Čo posunie použitie umelej inteligencie v medicíne? Výsledok štúdie prekvapí
Umelú inteligenciu využívajú rôzne odbory, lekárstvo nevynímajúc. V precíznej medicíne existujú desiatky softvérových programov na prevenciu, diagnostiku a liečbu. Univerzálny program použiteľný pre všetky spôsoby terapie stále neexistuje. Odborníci však vedia, čo chýba.
Precízna medicína využíva informácie o anamnéze a genetickom profile jednotlivca a prepája ich s informáciami mnohých ďalších osôb. Proces je založený na umelej inteligencii s cieľom nájsť vzorce, ktoré môžu pomôcť pri prevencii, diagnostike alebo liečbe ochorenia. Nutná je vysoká úroveň výpočtového výkonu a inteligencie strojového učenia, pretože sa prehľadáva a analyzuje obrovské množstvo lekárskych a genetických informácií. Precízna medicína má potenciál poskytovať prediktívnu diagnostiku a personalizovanú liečbu známych aj vzácnych porúch.
Prvý ucelený prehľad
Analýzu desiatok softvérových programov umelej inteligencie (AI) používaných v precíznej medicíne vykonali odborníci Rutgersovej univerzity. Dosiaľ totiž podľa nich bolo len málo snáh o usporiadanie a pochopenie tých skutočne mnohých počítačových prístupov v tejto oblasti. Jeden z prvých porovnávacích a systematických prehľadov identifikoval 32 najrozšírenejších prístupov umelej inteligencie v oblasti precíznej medicíny používaných na štúdium preventívnej liečby množstva ochorení. Ide okrem iných aj o obezitu, Alzheimerovu chorobu, zápalové črevné ochorenia, rakovinu prsníka či depresie.
Najprv genetika
Odborníci sa neustále snažia zhromažďovať a analyzovať zložité biologické dáta. Tiež vyvíjajú výpočtové systémy, ktoré sú základom presnej analýzy. To všetko aj pre budúce zlepšenie v poskytovaní lepšej individualizovanej zdravotnej starostlivosti pri nižších nákladoch, ktorú môže precízna medicína ponúknuť. Vedci Rutgersovej univerzity sa zamerali na genetiku, podľa nich najbohatšiu a najzložitejšiu zložku precíznej medicíny. Zacielili na preskúmanie a porovnanie vedeckých cieľov, metodík, zdrojov dát, etiky a medzier v používaných prístupoch.
Nutné zmeny
Štúdia dospela k záveru, že na zdokonalenie precíznej medicíny musia odborníci začať riešiť okrem iného lepšie štandardizácie dát, vyššiu ochranu osobných identifikačných údajov a tiež technické otázky, ako je oprava chýb v genomických a klinických dátach. Kľúčom je začať sa venovať všetkým možným problémom spomaľujúcim pokrok prelomového liečebného prístupu s názvom precízna 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.
Originálna štúdia: 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
