Haigust tuvastavad andurid: haiguste tuvastamine enne, kui on liiga hilja

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresight
• Oktoober 3, 2022

Ülevaate kokkuvõte

Teadlased kasutavad andurite tehnoloogiaid ja tehisintellekti (AI), et tuvastada haigusi varakult, muutes tervishoiu võimalikuks seadmetega, mis jäljendavad koerte võimet haistma haigusi või kasutavad elutähtsate näitajate jälgimiseks kantavaid vahendeid. See arenev tehnoloogia näitab paljutõotust selliste haiguste nagu Parkinsoni tõbi ja COVID-19 ennustamisel ning edasised uuringud on suunatud täpsuse suurendamisele ja rakenduste laiendamisele. Need edusammud võivad avaldada märkimisväärset mõju tervishoiule, alates kindlustusseltsidest, kes kasutavad patsiendiandmete jälgimiseks andureid, kuni valitsusteni, kes integreerivad anduripõhise diagnostika rahvatervise poliitikasse.

Haigust tuvastavate andurite kontekst

Varajane avastamine ja diagnoosimine võivad päästa elusid, eriti nakkushaiguste või haiguste puhul, mille sümptomite ilmnemiseks võib kuluda kuid või aastaid. Näiteks Parkinsoni tõbi (PD) põhjustab aja jooksul motoorseid häireid (nt värinad, jäikus ja liikumisprobleemid). Paljude inimeste jaoks on kahjud pöördumatud, kui nad avastavad oma haiguse. Selle probleemi lahendamiseks uurivad teadlased erinevaid andureid ja masinaid, mis suudavad tuvastada haigusi, alates nendest, mis kasutavad koerte nina, kuni masinõppega (ML). 

2021. aastal leidis teadlaste koalitsioon, sealhulgas Massachusettsi Tehnoloogiainstituut (MIT), Harvardi ülikool, Marylandi Johns Hopkinsi ülikool ja Milton Keynesi meditsiinilise tuvastamise koerad, et nad saavad treenida tehisintellekti (AI), et jäljendada koerte käitumist. haista haigust välja. Uuring näitas, et ML-programm vastas koerte edukuse määrale teatud haiguste, sealhulgas eesnäärmevähi tuvastamisel. 

Uurimisprojekti käigus koguti uriiniproove nii haigetelt kui tervetelt isikutelt; neid proove analüüsiti seejärel molekulide suhtes, mis võiksid viidata haiguse esinemisele. Uurimisrühm koolitas rühma koeri haigete molekulide lõhna ära tundma ja seejärel võrdlesid teadlased nende edukuse määra haiguse tuvastamisel ML-i omadega. Samade proovide testimisel saavutasid mõlemad meetodid enam kui 70-protsendilise täpsuse. Teadlased loodavad katsetada ulatuslikumat andmekogumit, et täpsemalt määrata erinevate haiguste olulised näitajad. Veel üks näide haigusi tuvastavast andurist on MIT ja Johns Hopkinsi ülikooli välja töötatud andur. See andur kasutab põievähi tuvastamiseks koerte nina. Kuigi andurit on koertel edukalt testitud, tuleb selle kliiniliseks kasutamiseks sobivaks muutmiseks veel veidi tööd teha.

Häiriv mõju

2022. aastal töötasid teadlased välja e-nina ehk AI haistmissüsteemi, mis võib potentsiaalselt diagnoosida PD naha lõhnaühendite kaudu. Selle tehnoloogia ehitamiseks ühendasid Hiina teadlased gaasikromatograafia (GC) massispektromeetria pinnaakustilise laine anduri ja ML-algoritmidega. GC suudab analüüsida rasu (inimese naha poolt toodetud õline aine) lõhnaühendeid. Seejärel kasutasid teadlased seda teavet PD esinemise täpseks ennustamiseks 70-protsendilise täpsusega algoritmi koostamiseks. Kui teadlased kasutasid kogu lõhnaproovide analüüsimiseks ML-i, tõusis täpsus 79 protsendini. Teadlased tunnistavad siiski, et tuleb läbi viia rohkem uuringuid ulatusliku ja mitmekesise valimi suurusega.

Samal ajal näitasid COVID-19 pandeemia haripunkti ajal kantavate seadmete (nt Fitbit, Apple Watch ja Samsung Galaxy nutikell) kogutud andmete uuringud, et need seadmed võivad tuvastada viirusnakkust. Kuna need seadmed suudavad koguda südame- ja hapnikuandmeid, unemustreid ja aktiivsuse taset, võivad need hoiatada kasutajaid võimalike haiguste eest. 

Eelkõige analüüsis Mount Sinai haigla 500 patsiendi Apple Watchi andmeid ja avastas, et COVID-19 pandeemiasse nakatunutel ilmnes muutusi nende südame varieeruvuses. Teadlased loodavad, et see avastus võib viia kantavate rõivaste kasutamiseni, et luua varajase avastamise süsteem teiste viiruste, nagu gripp ja gripp, jaoks. Hoiatussüsteemi saab kavandada ka tulevaste viiruste nakatumise levialade tuvastamiseks, kus tervishoiuosakonnad saavad sekkuda enne, kui need haigused arenevad täieulatuslikuks pandeemiaks.

Haigust tuvastavate andurite tagajärjed

Haiguse tuvastamise andurite laiemad tagajärjed võivad hõlmata järgmist: 

• Kindlustuspakkujad, kes reklaamivad patsiendi tervishoiuteabe jälgimiseks haigusi tuvastavaid andureid. 
• Tarbijad, kes investeerivad tehisintellekti abil anduritesse ja seadmetesse, mis tuvastavad haruldasi haigusi ning võimalikke südameinfarkti ja krampe.
• Kantavate seadmete tootjate ärivõimaluste suurendamine patsientide reaalajas jälgimise seadmete väljatöötamiseks.
• Arstid keskenduvad pigem nõustamistegevusele kui diagnostikale. Näiteks suurendades diagnoosimisel abistavate haigust tuvastavate andurite kasutamist, saavad arstid kulutada rohkem aega isikupärastatud raviplaanide väljatöötamisele.
• Teadusorganisatsioonid, ülikoolid ja föderaalasutused teevad koostööd, et luua seadmeid ja tarkvara, et täiustada diagnostikat, patsientide hooldust ja elanikkonna pandeemia tuvastamist.
• Haigust tuvastavate andurite laialdane kasutuselevõtt, mis julgustab tervishoiuteenuse osutajaid suunduma ennustavatele tervishoiumudelitele, mis toob kaasa varasemad sekkumised ja paranevad patsiendi tulemused.
• Valitsused vaatavad läbi tervishoiupoliitikat, et integreerida anduripõhine diagnostika, mille tulemuseks on tõhusamad rahvatervise seire- ja reageerimissüsteemid.
• Anduritehnoloogia, mis võimaldab patsientide kaugjälgimist, vähendab haiglakülastusi ja tervishoiukulusid, mis on eriti kasulik maapiirkondade või väheteenindatud kogukondade jaoks.

Küsimused, mida kaaluda

• Kui teil on kantav, siis kuidas saate seda oma tervisestatistika jälgimiseks kasutada?
• Kuidas muidu võivad haigusi tuvastavad andurid tervishoiusektorit muuta?