Senzori za otkrivanje bolesti: otkrivanje bolesti prije nego što bude prekasno

KREDIT ZA SLIKU:
Image credit
iStock

Senzori za otkrivanje bolesti: otkrivanje bolesti prije nego što bude prekasno

Senzori za otkrivanje bolesti: otkrivanje bolesti prije nego što bude prekasno

Tekst podnaslova
Istraživači razvijaju uređaje koji mogu otkriti ljudske bolesti kako bi povećali vjerovatnoću preživljavanja pacijenata.
    • Autor:
    • Ime autora
      Quantumrun Foresight
    • Oktobar 3, 2022

    Sažetak uvida

    Naučnici koriste senzorske tehnologije i umjetnu inteligenciju (AI) za rano otkrivanje bolesti, potencijalno transformirajući zdravstvenu zaštitu s uređajima koji oponašaju sposobnost pasa da nanjuše bolest ili koriste nosive uređaje za praćenje vitalnih znakova. Ova nova tehnologija obećava u predviđanju bolesti poput Parkinsonove bolesti i COVID-19, a daljnja istraživanja usmjerena su na povećanje točnosti i proširenje aplikacija. Ovaj napredak mogao bi ponuditi značajne implikacije za zdravstvenu zaštitu, od osiguravajućih kompanija koje koriste senzore za praćenje podataka o pacijentima do vlada koje integriraju dijagnostiku zasnovanu na senzorima u politike javnog zdravlja.

    Kontekst senzora za otkrivanje bolesti

    Rano otkrivanje i dijagnoza mogu spasiti živote, posebno za zarazne bolesti ili bolesti za koje mogu proći mjeseci ili godine dok se simptomi ne pojave. Na primjer, Parkinsonova bolest (PD) uzrokuje pogoršanje motora (npr. drhtanje, ukočenost i probleme s pokretljivošću) tokom vremena. Za mnoge ljude štete su nepovratne kada otkriju svoju bolest. Kako bi riješili ovaj problem, naučnici istražuju različite senzore i mašine koje mogu otkriti bolesti, od onih koji koriste pseće nosove do onih koji koriste mašinsko učenje (ML). 

    Godine 2021. koalicija istraživača, uključujući Massachusetts Institute of Technology (MIT), Univerzitet Harvard, Univerzitet Johns Hopkins u Marylandu i Medical Detection Dogs u Milton Keynesu, otkrila je da mogu trenirati umjetnu inteligenciju (AI) da oponaša način na koji psi namirisati bolest. Studija je pokazala da se program ML podudara sa stopama uspjeha pasa u otkrivanju određenih bolesti, uključujući rak prostate. 

    Istraživački projekat prikupljao je uzorke urina oboljelih i zdravih osoba; ovi uzorci su zatim analizirani na molekule koji bi mogli ukazivati ​​na prisustvo bolesti. Istraživački tim je trenirao grupu pasa da prepoznaju miris oboljelih molekula, a istraživači su zatim upoređivali njihove stope uspjeha u identifikaciji bolesti s onima od ML. U testiranju istih uzoraka, obje metode su postigle više od 70 posto tačnosti. Istraživači se nadaju da će testirati opsežniji skup podataka kako bi detaljnije odredili značajne pokazatelje različitih bolesti. Još jedan primjer senzora za otkrivanje bolesti je onaj koji su razvili MIT i Univerzitet Johns Hopkins. Ovaj senzor koristi pseće nosove za otkrivanje raka mokraćne bešike. Međutim, iako je senzor uspješno testiran na psima, još uvijek treba učiniti nešto kako bi bio prikladan za kliničku upotrebu.

    Ometajući uticaj

    2022. godine, istraživači su razvili e-nos, ili AI olfaktorni sistem, koji potencijalno može dijagnosticirati PD putem mirisnih spojeva na koži. Da bi izgradili ovu tehnologiju, naučnici iz Kine su kombinovali gasnu hromatografiju (GC)-masenu spektrometriju sa senzorom površinskih akustičnih talasa i ML algoritmima. GC bi mogao analizirati jedinjenja mirisa iz sebuma (uljne supstance koje proizvodi ljudska koža). Naučnici su zatim koristili informacije da naprave algoritam za precizno predviđanje prisustva PD, sa tačnošću od 70 procenata. Kada su naučnici primenili ML da analiziraju čitave uzorke mirisa, tačnost je skočila na 79 procenata. Međutim, naučnici priznaju da je potrebno provesti više studija sa opsežnom i raznolikom veličinom uzorka.

    U međuvremenu, tokom vrhunca pandemije COVID-19, istraživanje podataka prikupljenih od nosivih uređaja, kao što su Fitbit, Apple Watch i Samsung Galaxy pametni sat, pokazalo je da ovi uređaji mogu potencijalno otkriti virusnu infekciju. Budući da ovi uređaji mogu prikupljati podatke o srcu i kisiku, obrasce spavanja i nivoe aktivnosti, mogli bi upozoriti korisnike na potencijalne bolesti. 

    Konkretno, bolnica Mount Sinai analizirala je podatke Apple Watcha od 500 pacijenata i otkrila da su oni zaraženi pandemijom COVID-19 pokazali promjene u stopi varijabilnosti srca. Istraživači se nadaju da ovo otkriće može dovesti do upotrebe nosivih uređaja za stvaranje sistema za rano otkrivanje drugih virusa poput gripe i gripe. Sistem upozorenja također može biti dizajniran za otkrivanje žarišta zaraze za buduće viruse, gdje zdravstvene službe mogu intervenirati prije nego što se ove bolesti razviju u pune pandemije.

    Implikacije senzora za otkrivanje bolesti

    Šire implikacije senzora za otkrivanje bolesti mogu uključivati: 

    • Pružaoci osiguranja koji promoviraju senzore za otkrivanje bolesti za praćenje informacija o zdravstvenoj zaštiti pacijenata. 
    • Potrošači koji ulažu u senzore i uređaje potpomognute umjetnom inteligencijom koji otkrivaju rijetke bolesti i potencijalne srčane udare i napade.
    • Povećanje poslovnih mogućnosti za proizvođače nosivih uređaja da razviju uređaje za praćenje pacijenata u realnom vremenu.
    • Ljekari se fokusiraju na konsultantske napore, a ne na dijagnostiku. Na primjer, povećanjem upotrebe senzora za otkrivanje bolesti za pomoć u dijagnozi, liječnici mogu provesti više vremena u razvijanju personaliziranih planova liječenja.
    • Istraživačke organizacije, univerziteti i savezne agencije sarađuju na stvaranju uređaja i softvera za poboljšanje dijagnostike, brige o pacijentima i otkrivanja pandemije na populacijskom nivou.
    • Široko rasprostranjeno usvajanje senzora za otkrivanje bolesti koji ohrabruju pružaoce zdravstvenih usluga da pređu na prediktivne modele zdravstvene zaštite, što dovodi do ranijih intervencija i poboljšanih ishoda pacijenata.
    • Vlade revidiraju politiku zdravstvene zaštite kako bi integrisale dijagnostiku zasnovanu na senzorima, što rezultira efikasnijim nadzorom javnog zdravlja i sistemima odgovora.
    • Tehnologija senzora koja omogućava daljinsko praćenje pacijenata, smanjenje bolničkih posjeta i troškova zdravstvene zaštite, što je posebno korisno za ruralne zajednice ili zajednice sa nedostatkom usluga.

    Pitanja koja treba razmotriti

    • Ako posjedujete nosivi uređaj, kako ga koristiti za praćenje svoje zdravstvene statistike?
    • Kako inače senzori za otkrivanje bolesti mogu promijeniti zdravstveni sektor?

    Insight reference

    Za ovaj uvid referencirane su sljedeće popularne i institucionalne veze: