TEHISARU MEDITSIINIS: loe, kus ja milleks seda kasutatakse

Tehisintellektil on meditsiinis mitmesuguseid rakendusi. Foto: Pixabay

Tehisintellekt (AI), masinõpe (ML) ja süvaõpe (DL) muudavad üha enam meditsiinivaldkonda, parandades diagnostilist täpsust, prognooside tegemist, täppisravi ja tervishoiusüsteemide töö tõhusust. Need edasijõudnud tehnoloogiad võimaldavad analüüsida ulatuslikke andmekogumeid, pakkudes teadmisi ja otsustamistuge, mis varem olid kättesaamatud. AI integreerimine meditsiini pakub uusi võimalusi patsientide tulemuste parandamiseks ja tervishoiuprotsesside optimeerimiseks.

Tehisintellekti roll diagnostika- ja kliinilistes otsusetoe süsteemides (CDSS) on üks selle mõjukamaid rakendusi. CDSS kasutab AI-algoritme, et aidata tervishoiutöötajatel teha informeeritud otsuseid, pakkudes tõenduspõhiseid soovitusi. Näiteks analüüsivad AI-tööriistad elektroonilisi terviseandmeid (EHR), et tuvastada mustreid ja seoseid, aidates erinevate seisundite diagnoosimisel ja ravis.

Radioloogias kasutatakse AI-algoritme meditsiiniliste piltide, näiteks kompuutertomograafia (CT), röntgeni ja magnetresonantstomograafia (MRI) piltide analüüsimiseks märkimisväärse täpsusega. Need algoritmid suudavad tuvastada kõrvalekaldeid, näiteks kasvajaid või murdusid, ja pakkuda radioloogidele täpseid mõõtmisi ja klassifikatsioone. AI-põhine pildianalüüs vähendab diagnostilisi vigu ja parandab haiguste varajast avastamist, mis viib paremate tulemusteni.

Kroonilised haigused, nagu diabeet, südame-veresoonkonna haigused ja neeruhaigused, vajavad pidevat jälgimist ja juhtimist. AI-süsteemid analüüsivad suuri andmekogumeid erinevatest allikatest, sealhulgas kantavatest seadmetest, EHR-idest ja geneetilistest andmetest, et pakkuda isikupärastatud raviplaane ja prognoosivaid teadmisi. Näiteks suudavad AI-mudelid ennustada kroonilise neeruhaiguse progresseerumist, analüüsides patsiendi andmeid, võimaldades õigeaegseid sekkumisi ja isikupärastatud hooldust.

Neeruarstide valdkonnas on AI-d kasutatud glomerulaarfiltratsiooni (neerude oluline vdelikufiltratsioon) kiiruste prognoosimiseks polütsüstilise neeruhaigusega patsientidel, pakkudes arstidele varajasi hoiatusi haiguse progresseerumisest. Samuti suudavad AI-süsteemid analüüsida IgA nefropaatiaga patsientide andmeid, et tuvastada riskitegureid ja prognoosida haiguse tulemusi, hõlbustades sihipäraseid ravistrateegiaid.

Gastroenteroloogia valdkonnas muudavad AI-rakendused seedetrakti häirete diagnoosimist ja juhtimist. Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN-id) analüüsivad endoskoopilisi ja ultraheli pilte, tuvastades kõrge täpsusega kõrvalekaldeid, näiteks polüüpe, haavandeid ja kasvajaid. AI-põhised tööriistad aitavad gastroenteroloogidel diagnoosida seisundeid nagu gastroösofageaalne reflukshaigus (GERD), atroofilist gastriiti, seedetrakti verejooksu, söögitoruvähki ja kolorektaalvähki.

Onkoloogias toetavad AI-algoritmid kasvaja biomarkerite automaatset hindamist kasvaja piltidel, aidates erinevate vähivormide diagnoosimisel ja klassifitseerimisel. Näiteks suudavad AI-tööriistad analüüsida mammograafia pilte, et tuvastada rinnavähki varases staadiumis, parandades edukate ravitulemuste võimalusi. Lisaks ühendavad AI-süsteemid mammograafilised kõrvalekalded nende histopatoloogiliste kujutistega, pakkudes haigusest terviklikku arusaamist.

AI-põhised kantavad seadmed on oluliselt edendanud krooniliste ja neuroloogiliste seisunditega patsientide pidevat jälgimist. Need seadmed, mis on varustatud andurite ja AI-algoritmidega, jälgivad reaalajas elulisi tunnuseid, liikumisi ja muid tervisemõõdikuid. Näiteks tuvastab FDA poolt heaks kiidetud seade «Embrace» üldisi epilepsiahooge ja hoiatab hooldajaid ja arste, tagades õigeaegse sekkumise.

Kantavad andurid mängivad olulist rolli ka neuroloogiliste seisundite, nagu sclerosis multiplex, Parkinsoni tõve ja Huntingtoni tõve, juhtimisel. Need seadmed hindavad kõnnakut, kehahoiakut ja värinaid, pakkudes väärtuslikke andmeid isikupärastatud raviplaanide ja haiguse progresseerumise jälgimiseks. AI-põhiste kantavate seadmete pideva jälgimise võimekus parandab patsientide hooldust ja elukvaliteeti krooniliste haigustega inimestel.

Vaatamata arvukatele eelistele, mida AI meditsiinis pakub, tuleb nende tehnoloogiate ohutuks ja tõhusaks rakendamiseks lahendada mitmeid väljakutseid ja eetilisi küsimusi. Üks peamisi väljakutseid on vajadus inimjärelevalve järele, eriti keerukate meditsiiniliste diagnooside ja robotkirurgia puhul. AI-süsteemide usaldusväärsuse ja läbipaistvuse tagamine on tervishoiu usalduse säilitamiseks ülioluline.

AI kasutamisega meditsiinis kaasnevad ka privaatsusprobleemid, kuna patsiendi andmeid tuleb käsitleda turvaliselt ja eetiliselt. Tugevate andmekaitsemeetmete väljatöötamine ja regulatiivsete standardite järgimine on olulised patsiendi teabe kaitsmiseks. Lisaks vajab AI integreerimine tervishoiusüsteemidesse hästi määratletud juhiseid ja standardeid, et tagada erinevate rakenduste järjepidevus ja usaldusväärsus.

AI arendab revolutsiooniliselt tervishoidu, parandades diagnostilist täpsust, ravitäpsust ja töö tõhusust. AI-rakendused diagnostikas ja kliinilises otsusetoe süsteemides, krooniliste haiguste juhtimises, gastroenteroloogias, onkoloogias ja kantavates seadmetes demonstreerivad selle potentsiaali patsientide hoolduse muutmisel.

Kuid AI kasutamise eeliste täielikuks realiseerimiseks on vaja lahendada inimjärelevalve, privaatsuse ja eetiliste kaalutlustega seotud väljakutsed. Kuna AI tehnoloogiad arenevad edasi, lubavad need kaasa tuua täppismeditsiini uue ajastu, parandades patsientide tulemusi ja optimeerides tervishoiuteenuste osutamist.

Uuring avaldati ajakirjas Exploratory Research and Hypothesis in Medicine.

Allikas: Medical Xpress