Mākslīgais intelekts varētu izbeigt glikozes testus ar pirkstu dūrienu

Mākslīgais intelekts tika izmantots, lai izstrādātu jaunu tehnoloģiju, kas spēj noteikt zemu glikozes līmeni, izmantojot EKG, izmantojot neinvazīvu sensoru. Tas spēj noteikt hipoglikēmijas notikumus no neapstrādātiem EKG signāliem. Tehnoloģiju izstrādāja pētnieki no University of Warwick, tostarp Dr Leandro Pecchia.

Pašlaik tiek izmantoti nepārtrauktie glikozes monitori (CGM), un tie ir pieejami hipoglikēmijas noteikšanai. Viņi spēj izmērīt glikozes līmeni intersticiālā šķidrumā, izmantojot invazīvu sensoru ar nelielu adatu. Pēc tam trauksmes signāli un dati tiek nosūtīti uz displeja ierīci. Bieži vien tie ir jākalibrē divas reizes dienā, izmantojot invazīvus glikozes līmeņa asinīs testus, izspiežot pirkstus. 

Dr. Leandro Pecchia komanda Vorvikas universitātē savus rezultātus publicēja 13. janvārī rakstā “Precīzā medicīna un mākslīgais intelekts: Pilotpētījums par dziļu mācīšanos hipoglikēmisku notikumu noteikšanai, pamatojoties uz EKG”. Tas tika publicēts žurnālā Nature Springer Zinātniskie ziņojumi.

Rakstā tika pierādīts, ka jaunākos sasniegumus mākslīgajā intelektā (dziļās mācīšanās) var izmantot, lai noteiktu hipoglikēmijas notikumus no neapstrādātiem EKG signāliem, kas iegūti ar neinvazīviem valkājamiem sensoriem.

Tika veikti divi izmēģinājuma pētījumi ar veseliem brīvprātīgajiem, un viņi atklāja, ka vidējā jutība un specifiskums hipoglikēmijas noteikšanai ir salīdzināms ar pašreizējo CGM veiktspēju, taču tas nav invazīvs.

Dr Leandro Pecchia ir no Varvikas universitātes Inženieru skolas.

“Pirkstu bakstīšana nekad nav patīkama un dažos gadījumos ir īpaši apgrūtinoša. Nakts ņemšana pirkstā noteikti ir nepatīkama, īpaši pacientiem bērnu vecumā.

"Mūsu inovācija bija mākslīgā intelekta izmantošana, lai automātiski noteiktu hipoglikēmiju, izmantojot dažus EKG sitienus. Tas ir svarīgi, jo EKG var noteikt jebkuros apstākļos, arī guļot.

Pētnieku izmantotais modelis tiek saukts par Warwick modeli, un tas izceļ EKG izmaiņas katrā subjektā hipoglikēmijas notikuma laikā. AI modeli pētnieki apmācīja ar katra subjekta datiem. Tā kā ir tik daudz starpsubjektīvu atšķirību, kohortas datu izmantošana sistēmas apmācīšanai nedos tādus pašus rezultātus. Efektīvāka pieeja būtu personalizēta terapija, kuras pamatā ir jaunā sistēma.

Visticamāk, ka Vorvika zinātnieku metode bija tik efektīva, jo mākslīgā intelekta algoritmi tiek apmācīti ar paša subjekta datiem. 

"Šīs starppriekšmetu atšķirības kavētu AI algoritmu veiktspēju, kas apmācīti, izmantojot kohortas EKG datus," saka Pečija.

"Mūsu pieeja ļauj personalizēti pielāgot noteikšanas algoritmus un uzsvērt, kā hipoglikēmijas notikumi ietekmē EKG indivīdiem. Pamatojoties uz šo informāciju, ārsti var pielāgot terapiju katram indivīdam. Skaidrs, ka ir nepieciešami vairāk klīnisko pētījumu, lai apstiprinātu šos rezultātus plašākās populācijās. Tāpēc mēs meklējam sadarbības partnerus.

Tieši aiz stūra

Mākslīgais intelekts medicīnas jomā ir viens no galvenajiem šīs tehnoloģijas izmantošanas veidiem. Pašreizējās lietojumprogrammas jau ir ārkārtīgi iespaidīgas, un tās turpinās attīstīties. Šī jaunā tehnoloģija var atrisināt vienu no visnepatīkamākajiem diabēta slimnieku ikdienas aspektiem, un tā var ļoti labi izbeigt nepieciešamos pirkstu izduršanas testus. 

Bieži vien uzmanība tiek pievērsta lieliem medicīnas sasniegumiem, kas var notikt mākslīgā intelekta dēļ, piemēram, slimību ārstēšanai un ārkārtīgi precīzu ķirurģisku operāciju veikšanai. Tas viss ir taisnība, un tas neapšaubāmi nesīs ievērojamus sasniegumus medicīnas jomā, kas pēc tam dos to pašu sabiedrībai. Pienāks laiks, kad roboti veiks lielāko daļu ķirurģisko procedūru, izstrādās farmaceitiskos līdzekļus un ārstniecības līdzekļus, kā arī gandrīz visu pārējo, ko var iedomāties. Lai gan tas nav tālu, neviens nezina precīzu laiku, kas būs nepieciešams, lai sasniegtu šo punktu. Tomēr, ņemot vērā Vorvikas universitātes pētnieku izstrādāto tehnoloģiju vai citus robotikas sasniegumus, piemēram, protezēšanu un mākslīgo ādu, mākslīgais intelekts drīz mainīs to cilvēku ikdienas dzīvi, kuri dzīvo ar šiem veselības traucējumiem. Mums nav jāgaida nākotne, lai redzētu galvenos medicīnas sasniegumus, tehnoloģija, kas krasi mainīs simtiem miljonu dzīvību, ir tepat aiz stūra.