Η Τεχνητή Νοημοσύνη Μπορεί Να Τερματίσει Τα Τεστ Γλυκόζης Με Την Παράδοση

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιήθηκε για την ανάπτυξη νέας τεχνολογίας ικανής να ανιχνεύει χαμηλά επίπεδα γλυκόζης μέσω ΗΚΓ με μη επεμβατικό αισθητήρα. Είναι σε θέση να ανιχνεύει υπογλυκαιμικά συμβάντα από сыρές σήματα ΗΚΓ. Η τεχνολογία αναπτύχθηκε από ερευνητές του Πανεπιστημίου του Γουόρικ, συμπεριλαμβανομένου του Δρ. Leandro Pecchia.

Οι Συνεχείς Μονιτορές Γλυκόζης (CGM) χρησιμοποιούνται目前, και είναι διαθέσιμοι για την ανίχνευση υπογλυκαιμικών συμβάντων. Είναι σε θέση να μετρούν τη γλυκόζη στο μεσοκυττάριο υγρό μέσω της χρήσης ενός επεμβατικού αισθητήρα με μια μικρή βελόνα. Αυτό στη συνέχεια στέλνει συναγερμούς και δεδομένα σε μια οθόνη. Συχνά, χρειάζονται να καλιμπραριστούν δύο φορές την ημέρα με επεμβατικά τεστ γλυκόζης αίματος.

Η ομάδα του Δρ. Leandro Pecchia στο Πανεπιστήμιο του Γουόρικ δημοσίευσε τα αποτελέσματά τους στις 13 Ιανουαρίου σε một έγγραφο με τίτλο “Πrecision Medicine και Τεχνητή Νοημοσύνη: Μια Πειραματική Μελέτη για την Ανίχνευση Υπογλυκαιμικών Συμβάντων με βάση την ΗΚΓ”. Δημοσιεύθηκε στο περιοδικό Scientific Reports της Nature Springer.

Το έγγραφο απέδειξε ότι οι τελευταίες εξελίξεις στην τεχνητή νοημοσύνη (βαθιά μάθηση) μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανίχνευση υπογλυκαιμικών συμβάντων από сыρές σήματα ΗΚΓ που προέρχονται από μη επεμβατικούς αισθητήρες που φοριούνται.

Διεξήχθησαν δύο πειραματικές μελέτες με υγιείς εθελοντές, και βρέθηκε ότι η μέση ευαισθησία και ειδικότητα της ανίχνευσης υπογλυκαιμικών συμβάντων είναι συγκρίσιμη με την τρέχουσα απόδοση των CGM, αλλά είναι μη επεμβατική.

Ο Δρ. Leandro Pecchia είναι από το Τμήμα Μηχανικής του Πανεπιστημίου του Γουόρικ.

«Τα δακτυλικά πιέσεις δεν είναι ποτέ ευχάριστα και σε ορισμένες περιπτώσεις είναι ιδιαίτερα δυσχερή. Η λήψη δακτυλικών πιέσεων κατά τη νύχτα είναι σίγουρα δυσάρεστη, ιδιαίτερα για ασθενείς σε παιδική ηλικία.

“Η καινοτομία μας συνίστατο στο να χρησιμοποιήσουμε την τεχνητή νοημοσύνη για την αυτόματη ανίχνευση υπογλυκαιμίας μέσω λίγων παλμών ΗΚΓ. Αυτό είναι σχετικό επειδή η ΗΚΓ μπορεί να ανιχνευθεί σε οποιαδήποτε περίπτωση, συμπεριλαμβανομένου του ύπνου.”

Το μοντέλο που χρησιμοποιήθηκε από τους ερευνητές ονομάζεται το μοντέλο του Γουόρικ, και υπογραμμίζει πώς η ΗΚΓ αλλάζει σε κάθε υποκειμένο κατά τη διάρκεια ενός υπογλυκαιμικού συμβάντος. Το μοντέλο της τεχνητής νοημοσύνης εκπαιδεύτηκε από τους ερευνητές με τα δεδομένα του κάθε υποκειμένου.既然 υπάρχουν πολλές διαφορές μεταξύ των υποκειμένων, η χρήση δεδομένων κοόρτης για την εκπαίδευση του συστήματος δεν θα έδινε τα ίδια αποτελέσματα. Μια πιο αποτελεσματική προσέγγιση θα ήταν η προσωποποιημένη θεραπεία με βάση το νέο σύστημα.

Είναι πιθανό ότι η μέθοδος των επιστημόνων του Γουόρικ ήταν τόσο αποτελεσματική επειδή τα αλγόριθμοι της τεχνητής νοημοσύνης εκπαιδεύτηκαν με τα δεδομένα του κάθε υποκειμένου.

«Η απόδοση των αλγορίθμων της τεχνητής νοημοσύνης που εκπαιδεύτηκαν με δεδομένα ΗΚΓ από κοόρτη θα εμποδιστεί από αυτές τις διαφορές μεταξύ των υποκειμένων», λέει ο Pecchia.

«Η προσέγγισή μας επιτρέπει την προσωποποιημένη ρύθμιση των αλγορίθμων ανίχνευσης και υπογραμμίζει πώς τα υπογλυκαιμικά συμβάντα επηρεάζουν την ΗΚΓ σε άτομα. Με βάση αυτές τις πληροφορίες, οι κλινικοί γιατροί μπορούν να προσαρμόσουν τη θεραπεία σε κάθε άτομο. Φυσικά, απαιτούνται περισσότερες κλινικές έρευνες για να επιβεβαιώσουν αυτά τα αποτελέσματα σε ευρύτερες πληθυσμούς. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο ψάχνουμε για συνεργάτες.»

Κοντά Στο Χέρι

Η τεχνητή νοημοσύνη στον ιατρικό τομέα είναι μια από τις μεγάλες πιθανές χρήσεις αυτής της τεχνολογίας. Οι τρέχουσες εφαρμογές είναι ήδη εξαιρετικά εντυπωσιακές και θα συνεχίσουν να προοδεύουν. Αυτή η νέα τεχνολογία μπορεί να λύσει ένα από τα πιο άβολα καθημερινά προβλήματα των διαβητικών, και μπορεί να τερματίσει τις δακτυλικές πιέσεις που απαιτούνται.

Συχνά, ο ενθουσιασμός επικεντρώνεται στις μεγάλες ιατρικές προόδους που μπορούν να πραγματοποιηθούν χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη, όπως η θεραπεία ασθενειών και η πραγματοποίηση εξαιρετικά ακριβών χειρουργικών επεμβάσεων. Αυτό είναι αλήθεια, και θα φέρει αναμφισβήτητα μεγάλες προόδους στον ιατρικό τομέα, οι οποίες θα φέρουν τις ίδιες προόδους στην κοινωνία. Θα έρθει μια στιγμή όταν τα ρομπότ θα εκτελούν τις περισσότερες χειρουργικές επεμβάσεις, θα αναπτύσσουν φαρμακευτικά προϊόντα και θεραπείες, και σχεδόν τα πάντα άλλο που μπορούμε να φανταστούμε. Ενώ αυτό δεν είναι μακριά, κανείς δεν ξέρει τον ακριβή χρόνο που θα χρειαστεί για να φτάσει σε αυτό το σημείο. Ωστόσο, με το είδος της τεχνολογίας που αναπτύχθηκε από τους ερευνητές του Πανεπιστημίου του Γουόρικ, ή άλλες προόδους στην ρομποτική, όπως τα προθέματα και το τεχνητό δέρμα, η τεχνητή νοημοσύνη θα αλλάξει σύντομα την καθημερινή ζωή των ανθρώπων που ζουν με αυτές τις ιατρικές καταστάσεις. Δεν χρειαζόμαστε να περιμένουμε το μέλλον για να δούμε τις μεγάλες ιατρικές προόδους, η τεχνολογία που θα αλλάξει δραματικά εκατοντάδες εκατομμύρια ζωές είναι κοντά στο χέρι.