Η Τεχνητή Νοημοσύνη: Ένα Όπλο ενάντια στον Αλτσχάιμερ

Θα μπορούσε η τεχνητή νοημοσύνη (AI) να είναι η απάντηση σε μια καταστροφική ασθένεια όπως το Αλτσχάιμερ; Νέα έρευνα δείχνει ότι η απάντηση μπορεί να είναι ένα ηχηρό ναι.

Η νόσος Αλτσχάιμερ είναι μια προοδευτική νευροεκφυλιστική διαταραχή που διαβρώνει αργά τη μνήμη, τις δεξιότητες σκέψης και την ικανότητα εκτέλεσης καθημερινών εργασιών. Είναι η πιο κοινή μορφή άνοιας και αποτελεί σημαντική πρόκληση για την υγειονομική περίθαλψη παγκοσμίως

για πάνω από 100 χρόνια

. Η αποκαρδιωτική πραγματικότητα είναι αυτή

δεν υπάρχει τρέχουσα θεραπεία για το Αλτσχάιμερ

.

Ένα από τα πιο σημαντικά ζητήματα με τη νόσο του Αλτσχάιμερ είναι ότι από τη στιγμή που τα συμπτώματα είναι αρκετά ξεκάθαρα για μια διάγνωση, η ασθένεια έχει ήδη προκαλέσει σημαντική βλάβη στον εγκέφαλο. Αυτή η καθυστέρηση περιπλέκει πολύ την αποτελεσματική θεραπεία.

Ευτυχώς, μια πρωτοποριακή μελέτη το αποκάλυψε αυτό

Το AI προβλέπει τη νόσο του Αλτσχάιμερ έως και επτά χρόνια πριν εμφανιστούν αξιοσημείωτα συμπτώματα

. Ας κάνουμε μια βαθιά βουτιά σε αυτό το επαναστατικό εύρημα και τι συνεπάγεται για το μέλλον της ανίχνευσης και της θεραπείας του Αλτσχάιμερ.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αλλάξει το παιχνίδι στην έγκαιρη ανίχνευση του Αλτσχάιμερ

Η μηχανική μάθηση, ένας τομέας της τεχνητής νοημοσύνης, επιτρέπει στους υπολογιστές να μαθαίνουν και να αναγνωρίζουν μοτίβα από τεράστιες ποσότητες δεδομένων. Οι ερευνητές αξιοποιούν αυτή τη δύναμη για να εκπαιδεύσουν αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης σε τεράστια σύνολα δεδομένων ιατρικών πληροφοριών, συμπεριλαμβανομένων σαρώσεων εγκεφάλου, γνωστικών τεστ και γενετικών δεδομένων. Αυτά τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης εντοπίζουν ανεπαίσθητες αλλαγές και μοτίβα που σχετίζονται με τη νόσο του Αλτσχάιμερ πολύ πριν από τις παραδοσιακές διαγνωστικές μεθόδους.

ΕΝΑ

πρόσφατη μελέτη που δημοσιεύτηκε

σε

Γήρανση της Φύσης

υπογραμμίζει τις απίστευτες δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης να προβλέψει τη νόσο του Αλτσχάιμερ. Ερευνητές στο Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνια στο Σαν Φρανσίσκο (UCSF) ανέπτυξαν έναν αλγόριθμο τεχνητής νοημοσύνης που προέβλεψε επιτυχώς τη νόσο του Αλτσχάιμερ με ένα αξιοσημείωτο

Ακρίβεια 72% έως και επτά χρόνια νωρίτερα

. Τα ευρήματα υποδηλώνουν ότι τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ανιχνεύσουν σημεία της νόσου πολύ νωρίτερα από τα τυπικά διαγνωστικά εργαλεία.

Πώς πέτυχαν τόσο αξιοσημείωτη επιτυχία;

Οι ερευνητές χρησιμοποίησαν έναν τύπο σχεδιασμού μελέτης που ονομάζεται αναδρομική μελέτη κοόρτης. Αυτό σημαίνει ότι κοίταξαν πίσω σε υπάρχοντα ιστορικά δεδομένα από ηλεκτρονικά αρχεία υγείας (EHRs).

Συνέλεξαν μια μεγάλη ποικιλία δεδομένων από EHRs, όπως:

• 
  Σαρώσεις εγκεφάλου
  
  : Διαφορετικοί τύποι σαρώσεων εγκεφάλου μπορούν να δείξουν αλλαγές που σχετίζονται με τη νόσο του Αλτσχάιμερ
• 
  Γνωστικά τεστ
  
  : Τεστ αξιολόγησης της μνήμης, της σκέψης και των ικανοτήτων επίλυσης προβλημάτων
• 
  Διαγνώσεις από γιατρούς
  
  : Προηγούμενες διαγνώσεις με καταστάσεις που μπορεί να συνδέονται με τον κίνδυνο Αλτσχάιμερ
• 
  Δημογραφικές πληροφορίες
  
  : Ηλικία, φύλο, εκπαίδευση κ.λπ

Αυτή η μελέτη χρησιμοποιήθηκε κυρίως

Μοντέλα Random Forest (RF).

. Φανταστείτε μια συλλογή από δέντρα αποφάσεων που εργάζονται ως ομάδα για να κάνουν μια «διάγνωση». Κάθε δέντρο θέτει μια σειρά ερωτήσεων σχετικά με τα δεδομένα υγείας του ασθενούς και οι συνδυασμένες απαντήσεις τους οδηγούν σε μια πρόβλεψη σχετικά με τον κίνδυνο Αλτσχάιμερ.

Για να εκπαιδεύσουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, οι ερευνητές τους έδωσαν ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων που περιείχε ασθενείς με και χωρίς Αλτσχάιμερ. Αυτό διδάσκει στην τεχνητή νοημοσύνη τα μοτίβα στα δεδομένα που σηματοδοτούν τον κίνδυνο Αλτσχάιμερ. Στη συνέχεια, η απόδοση του μοντέλου ελέγχεται σε ένα εντελώς ξεχωριστό “κρατημένο” σύνολο δεδομένων. Δεδομένου ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν έχει δει ποτέ ξανά αυτά τα δεδομένα, δείχνει πόσο καλά έχει μάθει πραγματικά να προβλέπει τη νόσο του Αλτσχάιμερ σε νέους ασθενείς.

Για να αξιολογήσουν πόσο καλά τα πάει το μοντέλο, οι ερευνητές χρησιμοποιούν μετρήσεις όπως το AUROC και το AUPRC. Το AUROC μετρά πόσο καλό είναι το μοντέλο στο να κάνει τη διαφορά μεταξύ εκείνων που θα αναπτύξουν και δεν θα αναπτύξουν Αλτσχάιμερ. Το AUPRC εστιάζει στο πόσες από τις θετικές προβλέψεις του μοντέλου (λέγοντας ότι κάποιος θα πάθει Αλτσχάιμερ) είναι πραγματικά σωστές.

Είναι σημαντικό ότι οι ερευνητές προχώρησαν περαιτέρω αυτά τα ευρήματα και τα επικύρωσαν:

• 
  HLD και ΑΠΟΕ
  
  : Κοίταξαν άλλα, μεγάλα
  
  Σύνολα δεδομένων EHR
  
  και επιβεβαίωσε ότι τα άτομα με υπερλιπιδαιμία (HLD) είχαν μεγαλύτερο κίνδυνο να αναπτύξουν Αλτσχάιμερ. Περαιτέρω, το
  
  Γονίδιο APOE
  
  (ένας γνωστός παράγοντας κινδύνου Alzheimer) είχε παραλλαγές που συνδέονται τόσο με HLD όσο και με Alzheimer
• 
  Σύνδεσμος οστεοπόρωσης
  
  : Βρήκαν ότι οι γυναίκες με οστεοπόρωση σε άλλα σύνολα δεδομένων είχαν επίσης ταχύτερη εξέλιξη σε Αλτσχάιμερ. Εντόπισαν επίσης μια σύνδεση με το
  
  Γονίδιο MS4A6A
  
  σε γυναίκες που επηρεάζει τόσο την οστική πυκνότητα όσο και τον κίνδυνο Αλτσχάιμερ

Οι ερευνητές μοιράστηκαν επίσης όλες τις λεπτομέρειες σχετικά με τον κώδικα του αλγορίθμου που χρησιμοποιείται δημόσια στο α

Ανάρτηση στο GitHub

με τίτλο «Μόχλευση ηλεκτρονικών αρχείων υγείας και δικτύων γνώσης για την πρόβλεψη της νόσου του Αλτσχάιμερ και τις ειδικές για το φύλο βιολογικές γνώσεις».

Οι αναμφισβήτητες δυνατότητες του AI

Αυτές οι τεχνικές, ενώ χρησιμοποιούνται ειδικά για την πρόβλεψη του Αλτσχάιμερ εδώ, δείχνουν τις αναμφισβήτητες δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική. Φανταστείτε ένα μέλλον όπου η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους γιατρούς να περάσουν από βουνά πολύπλοκων ιατρικών δεδομένων, εντοπίζοντας διακριτικά μοτίβα που μπορεί να χάσουν οι άνθρωποι. Αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε πρώιμες διαγνώσεις για μια σειρά ασθενειών, πιο εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας και ενδεχομένως ακόμη και τρόπους πρόληψης ασθενειών πριν ξεκινήσουν.

Ωστόσο, ενώ η υπόσχεση είναι τεράστια, υπάρχουν και οι προκλήσεις. Χρειαζόμαστε τεράστιες ποσότητες δεδομένων υψηλής ποιότητας για να εκπαιδεύσουμε αξιόπιστα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης. Πρέπει να αντιμετωπίσουμε προσεκτικά τις ανησυχίες για το απόρρητο και να διασφαλίσουμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα επιδεινώσει τις υπάρχουσες ανισότητες στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Το πιο σημαντικό,

Η τεχνητή νοημοσύνη θα πρέπει να παραμείνει ένα ισχυρό εργαλείο στα χέρια των γιατρών, βοηθώντας την κρίση τους και όχι αντικαθιστώντας την

.

Η μελέτη που συζητήσαμε είναι ένα σημαντικό βήμα προς τα εμπρός. Δείχνει πόσο υπεύθυνα μπορεί να αναπτυχθεί η τεχνητή νοημοσύνη

ξεκλειδώστε τις δυνατότητες που κρύβονται στα δικά μας ιατρικά αρχεία

οδηγώντας τελικά σε καλύτερα αποτελέσματα υγείας για όλους μας.

Κι αν…

Ενώ μελέτες όπως αυτή υπογραμμίζουν τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης, είναι σημαντικό να αναγνωρίζουμε τους κινδύνους που ενέχονται όταν η τόσο ισχυρή τεχνολογία ανταποκρίνεται στον ευαίσθητο τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Τα παραπλανητικά αποτελέσματα από ανεπαρκώς εκπαιδευμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε λανθασμένες διαγνώσεις, ακατάλληλες θεραπείες και ενδεχομένως ακόμη και σε βλάβη των ασθενών. Επιπλέον, το

φύση μαύρου κουτιού ορισμένων αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης

σημαίνει ότι μπορεί να είναι δύσκολο να γνωρίζουμε γιατί καταλήγουν σε συγκεκριμένα συμπεράσματα, καθιστώντας δυσκολότερο για τους γιατρούς να εμπιστευτούν και να ενσωματώσουν τα αποτελέσματα στη λήψη των αποφάσεών τους.

Υπάρχει επίσης το διαφαινόμενο ζήτημα της ιδιωτικής ζωής. Τα ιατρικά δεδομένα είναι απίστευτα πολύτιμα και ευάλωτα, όπως είδαμε στην πρόσφατη υπόθεση κυβερνοεπίθεσης Change Healthcare. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης χρειάζονται τεράστια σύνολα δεδομένων για να μάθουν, εγείροντας ανησυχίες σχετικά με παραβιάσεις δεδομένων και τη χρήση τέτοιων ευαίσθητων πληροφοριών χωρίς την κατάλληλη συναίνεση του ασθενούς. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να επιδεινώσει τις υπάρχουσες ανισότητες στην υγειονομική περίθαλψη. Εάν τα μοντέλα AI εκπαιδεύονται σε

μεροληπτικά ή ελλιπή σύνολα δεδομένων

μπορεί να διαιωνίσουν αυτές τις προκαταλήψεις, οδηγώντας σε λιγότερο αποτελεσματική φροντίδα για ορισμένους πληθυσμούς.

Είναι ζωτικής σημασίας να

μην αφήσετε τον ενθουσιασμό για την τεχνητή νοημοσύνη να επισκιάσει αυτούς τους πολύ πραγματικούς κινδύνους

. Υπεύθυνη ανάπτυξη σημαίνει αυστηρές δοκιμές, διαφάνεια στον τρόπο λειτουργίας των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και εγγυήσεις για το απόρρητο και τη δικαιοσύνη των ασθενών. Μόνο τότε μπορούμε να εκμεταλλευτούμε με σιγουριά τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης, ελαχιστοποιώντας παράλληλα την πιθανότητα πρόκλησης βλάβης.

Πίστωση επιλεγμένης εικόνας


:

atlascompany/Freepik

.