Αισθητήρες ανίχνευσης ασθενειών: Ανίχνευση ασθενειών πριν να είναι πολύ αργά

ΠΙΣΤΩΣΗ ΕΙΚΟΝΑΣ:
Πιστωτικά Εικόνα
iStock

Αισθητήρες ανίχνευσης ασθενειών: Ανίχνευση ασθενειών πριν να είναι πολύ αργά

Αισθητήρες ανίχνευσης ασθενειών: Ανίχνευση ασθενειών πριν να είναι πολύ αργά

Κείμενο υπότιτλου
Οι ερευνητές αναπτύσσουν συσκευές που μπορούν να ανιχνεύσουν ανθρώπινες ασθένειες για να αυξήσουν την πιθανότητα επιβίωσης των ασθενών.
    • Συγγραφέας:
    • όνομα συγγραφέα
      Quantumrun Foresight
    • Οκτώβριος 3, 2022

    Περίληψη Insight

    Οι επιστήμονες αξιοποιούν τεχνολογίες αισθητήρων και τεχνητή νοημοσύνη (AI) για την έγκαιρη ανίχνευση ασθενειών, μεταμορφώνοντας ενδεχομένως την υγειονομική περίθαλψη με συσκευές που μιμούνται την ικανότητα των σκύλων να μυρίζουν ασθένειες ή να χρησιμοποιούν φορητές συσκευές για την παρακολούθηση ζωτικών σημείων. Αυτή η αναδυόμενη τεχνολογία δείχνει πολλά υποσχόμενη στην πρόβλεψη ασθενειών όπως η νόσος του Πάρκινσον και η COVID-19, και η περαιτέρω έρευνα στοχεύει στην ενίσχυση της ακρίβειας και στην επέκταση των εφαρμογών. Αυτές οι εξελίξεις θα μπορούσαν να προσφέρουν σημαντικές επιπτώσεις στην υγειονομική περίθαλψη, από τις ασφαλιστικές εταιρείες που χρησιμοποιούν αισθητήρες για την παρακολούθηση δεδομένων ασθενών έως τις κυβερνήσεις που ενσωματώνουν διαγνωστικά με βάση αισθητήρες στις πολιτικές δημόσιας υγείας.

    Πλαίσιο αισθητήρων ανίχνευσης ασθενειών

    Η έγκαιρη ανίχνευση και διάγνωση μπορεί να σώσει ζωές, ιδιαίτερα για μολυσματικές ασθένειες ή ασθένειες που μπορεί να χρειαστούν μήνες ή χρόνια για να εμφανιστούν τα συμπτώματα. Για παράδειγμα, η νόσος του Πάρκινσον (PD) προκαλεί κινητική επιδείνωση (π.χ. τρόμος, ακαμψία και προβλήματα κινητικότητας) με την πάροδο του χρόνου. Για πολλούς ανθρώπους, οι βλάβες είναι μη αναστρέψιμες όταν ανακαλύπτουν την ασθένειά τους. Για να αντιμετωπίσουν αυτό το ζήτημα, οι επιστήμονες ερευνούν διαφορετικούς αισθητήρες και μηχανές που μπορούν να ανιχνεύσουν ασθένειες, από αυτούς που χρησιμοποιούν τη μύτη των σκύλων μέχρι εκείνους που χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση (ML). 

    Το 2021, ένας συνασπισμός ερευνητών, συμπεριλαμβανομένου του Ινστιτούτου Τεχνολογίας της Μασαχουσέτης (MIT), του Πανεπιστημίου του Χάρβαρντ, του Πανεπιστημίου Τζονς Χόπκινς στο Μέριλαντ και των Σκύλων Ιατρικής Ανίχνευσης στο Μίλτον Κέινς, ανακάλυψε ότι μπορούν να εκπαιδεύσουν την τεχνητή νοημοσύνη (AI) για να μιμούνται τον τρόπο με τον οποίο τα σκυλιά μυρίζει την ασθένεια. Η μελέτη διαπίστωσε ότι το πρόγραμμα ML ταίριαζε με τα ποσοστά επιτυχίας των σκύλων στην ανίχνευση ορισμένων ασθενειών, συμπεριλαμβανομένου του καρκίνου του προστάτη. 

    Το ερευνητικό έργο συνέλεξε δείγματα ούρων τόσο από άρρωστα όσο και από υγιή άτομα. Αυτά τα δείγματα στη συνέχεια αναλύθηκαν για μόρια που θα μπορούσαν να υποδείξουν την παρουσία ασθένειας. Η ερευνητική ομάδα εκπαίδευσε μια ομάδα σκύλων να αναγνωρίζουν τη μυρωδιά των ασθενών μορίων και στη συνέχεια οι ερευνητές συνέκριναν τα ποσοστά επιτυχίας τους στον εντοπισμό της ασθένειας με αυτά της ML. Κατά τη δοκιμή των ίδιων δειγμάτων, και οι δύο μέθοδοι σημείωσαν ακρίβεια μεγαλύτερη από 70 τοις εκατό. Οι ερευνητές ελπίζουν να δοκιμάσουν ένα πιο εκτεταμένο σύνολο δεδομένων για να εντοπίσουν τους σημαντικούς δείκτες διαφόρων ασθενειών με μεγαλύτερη λεπτομέρεια. Ένα άλλο παράδειγμα αισθητήρα ανίχνευσης ασθένειας είναι αυτό που αναπτύχθηκε από το MIT και το Πανεπιστήμιο Johns Hopkins. Αυτός ο αισθητήρας χρησιμοποιεί τις μύτες των σκύλων για να ανιχνεύσει τον καρκίνο της ουροδόχου κύστης. Ωστόσο, ενώ ο αισθητήρας έχει δοκιμαστεί με επιτυχία σε σκύλους, πρέπει να γίνει ακόμη κάποια δουλειά για να καταστεί κατάλληλος για κλινική χρήση.

    Αποδιοργανωτικός αντίκτυπος

    Το 2022, οι ερευνητές ανέπτυξαν ένα σύστημα ηλεκτρονικής μύτης, ή ένα οσφρητικό σύστημα τεχνητής νοημοσύνης, που μπορεί δυνητικά να διαγνώσει την PD μέσω ενώσεων οσμής στο δέρμα. Για την κατασκευή αυτής της τεχνολογίας, επιστήμονες από την Κίνα συνδύασαν αέρια χρωματογραφία (GC)-φασματομετρία μάζας με αισθητήρα ακουστικών κυμάτων επιφάνειας και αλγόριθμους ML. Το GC θα μπορούσε να αναλύσει τις ενώσεις οσμής από το σμήγμα (μια λιπαρή ουσία που παράγεται από το ανθρώπινο δέρμα). Στη συνέχεια, οι επιστήμονες χρησιμοποίησαν τις πληροφορίες για να δημιουργήσουν έναν αλγόριθμο για να προβλέψουν με ακρίβεια την παρουσία PD, με ακρίβεια 70 τοις εκατό. Όταν οι επιστήμονες εφάρμοσαν ML για να αναλύσουν ολόκληρα τα δείγματα οσμής, η ακρίβεια εκτινάχθηκε στο 79%. Ωστόσο, οι επιστήμονες αναγνωρίζουν ότι πρέπει να διεξαχθούν περισσότερες μελέτες με εκτεταμένο και ποικίλο μέγεθος δείγματος.

    Εν τω μεταξύ, κατά τη διάρκεια της κορύφωσης της πανδημίας COVID-19, έρευνα σχετικά με δεδομένα που συλλέχθηκαν από φορητές συσκευές, όπως το Fitbit, το Apple Watch και το smartwatch Samsung Galaxy, έδειξε ότι αυτές οι συσκευές θα μπορούσαν ενδεχομένως να ανιχνεύσουν ιογενείς λοιμώξεις. Δεδομένου ότι αυτές οι συσκευές μπορούν να συλλέγουν δεδομένα για την καρδιά και το οξυγόνο, τα πρότυπα ύπνου και τα επίπεδα δραστηριότητας, θα μπορούσαν να προειδοποιήσουν τους χρήστες για πιθανές ασθένειες. 

    Συγκεκριμένα, το Mount Sinai Hospital ανέλυσε τα δεδομένα Apple Watch από 500 ασθενείς και ανακάλυψε ότι όσοι είχαν μολυνθεί από την πανδημία COVID-19 εμφάνιζαν αλλαγές στον καρδιακό ρυθμό μεταβλητότητας. Οι ερευνητές ελπίζουν ότι αυτή η ανακάλυψη μπορεί να οδηγήσει στη χρήση φορητών συσκευών για τη δημιουργία ενός συστήματος έγκαιρης ανίχνευσης για άλλους ιούς όπως η γρίπη και η γρίπη. Μπορεί επίσης να σχεδιαστεί ένα σύστημα προειδοποίησης για την ανίχνευση εστιών μόλυνσης για μελλοντικούς ιούς, όπου οι υπηρεσίες υγείας μπορούν να επέμβουν πριν αυτές οι ασθένειες εξελιχθούν σε πλήρεις πανδημίες.

    Συνέπειες των αισθητήρων ανίχνευσης ασθενειών

    Οι ευρύτερες επιπτώσεις των αισθητήρων ανίχνευσης ασθενειών μπορεί να περιλαμβάνουν: 

    • Ασφαλιστικοί πάροχοι που προωθούν αισθητήρες ανίχνευσης ασθενειών για την παρακολούθηση πληροφοριών υγειονομικής περίθαλψης ασθενών. 
    • Καταναλωτές που επενδύουν σε αισθητήρες και συσκευές με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης που ανιχνεύουν σπάνιες ασθένειες και πιθανές καρδιακές προσβολές και επιληπτικές κρίσεις.
    • Αύξηση επιχειρηματικών ευκαιριών για κατασκευαστές φορητών συσκευών να αναπτύξουν συσκευές για παρακολούθηση ασθενών σε πραγματικό χρόνο.
    • Οι γιατροί εστιάζουν στις συμβουλευτικές προσπάθειες παρά στη διάγνωση. Για παράδειγμα, αυξάνοντας τη χρήση αισθητήρων ανίχνευσης ασθενειών για να βοηθήσουν στη διάγνωση, οι γιατροί μπορούν να αφιερώσουν περισσότερο χρόνο στην ανάπτυξη εξατομικευμένων σχεδίων θεραπείας.
    • Ερευνητικοί οργανισμοί, πανεπιστήμια και ομοσπονδιακοί φορείς συνεργάζονται για τη δημιουργία συσκευών και λογισμικού για τη βελτίωση της διάγνωσης, της φροντίδας ασθενών και της ανίχνευσης πανδημίας πληθυσμιακής κλίμακας.
    • Η ευρεία υιοθέτηση αισθητήρων ανίχνευσης ασθενειών ενθαρρύνει τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης να στραφούν προς προγνωστικά μοντέλα υγειονομικής περίθαλψης, οδηγώντας σε προγενέστερες παρεμβάσεις και βελτιωμένα αποτελέσματα των ασθενών.
    • Οι κυβερνήσεις αναθεωρούν τις πολιτικές υγειονομικής περίθαλψης για να ενσωματώσουν διαγνωστικά που βασίζονται σε αισθητήρες, με αποτέλεσμα πιο αποτελεσματικά συστήματα παρακολούθησης και απόκρισης της δημόσιας υγείας.
    • Τεχνολογία αισθητήρων που επιτρέπει την απομακρυσμένη παρακολούθηση ασθενών, μειώνοντας τις επισκέψεις στα νοσοκομεία και το κόστος υγειονομικής περίθαλψης, κάτι που είναι ιδιαίτερα επωφελές για αγροτικές ή υποεξυπηρετούμενες κοινότητες.

    Ερωτήσεις προς εξέταση

    • Εάν διαθέτετε ένα wearable, πώς το χρησιμοποιείτε για να παρακολουθείτε τα στατιστικά της υγείας σας;
    • Πώς αλλιώς μπορούν οι αισθητήρες ανίχνευσης ασθενειών να αλλάξουν τον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης;