Co posune použití umělé inteligence v medicíně? Výsledek studie překvapí
Umělou inteligenci využívají různé obory, lékařství nevyjímaje. V precizní medicíně existují desítky softwarových programů pro prevenci, diagnostiku i léčbu. Univerzální program použitelný pro všechny způsoby terapie ale stále neexistuje. Odborníci však vědí, co chybí.
Precizní medicína využívá informace o anamnéze a genetickém profilu jednotlivce a propojuje je s informacemi mnoha dalších osob. Proces je založený na umělé inteligenci s cílem najít vzorce, které mohou pomoci při prevenci, diagnostice nebo léčbě onemocnění. Nutná je vysoká úroveň výpočetního výkonu i inteligence strojového učení, protože se prohledává a analyzuje obrovské množství lékařských a genetických informací. Precizní medicína má potenciál poskytovat prediktivní diagnostiku a personalizovanou léčbu známých i vzácných poruch.
První ucelený přehled
Analýzu desítek softwarových programů umělé inteligence (AI) používaných v precizní medicíně provedli odborníci Rutgersovy univerzity. Dosud totiž podle nich bylo jen málo snah o uspořádání a pochopení těch opravdu mnoha počítačových přístupů v této oblasti. Jeden z prvních srovnávacích a systematických přehledů identifikoval 32 nejrozšířenějších přístupů umělé inteligence v oblasti precizní medicíny používaných ke studiu preventivní léčby řady onemocnění. Kromě jiných jde o obezitu, Alzheimerovu chorobu, zánětlivá střevní onemocnění, rakovinu prsu či deprese.
Nejprve genetika
Odborníci se neustále snaží shromažďovat a analyzovat složitá biologická data. Také vyvíjejí výpočetní systémy, které jsou základem přesné analýzy. To vše i kvůli budoucímu pokroku v poskytování lepší individualizované zdravotní péče při nižších nákladech, kterou může precizní medicína nabídnout. Vědci Rutgersovy univerzity se zaměřili na genetiku, podle nich nejbohatší a nejsložitější složku precizní medicíny. Zacílili na přezkoumání a porovnání vědeckých cílů, metodik, zdrojů dat, etiky a mezer v používaných přístupech.
Nutné změny
Studie dospěla k závěru, že ke zdokonalení precizní medicíny musí odborníci začít řešit mimo jiné lepší standardizace dat, vyšší ochranu osobních identifikačních údajů a také technické otázky, jako je oprava chyb v genomických a klinických datech. Klíčem je začít se věnovat veškerým možným problémům zpomalujícím pokrok průlomového léčebného přístupu jménem precizní medicína.
(nov)
Zdroj: No One-Size-Fits-All AI Approach Works for Prevention, Diagnosis or Treatment Using Precision Medicine. Digital Health News. 18. 8. 2022. Dostupné na https://www.digitalhealthnews.eu/index.php?option=com_content&view=article&id=6765:no-one-size-fits-all-ai-approach-works-for-prevention-diagnosis-or-treatment-using-precision-medicine&catid=164:researc.
Originální studie: Vadapalli S., Abdelhalim H., Zeeshan S., Ahmed Z. Artificial intelligence and machine learning approaches using gene expression and variant data for personalized medicine. Brief Bioinform. 2022 May 21. Dostupné na https://academic.oup.com/bib/advance-article-abstract/doi/10.1093/bib/bbac191/6590150?redirectedFrom=fulltext.
Foto: Pexels.com
