Стартапы ў галіне аховы здароўя цяпер прапануюць персаналізаваную медыцыну дзякуючы ІІ!

Рэальнасць такая, што многія пацыенты адчуваюць пабочныя рэакцыі на лекі або праходзяць лячэнне, якое ў канчатковым рахунку аказваецца неэфектыўным. Напрыклад, даследаванні паказалі, што некаторыя хіміятэрапеўтычныя прэпараты маюць розныя ўзроўні эфектыўнасці ў залежнасці ад генетычнага складу пацыента. 

Гэта азначае, што існуюць абмежаванні традыцыйнага, універсальнага падыходу да медыцыны. Персаналізаваная медыцына вырашае гэта, адаптуючы лячэнне да індывідуальных характарыстык пацыента, уключаючы генетыку, лад жыцця і навакольнае асяроддзе.

Мэта складаецца ў тым, каб выйсці за рамкі агульных падыходаў і забяспечыць найбольш эфектыўную дапамогу на аснове унікальнага профілю пацыента. Але ці дасяжны нарэшце гэты ідэал?  

З хуткім развіццём штучнага інтэлекту патэнцыял для сапраўды персаналізаванай медыцыны здаецца больш неверагодным, чым калі-небудзь. Мы хочам расказаць вам, як штучны інтэлект гатовы зрабіць рэвалюцыю ў ахове здароўя і зрабіць персаналізаваныя метады лячэння даступнымі.

Абяцанне персаналізаванай медыцыны (чаму цяпер?)

Нягледзячы на ​​прывабнасць, канцэпцыя персаналізаванай медыцыны гістарычна стрымлівалася некалькімі абмежаваннямі. Кошт поўнага прафілявання пацыентаў, уключаючы генетычнае секвеніраванне і іншыя аналізы "омікі", быў надзвычай дарагім для шырокага прыняцця. Даступнасць даных была яшчэ адной сур'ёзнай перашкодай. 

Да шырокага распаўсюджвання электронных запісаў здароўя (EHR) даныя пацыентаў часта былі фрагментаванымі і складанымі для доступу, што ўскладняла стварэнне вялікіх набораў даных, неабходных для персаналізаванай інфармацыі аб лячэнні.

Акрамя таго, аналітычныя інструменты, неабходныя для апрацоўкі і інтэрпрэтацыі складаных даных, атрыманых персаналізаванай медыцынай, былі недастаткова магутнымі. Ручны аналіз велізарных аб'ёмаў геномных, клінічных і ладу жыцця для вызначэння індывідуальных стратэгій лячэння быў складанай, калі не немагчымай задачай.   

Збліжэнне ключавых фактараў

Аднак сукупнасць тэхналагічных дасягненняў робіць персаналізаваную медыцыну рэальнай магчымасцю. Дасягненні геномікі, пратэёмікі, метабаломікі і іншых «омічных» тэхналогій забяспечваюць усё больш падрабязнае разуменне індывідуальнай біялогіі.

Напрыклад, фармакагеноміка, галіна персаналізаванай медыцыны, выкарыстоўвае генетычную інфармацыю, каб прагназаваць, як пацыент адкажа на пэўны прэпарат, што дазваляе лекарам выбраць найбольш эфектыўныя лекі і пазбегнуць пабочных рэакцый. Выбух электронных медыцынскіх дакументаў (EHR) таксама адыгрывае вырашальную ролю. 

Па дадзеных Упраўлення Нацыянальнага каардынатара па інфармацыйных тэхналогіях аховы здароўя, па стане на 2022 г. прыкладна 86% урачоў у офісах у Злучаных Штатах прынялі сертыфікаваную тэхналогію EHR. Гэта шырокае распаўсюджванне стварае мноства даных пацыентаў, якія можна выкарыстоўваць для распрацоўкі персаналізаваных стратэгій лячэння.   

Яшчэ адным ключавым фактарам з'яўляецца рост магутнага штучнага інтэлекту (AI) і алгарытмаў машыннага навучання. Алгарытмы штучнага інтэлекту могуць аналізаваць масіўныя наборы даных значна больш эфектыўна, чым людзі, выяўляючы складаныя заканамернасці і карэляцыі, якія ў адваротным выпадку былі б прапушчаны.

Гэтыя алгарытмы можна навучыць прагназаваць рэакцыю на лячэнне, ідэнтыфікаваць асоб з высокай рызыкай пэўных захворванняў і нават адкрываць новыя мішэні лекаў. Нарэшце, кошт генетычнага секвенирования рэзка ўпаў у апошнія гады. 

Кошт секвенирования геному чалавека ўпаў з мільёнаў долараў у пачатку 2000-х да сёння каля 1,000 долараў, што робіць геномную інфармацыю ўсё больш даступнай для персаналізаванай медыцыны. Гэта зніжэнне кошту ў спалучэнні з іншымі згаданымі фактарамі стварыла ідэальны штурм для развіцця персаналізаванай медыцыны.

Як штучны інтэлект трансфармуе персаналізаваную медыцыну?

AI робіць рэвалюцыю ў персаналізаванай медыцыне з дапамогай некалькіх ключавых прыкладанняў. Яго здольнасць інтэграваць і аналізаваць велізарныя, разнастайныя наборы дадзеных - геномныя, клінічныя, лад жыцця - мае першараднае значэнне.  

Машыннае навучанне (кантраляванае, некантраляванае, навучанне з падмацаваннем), глыбокае навучанне і апрацоўка натуральнай мовы (NLP) выкарыстоўваюцца для выяўлення заканамернасцей і прагназавання адказаў на лячэнне.

Напрыклад, штучны інтэлект аналізуе медыцынскія здымкі (рэнтгеналагічныя, паталагічныя) для больш дакладных дыягназаў, што дазваляе складаць персанальныя планы лячэння. Штучны інтэлект таксама паскарае адкрыццё і распрацоўку лекаў шляхам вызначэння мішэняў лекаў і распрацоўкі персаналізаванай тэрапіі. 

Дызайн прэпаратаў in silico на аснове штучнага інтэлекту прагназуе эфектыўнасць і бяспеку лекаў на аснове індывідуальных профіляў, упарадкоўваючы распрацоўку мэтавых метадаў лячэння.   

ШІ дапамагае клініцыстам у персаналізаваным планаванні лячэння з улікам унікальных характарыстык пацыента. Сістэмы падтрымкі прыняцця рашэнняў на аснове штучнага інтэлекту дапамагаюць урачам выбіраць найбольш эфектыўныя варыянты лячэння на аснове інфармацыі, кіраванай дадзенымі.

Акрамя таго, магчымасці прагнастычнай аналітыкі штучнага інтэлекту могуць ацаніць рызыку развіцця пэўных захворванняў у чалавека, што дазваляе праводзіць прафілактычныя мерапрыемствы. Рэальных прыкладаў мноства. 

Напрыклад, алгарытмы штучнага інтэлекту прадказваюць верагоднасць развіцця сардэчнай недастатковасці ў пацыента на аснове яго гісторыі хваробы і генетычных дадзеных. Акрамя таго, цяпер даступныя некалькі зацверджаных FDA інструментаў на аснове штучнага інтэлекту для аналізу медыцынскіх малюнкаў і дапамогі ў дыягностыцы.

Якія абмежаванні?

Нягледзячы на ​​​​свае абяцанні, персаналізаваная медыцына, якая кіруецца штучным інтэлектам, сутыкаецца са значнымі праблемамі. Абарона канфідэнцыйных даных пацыентаў і выражэнне этычных і практычных праблем мае першараднае значэнне. Правілы, такія як HIPAA і GDPR, маюць вырашальнае значэнне, але для прадухілення парушэнняў і захавання даверу пацыентаў важныя надзейныя меры бяспекі.

Зрушэнне алгарытму, якое вынікае з скажоных навучальных даных, можа прывесці да несправядлівых або недакладных прагнозаў, падкрэсліваючы неабходнасць разнастайнасці даных і справядлівасці пры распрацоўцы штучнага інтэлекту.

Прырода "чорнай скрыні" некаторых алгарытмаў штучнага інтэлекту стварае праблемы для тлумачальнасці і празрыстасці, якія маюць вырашальнае значэнне для прыняцця лекарам і разумення пацыентам. Вытлумачальны штучны інтэлект (XAI) неабходны для вырашэння гэтай праблемы.

Каб забяспечыць бяспеку і эфектыўнасць медыцынскіх прыбораў і праграмнага забеспячэння на аснове штучнага інтэлекту, неабходны выразныя нарматыўныя рамкі. Кошт і даступнасць таксама выклікаюць занепакоенасць. Персаналізаваная медыцына, асабліва з інтэграцыяй штучнага інтэлекту, можа пагоршыць дыспрапорцыю ў ахове здароўя, калі яе не ўкараніць прадумана. Забеспячэнне роўнага доступу вельмі важна. 

Нарэшце, інтэграцыя інструментаў штучнага інтэлекту ў існуючыя клінічныя працоўныя працэсы і навучанне клініцыстаў іх эфектыўнаму выкарыстанню мае жыццёва важнае значэнне для паспяховага ўкаранення. Гэтыя праблемы неабходна вырашаць актыўна, каб рэалізаваць увесь патэнцыял ІІ у персаналізаванай медыцыне.

ШІ і боты ў іншых галінах

ШІ і боты трансфармуюць шматлікія галіны. У сферы абслугоўвання кліентаў чат-боты на базе штучнага інтэлекту забяспечваюць кругласутачную падтрымку, адказваючы на ​​запыты і эфектыўна вырашаючы праблемы. Электронная камерцыя выкарыстоўвае штучны інтэлект для персаналізаваных рэкамендацый, павялічваючы продажы, прапаноўваючы прадукты, адаптаваныя да індывідуальных пераваг.

Фінансы выкарыстоўваюць алгарытмічны гандаль, пры якім штучны інтэлект аналізуе рынкавыя даныя і здзяйсняе здзелкі з хуткасцю, немагчымай для людзей. Гэтыя прыклады дэманструюць універсальнасць штучнага інтэлекту ў аўтаматызацыі задач, павышэнні эфектыўнасці і паляпшэнні карыстальніцкага досведу ў розных сектарах. Уплыў штучнага інтэлекту бясспрэчны, ад аптымізацыі аперацый да персаналізацыі паслуг.   

Рост гандлёвых ботаў AI (У цэнтры ўвагі крыпта)

Гандлёвыя боты AI становяцца ўсё больш распаўсюджанымі на нестабільным рынку криптовалют. Гэтыя складаныя праграмы выкарыстоўваюць складаныя алгарытмы для аналізу велізарнай колькасці рынкавых даных, уключаючы ваганні цэн, аб'ём таргоў і настроі ў навінах. 

Пасля дасягнення запраграмаваных параметраў боты аўтаматычна здзяйсняюць здзелкі, імкнучыся атрымаць выгаду з рынкавых магчымасцей. 

Улічваючы надзвычайную валацільнасць крыпта-рынку і кругласутачны характар, гандлёвыя боты AI прапануюць такія патэнцыйныя перавагі, як больш хуткае выкананне здзелак, безэмацыянальнае прыняцце рашэнняў і здольнасць ідэнтыфікаваць тонкія заканамернасці, якія людзі могуць прапусціць. Аднак важна адзначыць, што гэтыя боты не гарантуюць прыбытку, і рызыкі застаюцца.

Прыклад

Квантавы ІІ з'яўляецца прыкладам найноўшага гандлю крыптавалютамі, які кіруецца штучным інтэлектам. Гэты стартап выкарыстоўвае перадавыя алгарытмы штучнага інтэлекту для навігацыі па складанасці крыптарынку. Тэхналогія Quantum AI прызначана для маніторынгу рынкавых тэндэнцый, выяўлення прыбытковых гандлёвых магчымасцей і кіравання рызыкамі ў рэжыме рэальнага часу.

Маючы велізарную колькасць рынкавых даных, у тым ліку рух цэн, аб'ём таргоў і нават настроі ў сацыяльных сетках, Quantum AI імкнецца даць інвестарам інфармацыю, якая кіруецца дадзенымі, і аўтаматызаваныя гандлёвыя стратэгіі. 

Шлях наперад!

AI мае велізарныя перспектывы для рэвалюцыі ў персаналізаванай медыцыне, прапаноўваючы беспрэцэдэнтныя магчымасці для індывідуальнага лячэння. Аднак такія праблемы, як канфідэнцыяльнасць даных, зрушэнне алгарытму і кошт, застаюцца. Нягледзячы на ​​​​гэтыя перашкоды, будучыня персаналізаванай медыцыны, заснаванай на ІІ, выклікае надзею, хоць рэалістычныя чаканні і працяг даследаванняў маюць вырашальнае значэнне.

Падзяліцеся гэтым артыкулам: