حسگرهای تشخیص بیماری: تشخیص بیماری ها قبل از اینکه خیلی دیر شود
حسگرهای تشخیص بیماری: تشخیص بیماری ها قبل از اینکه خیلی دیر شود
حسگرهای تشخیص بیماری: تشخیص بیماری ها قبل از اینکه خیلی دیر شود
- نویسنده:
- اکتبر 3، 2022
خلاصه بینش
دانشمندان از فناوریهای حسگر و هوش مصنوعی (AI) برای تشخیص زودهنگام بیماریها استفاده میکنند و به طور بالقوه مراقبتهای بهداشتی را با دستگاههایی که توانایی سگها در بوییدن بیماری یا استفاده از ابزارهای پوشیدنی برای نظارت بر علائم حیاتی را تقلید میکنند، متحول میکنند. این فناوری نوظهور در پیشبینی بیماریهایی مانند پارکینسون و COVID-19 نویدبخش است و تحقیقات بیشتر با هدف افزایش دقت و گسترش کاربردها انجام میشود. این پیشرفتها میتوانند پیامدهای مهمی برای مراقبتهای بهداشتی ارائه دهند، از شرکتهای بیمه که از حسگرهایی برای ردیابی دادههای بیمار استفاده میکنند تا دولتهایی که تشخیصهای مبتنی بر حسگر را در سیاستهای بهداشت عمومی ادغام میکنند.
زمینه حسگرهای تشخیص بیماری
تشخیص و تشخیص زود هنگام می تواند جان انسان ها را نجات دهد، به ویژه برای بیماری های عفونی یا بیماری هایی که ممکن است ماه ها یا سال ها طول بکشد تا علائم ظاهر شوند. به عنوان مثال، بیماری پارکینسون (PD) در طول زمان باعث زوال حرکتی (به عنوان مثال، لرزش، سفتی، و مشکلات حرکتی) می شود. برای بسیاری از افراد با کشف بیماری خود، این آسیب ها غیرقابل برگشت است. برای پرداختن به این موضوع، دانشمندان در حال تحقیق در مورد حسگرها و ماشینهایی هستند که میتوانند بیماریها را تشخیص دهند، از حسگرهایی که از بینی سگها استفاده میکنند تا آنهایی که از یادگیری ماشینی (ML) استفاده میکنند.
در سال 2021، ائتلافی از محققان، از جمله موسسه فناوری ماساچوست (MIT)، دانشگاه هاروارد، دانشگاه جانز هاپکینز در مریلند، و سگهای تشخیص پزشکی در میلتون کینز، دریافتند که میتوانند هوش مصنوعی (AI) را برای تقلید از روش سگها آموزش دهند. بوی بیماری این مطالعه نشان داد که برنامه ML با میزان موفقیت سگ ها در تشخیص برخی بیماری ها از جمله سرطان پروستات مطابقت دارد.
پروژه تحقیقاتی نمونه های ادرار را از افراد بیمار و سالم جمع آوری کرد. سپس این نمونهها برای مولکولهایی که میتوانند وجود بیماری را نشان دهند، تجزیه و تحلیل شدند. تیم تحقیقاتی گروهی از سگ ها را برای تشخیص بوی مولکول های بیمار آموزش دادند و محققان سپس میزان موفقیت آنها را در شناسایی بیماری با ML مقایسه کردند. در آزمایش نمونه های مشابه، هر دو روش بیش از 70 درصد دقت را کسب کردند. محققان امیدوارند مجموعه داده های گسترده تری را برای مشخص کردن شاخص های مهم بیماری های مختلف با جزئیات بیشتر آزمایش کنند. نمونه دیگری از حسگرهای تشخیص بیماری، نمونه ای است که توسط MIT و دانشگاه جان هاپکینز ساخته شده است. این حسگر از بینی سگ ها برای تشخیص سرطان مثانه استفاده می کند. با این حال، در حالی که سنسور با موفقیت بر روی سگ ها آزمایش شده است، هنوز کارهایی برای مناسب ساختن آن برای استفاده بالینی وجود دارد.
تاثیر مخرب
در سال 2022، محققان یک بینی الکترونیکی یا یک سیستم بویایی هوش مصنوعی را توسعه دادند که به طور بالقوه می تواند PD را از طریق ترکیبات بو روی پوست تشخیص دهد. برای ساخت این فناوری، دانشمندان چینی، طیفسنجی جرمی کروماتوگرافی گازی (GC) را با یک حسگر موج صوتی سطحی و الگوریتمهای ML ترکیب کردند. GC می تواند ترکیبات بو را از سبوم (ماده روغنی تولید شده توسط پوست انسان) تجزیه و تحلیل کند. سپس دانشمندان از این اطلاعات برای ساختن الگوریتمی برای پیشبینی دقیق حضور PD با دقت 70 درصد استفاده کردند. هنگامی که دانشمندان از ML برای تجزیه و تحلیل کل نمونه های بو استفاده کردند، دقت به 79 درصد رسید. با این حال، دانشمندان اذعان دارند که مطالعات بیشتری با حجم نمونه گسترده و متنوع باید انجام شود.
در همین حال، در دوران اوج همهگیری COVID-19، تحقیقات روی دادههای جمعآوریشده توسط ابزارهای پوشیدنی مانند Fitbit، Apple Watch و Samsung Galaxy نشان داد که این دستگاهها به طور بالقوه میتوانند عفونت ویروسی را تشخیص دهند. از آنجایی که این دستگاه ها می توانند داده های قلب و اکسیژن، الگوهای خواب و سطح فعالیت را جمع آوری کنند، می توانند به کاربران در مورد بیماری های احتمالی هشدار دهند.
به طور خاص، بیمارستان Mount Sinai دادههای اپل واچ 500 بیمار را تجزیه و تحلیل کرد و متوجه شد افرادی که به بیماری همهگیر کووید-19 مبتلا شدهاند، تغییراتی را در نرخ تغییرپذیری قلب خود نشان میدهند. محققان امیدوارند که این کشف بتواند به استفاده از ابزارهای پوشیدنی برای ایجاد یک سیستم تشخیص زودهنگام سایر ویروس ها مانند آنفولانزا و آنفولانزا منجر شود. یک سیستم هشدار همچنین می تواند برای شناسایی نقاط داغ عفونت برای ویروس های آینده طراحی شود، جایی که بخش های بهداشت می توانند قبل از تبدیل شدن این بیماری ها به همه گیری های تمام عیار مداخله کنند.
پیامدهای حسگرهای تشخیص بیماری
پیامدهای گستردهتر حسگرهای تشخیص بیماری ممکن است شامل موارد زیر باشد:
- ارائه دهندگان بیمه حسگرهای تشخیص بیماری را برای ردیابی اطلاعات مراقبت های بهداشتی بیمار ترویج می کنند.
- مصرفکنندگانی که روی حسگرها و دستگاههایی با کمک هوش مصنوعی سرمایهگذاری میکنند که بیماریهای نادر و حملات قلبی و تشنج احتمالی را شناسایی میکنند.
- افزایش فرصت های تجاری برای تولیدکنندگان پوشیدنی برای توسعه دستگاه هایی برای ردیابی بیمار در زمان واقعی.
- تمرکز پزشکان بر تلاش های مشاوره ای به جای تشخیص. به عنوان مثال، با افزایش استفاده از حسگرهای تشخیص بیماری برای کمک به تشخیص، پزشکان می توانند زمان بیشتری را صرف توسعه برنامه های درمانی شخصی کنند.
- سازمانهای تحقیقاتی، دانشگاهها و آژانسهای فدرال برای ایجاد دستگاهها و نرمافزارهایی برای بهبود تشخیص، مراقبت از بیمار و تشخیص بیماری همهگیر در مقیاس جمعیت همکاری میکنند.
- پذیرش گسترده حسگرهای تشخیص بیماری، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی را تشویق می کند تا به سمت مدل های مراقبت های بهداشتی پیش بینی کننده حرکت کنند، که منجر به مداخلات زودتر و بهبود نتایج بیمار می شود.
- دولتها در حال بازنگری در سیاستهای مراقبتهای بهداشتی برای یکپارچهسازی تشخیصهای مبتنی بر حسگر، در نتیجه سیستمهای نظارت و پاسخ سلامت عمومی کارآمدتر هستند.
- فناوری حسگر که نظارت از راه دور بیمار را قادر میسازد، بازدیدهای بیمارستانی و هزینههای مراقبتهای بهداشتی را کاهش میدهد، که بهویژه برای جوامع روستایی یا محروم مفید است.
سوالاتی که باید در نظر گرفته شود
- اگر یک پوشیدنی دارید، چگونه از آن برای ردیابی آمار سلامت خود استفاده می کنید؟
- حسگرهای تشخیص بیماری چگونه می توانند بخش مراقبت های بهداشتی را تغییر دهند؟
مراجع بینش
پیوندهای محبوب و نهادی زیر برای این بینش ارجاع داده شد: