Co kryją twoje wyniki krwi? Sztuczna inteligencja widzi w nich znacznie więcej
Dla wielu osób przeglądanie wyników badań krwi to tylko sprawdzanie, czy mieszczą się w normie. W rzeczywistości te rutynowe dane mogą skrywać znacznie głębszą wiedzę o stanie zdrowia. Okazuje się, że sztuczna inteligencja potrafi odczytać z nich wzorce niewidoczne dla ludzkiego oka, przewidując ryzyko poważnych schorzeń na długo przed pojawieniem się pierwszych objawów.
- Naukowcy odkryli, że AI potrafi przewidzieć ciężkość urazu rdzenia kręgowego na podstawie zwykłych badań krwi
- Sztuczna inteligencja dostrzega w wynikach badań wzorce chorobowe całkowicie niewidoczne dla ludzkiego oka
- Analiza danych medycznych potwierdza, że algorytmy z ponad 90% skutecznością identyfikują zespół przewlekłego zmęczenia
- Przegląd badań wskazuje, że AI osiąga 90% czułości w wykrywaniu raka piersi, przewyższając ludzką ocenę
- Bezpłatny program „Moje Zdrowie” tworzy w Polsce fundament pod systemy wczesnego wykrywania chorób
Badanie krwi może przewidzieć skutki ciężkiego urazu
Wyobraźmy sobie sytuację, w której bliska osoba ulega ciężkiemu wypadkowi. Niepewność i oczekiwanie na diagnozę to jedne z najtrudniejszych chwil. Jednak dzięki nowatorskiemu systemowi sztucznej inteligencji, opracowanemu przez naukowców z University of Waterloo, lekarze mogą zyskać potężne narzędzie do oceny stanu pacjenta. Jak donosi badanie opisane na łamach „NPJ Digital Medicine”, algorytm ten potrafi przewidzieć ryzyko i ciężkość urazu rdzenia kręgowego w ciągu zaledwie 1 do 3 dni od przyjęcia pacjenta do szpitala.
System doszedł do swoich wniosków po analizie danych od ponad 2600 pacjentów ze Stanów Zjednoczonych, wykorzystując do tego uczenie maszynowe (czyli proces, w którym komputer samodzielnie uczy się wyciągać wnioski z ogromnej ilości informacji). Co najważniejsze, opiera się on na wynikach zwykłych badań krwi, co może ograniczyć potrzebę wykonywania skomplikowanych badań neurologicznych tuż po urazie.
Kluczową zaletą tego rozwiązania jest jego dostępność i niewielkie koszty. Model sztucznej inteligencji potrafi dostrzec ukryte, złożone wzorce w powszechnie dostępnych wynikach badań krwi, analizując takie parametry jak stężenie elektrolitów (substancji takich jak sód czy potas, które są niezbędne do prawidłowego funkcjonowania organizmu) czy liczba komórek odpornościowych.
Te subtelne zmiany pozwalają na postawienie wczesnej i zaskakująco dokładnej prognozy. To ogromna przewaga nad drogimi i nie zawsze dostępnymi technologiami, takimi jak rezonans magnetyczny (MRI) czy specjalistyczne biomarkery omiczne (zaawansowane wskaźniki pokazujące, co dzieje się na poziomie naszych genów i białek). Według przytoczonego badania, dokładność przewidywań systemu rośnie w miarę napływu kolejnych wyników badań krwi, co dodatkowo zwiększa jego wiarygodność i potencjalną przydatność w opiece nad pacjentem.
Od raka po zespół przewlekłego zmęczenia. Co AI może wyczytać z badań krwi?
Potencjał sztucznej inteligencji w analizie danych medycznych wykracza daleko poza opiekę pourazową. Naukowcy z Singapuru opracowali metodę o nazwie „Fragle”, która analizuje rozmiar fragmentów DNA krążącego we krwi. Jak podaje portal ecancer.org, pozwala to na szybkie i wiarygodne śledzenie odpowiedzi organizmu na leczenie raka.
Innym przykładem jest narzędzie BioMapAI, które z ponad 90% dokładnością potrafi zidentyfikować zespół przewlekłego zmęczenia (ME/CFS), czyli schorzenie objawiające się skrajnym wyczerpaniem. Jak opisuje Duke University School of Medicine, algorytm dokonuje tego na podstawie analizy wyników rutynowych badań krwi i kału, otwierając drogę do diagnostyki choroby, która przez lata była niezwykle trudna do potwierdzenia.
Skuteczność sztucznej inteligencji w medycynie potwierdzają też szersze analizy. Według przeglądu opublikowanego przez Scispot, systemy AI stosowane w analizie obrazów medycznych osiągnęły 90% czułości (czyli skuteczności w prawidłowym wykrywaniu choroby) w diagnostyce raka piersi. Dla porównania, średnia czułość w przypadku oceny przez radiologów wynosi 78%.
Co więcej, publikacja w czasopiśmie „Frontiers in Medical Engineering” zwraca uwagę na fundamentalną różnicę między tym, co widzi człowiek, a co „widzi” algorytm. Modele uczenia maszynowego potrafią zidentyfikować w danych medycznych cechy, które dla tradycyjnych metod pozostają niewidoczne. To pokazuje, że w wynikach naszych badań kryje się ogromna ilość niewykorzystanych informacji, które sztuczna inteligencja może odczytać i przełożyć na konkretne korzyści dla naszego zdrowia.
Polska buduje fundamenty pod medycynę przyszłości. Co to oznacza dla pacjentów?
Innowacje oparte na sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej realne również w polskim systemie ochrony zdrowia, głównie dzięki rosnącej dostępności danych. Jak informuje Narodowy Fundusz Zdrowia, od maja tego roku w Polsce działa bezpłatny program „Moje Zdrowie”. Umożliwia on obywatelom łatwy dostęp do rutynowych badań laboratoryjnych, takich jak morfologia krwi (podstawowe badanie jej składników), poziom glukozy (stężenie cukru), lipidogram (poziom cholesterolu), kreatynina (wskaźnik pracy nerek) czy TSH (hormon kontrolujący tarczycę). Powszechność tych badań tworzy solidną bazę danych, która w przyszłości mogłaby posłużyć systemom AI do wczesnego wykrywania chorób i monitorowania zdrowia Polaków na ogromną skalę.
Jednocześnie Polska wdraża niezbędne ramy prawne i technologiczne, aby korzystanie z tych narzędzi było bezpieczne. Według portalu mzdrowie.pl, od sierpnia tego roku w kraju obowiązuje europejski AI Act, czyli akt o sztucznej inteligencji, który nakłada na twórców systemów medycznych obowiązek zapewnienia przejrzystości i bezpieczeństwa. Działania te są zgodne ze światowymi trendami, ponieważ zarówno Światowa Organizacja Zdrowia (WHO), jak i Europejska Agencja Leków (EMA) opublikowały już swoje wytyczne.
Co więcej, w ramach Krajowego Planu Odbudowy uruchomiono nabór wniosków o dofinansowanie cyfrowej transformacji, w tym wdrożeń AI oraz podłączenia placówek do Centralnego Repozytorium Danych Medycznych (ogólnokrajowej, bezpiecznej bazy danych medycznych). Wszystko to pokazuje, że budujemy fundamenty pod medycynę przyszłości, w której inteligentne technologie mogą stać się naszym sprzymierzeńcem w dbaniu o zdrowie.
