News powiązane z sztuczna inteligencja w diagnozowaniu

Nawet z 90-proc. dokładnością modele sztucznej inteligencji potrafią wychwytywać zmiany genetyczne mogące prowadzić do chorób rzadkich. To bardzo istotne, bo przesiewowe badania genetyczne i analiza wyników przez SI mogłyby się przyczynić do wykrywania tych chorób już na etapie przedobjawowym, co torowałoby drogę do skutecznego leczenia, jeśli tylko w danej jednostce jest ono dostępne. Może to również usprawnić prace nad wykrywaniem czynników mogących wywoływać różne choroby i nad innowacyjnymi terapiami. W przypadku chorób sierocych problemem pozostaje wciąż skąpa baza danych, na których algorytmy mogłyby się uczyć.

Dzięki wykorzystaniu sztucznej sieci neuronowej naukowcom z Australii i Stanów Zjednoczonych udało się wyodrębnić unikalne kombinacje metabolitów powiązane z chorobą Parkinsona. Narzędzie o nazwie CRANK-MS, wykorzystując dane z analizy krwi, zidentyfikowało wczesne markery zachorowania. Badacze sądzą, że dzięki temu w przyszłości uda się opracować proste testy diagnostyczne z krwi.

W instytucjach unijnych trwają prace nad stworzeniem ram dla europejskiej przestrzeni danych zdrowotnych. Ma to być jednym z filarów budowania Europejskiej Unii Zdrowia. Wspólna przestrzeń informacyjna ma ułatwić leczenie osób przewlekle chorych, kiedy na przykład przeprowadzą się do innego kraju Wspólnoty. Dane miałyby też posłużyć jako narzędzie do nauki dla algorytmów, na których bazują inteligentne systemy diagnozowania. Już dziś takie aplikacje wspomagają pracę lekarzy i ograniczają konieczność stosowania inwazyjnych technik diagnostycznych.