків.
Використовуючи передове навчання, метод машинного навчання, в якому знання передаються з одного завдання в інше, система може бути навчена у величезній базі даних з 250 000 гістопатологічних зображень. Це дозволяє системі не тільки розпізнавати пухлинні клітини, але й розмежувати 32 підтипи раку молочної залози DUKTAL, найпоширенішу форму раку молочної залози. Це детальне підтипування має вирішальне значення для планування терапії. Крім того, ШІ може скоротити період діагнозу в патології до 65 %, що призводить до більш швидкої діагностики і, таким чином, до попереднього початку терапії для пацієнтів. Таким чином, автоматизоване виявлення пухлини за допомогою ШІ може значно підвищити ефективність та точність патологічної діагностики та в той же час знизити навантаження для патологів.
Нейронні мережі в звичайній патології: Дізнайтеся мікрометастази, які були не помічені
Іншим прикладом успішного використання ШІ в патології є робота компанії AiSencia, конволюційних нейронних мереж (CNNS). Ці спеціальні нейронні мережі особливо добре розпізнають закономірності на зображеннях і використовуються в цифровій патології, наприклад, для прогнозування мікросудинних вторгнень у карциному товстої кишки. Мікроваскулярні вторгнення, тобто проникнення пухлинних клітин у найменші кровоносні судини, є важливим прогностичним фактором раку товстої кишки та надає інформацію про ризик метастазів.
У дослідженні на 1200 зразках AISENCIA AI досягла 94 % при оцінці досвідчених патологів. Це свідчить про те, що AI здатний розпізнавати мікросудинні вторгнення з подібною точністю, як експерти людини. Однак примітно, що ШІ в цьому дослідженні виявив додаткові 12 % мікрометастази, які були не помічені під час первинної оцінки. Це підкреслює потенціал ШІ розпізнати тонкі закономірності та деталі, які можуть уникнути людського ока. Використання CNN в звичайній патології може, таким чином, покращити якість діагностики та сприяти тому, що важлива інформація не помічається.
Сатурн: Діагноз на основі AI діагностики рідкісних захворювань-закінчити діагностичне озеро та озеро
Рідкісні захворювання є особливим завданням для системи охорони здоров'я. Часто проходять роки, поки пацієнти з рідкісною хворобою не отримують правильного діагнозу. Ці так звані «діагностичні озера та озера» є дуже напруженими для постраждалих та їхніх сімей. Тут AI може зробити важливий внесок у прискорення та поліпшення діагнозу.
Портал Smart Doctor Saturn-це приклад системи на основі AI, яка поєднує в собі природну обробку мови (NLP) з графіками знань з метою генерування диференціальних діагнозів із списків симптомів. NLP дозволяє ШІ розуміти та обробляти природну мову, тоді як графіки знань представляють медичну інформацію та взаємозв'язки у структурованій формі. У пілотній фазі проекту Сатурн був перевірений на діагностику рідкісних метаболічних захворювань. Система правильно визнала 78 % випадків хвороби Гаучера та 84 % мукополісахаридозу. Коефіцієнт неправильної класифікації становив лише 6,3 %.
Особливою перевагою Сатурна є з'єднання з SE-Atlas, каталогом спеціалізованих центрів лікування рідкісних захворювань. Це дозволяє системі не тільки підтримувати діагноз, але й пропонує безпосередньо відповідні експерти та центри. Це може значно скоротити час до правильного діагнозу та лікування. Дослідження показують, що Сатурн може зменшити період діагнозу в середньому від 7,2 років до 1,8 років. Системи діагностичної підтримки на основі AI, такі як Сатурн, можуть принципово покращити догляд за пацієнтами з рідкісними захворюваннями та врятувати їх непотрібними стражданнями.
Прогнозування рухів китів за допомогою супутникового аналізу на основі AI: захист видів у 21 столітті
Кі відіграє все важливішу роль не лише в галузі охорони здоров'я, але і в захисті видів. Моніторинг та захист зникаючих видів тварин мають вирішальне значення для збереження біорізноманіття. Традиційні методи спостереження за тваринами часто споживаються, дорогі, і важко покрити великі площі. Супутниковий аналіз, що підтримується AI, та акустичний моніторинг відкривають абсолютно нові можливості зрозуміти рухи тварин на великій площі і, таким чином, зробити захист видів більш ефективним.
Spacewhale: глибоке навчання для морської мегафауни - китів рахуються з космосу
Система Spacewhale, розроблена Bioconsult SH, є вражаючим прикладом того, як можна поєднувати AI та супутникові технології для моніторингу морської мегафауни. Spacewhale аналізує супутникові зображення з надзвичайно високою роздільною здатністю 30 см (надається Maxar Technologies), використовуючи ансамбль, виготовлений з CNN та моделей випадкових лісів. Ці моделі AI навчаються розпізнавати та класифікувати китів на супутникових зображеннях.
Spacewhale успішно використовувався в бухті Окленд, важливого середовища проживання для південних Glattwales (Eugbalaena Austria). ШІ виявив 94 % китів, які були в цьому районі. Посібник з досвідченими військово -морськими біологами підтвердило високу точність системи з 98,7 %. Spacewhale знижує вартість запису Вальера порівняно зі звичайним кількістю літаків до 70 %. Крім того, метод дозволяє вперше обстежувати інвентаризації великих масштабів у Хохсі, тобто в областях, які важко отримати доступ до звичайних методів. Spacewhale показує, як супутниковий аналіз на основі AI може революціонізувати захист видів, пропонуючи більш точні, дешевші та масштабні варіанти спостереження.
Акустичний моніторинг та моделювання середовища проживання: слухайте китів та прогнозуйте пішохідні маршрути
Окрім візуального запису супутниковими зображеннями, акустичний моніторинг також відіграє важливу роль у захисті видів. Проект китів до Каліфорнії поєднує дані гідрофону (підводні мікрофони) з мережею LSTM на основі AI (довгостроковою пам'яттю) для прогнозування наявності синіх китів у режимі реального часу. Мережі LSTM - це особливий тип нейронних мереж, які особливо хороші у визнанні часових з'єднань у даних.
На додаток до акустичних даних, моделі Whalesafe також враховують фактори навколишнього середовища, такі як температура моря, хлорофіл - концентрація (показник цвітіння водоростей і, таким чином, для доступності їжі) та даних про перевезення руху. Поєднуючи ці різні джерела даних, моделі досягають вражаючої швидкості удару 89 % при прогнозуванні пішохідних маршрутів синього кита. Центральною метою китів є зменшення зіткнень кораблів, однієї з головних загроз для китів. Рівень зіткнення в каналі Санта -Барбара вже знизився на 42 % шляхом автоматичних попереджень на кораблі, що потрапляють у критичні райони. Кита демонструє, як акустичний моніторинг та моделювання середовища проживання, що підтримується AI, може сприяти кращому захисту китів та інших морських тварин та мінімізації конфліктів людини-тварин.
Виявлення сигналів комунікації в режимі реального часу: Розумійте мову китів -сперматозоїдів
Особливо захоплюючим та орієнтованим на майбутнє проектом у галузі захисту від AI видів є ініціатива перекладу китоподібних (Ceti). Ceti поставив собі за мету розшифровки зв'язку сперматозоїдів. Pottwhales відомі своїми складними клацаннями, таким чином -зведеними "кодами", які вони використовують для спілкування один з одним. Проект CETI аналізує понад 100 000 годин клацань з сперми за допомогою моделей трансформаторів. Моделі трансформаторів-це найсучасніша архітектура нейронних мереж, яка виявилася особливо ефективною в обробці мови в останні роки.
AI CETI з Ceti розпізнає конкретні контекстні коди за допомогою контрастного навчання, методу механічного навчання, в якому ШІ вчиться розрізняти подібні та розблоковані дані. Ці коди використовуються, наприклад, при координації занурень або молодих розведення. Початкові результати свідчать про те, що комунікація Pottwal має синтаксис з повторюваними 5-елементними послідовностями. Ці висновки можуть дати можливість висновків щодо навмисного спілкування, тобто, що сперматозоїди здатні спілкуватися свідомо та цілеспрямовано. Ceti - це амбітний проект, який не тільки революціонує наше розуміння спілкування WAL, але й відкриває нові способи захисту видів, дозволяючи нам краще реагувати на потреби та поведінку цих захоплюючих тварин.
Основна технологія для кращого майбутнього
Приклади цього звіту вражаюче показують, що інтеграція ШІ в охорону здоров'я та захист видів вже має трансформаційний ефект. У кардіології AI забезпечує більш точні та персоналізовані методи злиття, прискорює та покращує діагностику пухлини в патології, а в захисті видів він революціонує моніторинг морських видів та дозволяє глибше зрозуміти складну поведінку тварин. Але це лише початок.
Майбутні поля, такі як квантове машинне навчання, які могли б використовувати величезну обчислювальну потужність квантових комп'ютерів, обіцяють подальші прориви в прогнозах аритмії та інших медичних областей. У захисті видів систем на основі розвідувальних розвідок, які відтворюють колективну поведінку роїв комах або роїв птахів, можуть бути використані для переслідування китів та захисту цілих екосистем. Для того, щоб використовувати повний потенціал інновацій, що базуються на ШІ, проте, важливе значення є тісне міждисциплінарне співробітництво між медициною, інформатикою, екологією та багатьма іншими дисциплінами. Тільки завдяки обміні знаннями та досвідом ми можемо забезпечити, щоб технології AI використовувались відповідально та на користь людей та навколишнього середовища. Майбутнє розумне - ми формуємо це разом.
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.