Betegségérzékelő érzékelők: A betegségek észlelése, mielőtt túl késő lenne

• Szerző:
• Szerző neve

  Quantumrun Foresight
• Október 3, 2022

Insight összefoglaló

A tudósok a szenzortechnológiákat és a mesterséges intelligenciát (AI) alkalmazzák a betegségek korai felismerésére, potenciálisan átalakítva az egészségügyi ellátást olyan eszközökkel, amelyek utánozzák a kutyák betegségszagát, vagy hordható eszközöket használnak az életjelek megfigyelésére. Ez a feltörekvő technológia ígéretesnek tűnik az olyan betegségek előrejelzésében, mint a Parkinson-kór és a COVID-19, és a további kutatások célja a pontosság növelése és az alkalmazások kiterjesztése. Ezek a fejlesztések jelentős következményekkel járhatnak az egészségügyben, a betegadatok nyomon követésére szenzorokat használó biztosítótársaságoktól kezdve az érzékelőalapú diagnosztikát a közegészségügyi politikákba integráló kormányokig.

Betegségészlelő érzékelők környezete

A korai felismerés és diagnózis életeket menthet meg, különösen a fertőző betegségek vagy olyan betegségek esetében, amelyeknél hónapokig vagy évekig tarthat a tünetek megjelenése. Például a Parkinson-kór (PD) idővel motoros romlást (például remegést, merevséget és mozgási problémákat) okoz. Sok ember számára a károk visszafordíthatatlanok, amikor felfedezik betegségüket. A probléma megoldása érdekében a tudósok különféle érzékelőket és gépeket kutatnak, amelyek képesek kimutatni a betegségeket, a kutyák orrát használóktól a gépi tanulást (ML) alkalmazókig. 

2021-ben a Massachusetts Institute of Technology (MIT), a Harvard Egyetem, a marylandi Johns Hopkins Egyetem és a Milton Keynes-i Medical Detection Dogs kutatók koalíciója megállapította, hogy képesek mesterséges intelligenciát (AI) képezni, hogy utánozzák a kutyák viselkedését. szagolja ki a betegséget. A tanulmány megállapította, hogy az ML program megfelelt a kutyák sikerességi arányának bizonyos betegségek, köztük a prosztatarák kimutatásában. 

A kutatási projekt vizeletmintákat gyűjtött beteg és egészséges egyénektől egyaránt; ezekben a mintákban azután elemezték azokat a molekulákat, amelyek betegség jelenlétére utalhatnak. A kutatócsoport egy csoport kutyát képezett ki, hogy felismerjék a beteg molekulák szagát, majd a kutatók összehasonlították a betegség azonosításában elért sikerességi rátákat az ML-hez. Ugyanazon minták tesztelésekor mindkét módszer több mint 70 százalékos pontosságot ért el. A kutatók azt remélik, hogy egy kiterjedtebb adathalmazt tesztelhetnek, hogy részletesebben meghatározhassák a különböző betegségek jelentős mutatóit. Egy másik példa a betegségészlelő érzékelőre az MIT és a Johns Hopkins Egyetem által kifejlesztett. Ez az érzékelő a kutyák orrát használja a hólyagrák kimutatására. Mindazonáltal, bár az érzékelőt sikeresen tesztelték kutyákon, még mindig van tennivaló annak érdekében, hogy alkalmas legyen klinikai használatra.

Bomlasztó hatás

2022-ben a kutatók kifejlesztettek egy e-orrot vagy mesterséges intelligencia szaglórendszert, amely potenciálisan képes diagnosztizálni a PD-t a bőrön lévő szagvegyületek révén. Ennek a technológiának az elkészítéséhez a kínai tudósok a gázkromatográfiás (GC) tömegspektrometriát egy felületi akusztikus hullámérzékelővel és ML algoritmusokkal kombinálták. A GC elemezni tudja a faggyúból (az emberi bőr által termelt olajos anyag) származó szagvegyületeket. A tudósok ezután az információ alapján egy algoritmust építettek fel a PD jelenlétének pontos előrejelzésére, 70 százalékos pontossággal. Amikor a tudósok ML-t alkalmaztak a teljes szagminta elemzésére, a pontosság 79 százalékra ugrott. A tudósok azonban elismerik, hogy több vizsgálatot kell végezni kiterjedt és változatos mintamérettel.

Eközben a COVID-19 világjárvány csúcspontján a hordható eszközök, például a Fitbit, az Apple Watch és a Samsung Galaxy okosóra által gyűjtött adatokkal kapcsolatos kutatások kimutatták, hogy ezek az eszközök potenciálisan kimutathatják a vírusfertőzést. Mivel ezek az eszközök szív- és oxigénadatokat, alvásmintákat és aktivitási szinteket gyűjthetnek, figyelmeztethetik a felhasználókat a lehetséges betegségekre. 

A Mount Sinai Kórház 500 beteg Apple Watch adatait elemezte, és felfedezte, hogy a COVID-19 világjárvány által fertőzöttek szívvariabilitási rátájuk megváltozott. A kutatók abban reménykednek, hogy ez a felfedezés a hordható eszközök használatához vezethet más vírusok, például az influenza és az influenza korai felismerésére szolgáló rendszer létrehozásához. Figyelmeztető rendszer is tervezhető a jövőbeli vírusok fertőzési gócpontjainak felderítésére, ahol az egészségügyi osztályok beavatkozhatnak, mielőtt ezek a betegségek teljes körű pandémiává fejlődnének.

Betegségérzékelő szenzorok következményei

A betegségészlelő érzékelők szélesebb körű vonatkozásai a következők lehetnek: 

• Betegségérzékelő szenzorokat népszerűsítő biztosítási szolgáltatók a betegek egészségügyi információinak nyomon követésére. 
• Azok a fogyasztók, akik mesterséges intelligencia által támogatott érzékelőkbe és eszközökbe fektetnek be, amelyek ritka betegségeket, valamint potenciális szívrohamokat és rohamokat észlelnek.
• Növekvő üzleti lehetőségek a hordható eszközök gyártói számára, hogy valós idejű betegkövető eszközöket fejlesszenek ki.
• Az orvosok a diagnosztika helyett a tanácsadásra összpontosítanak. Például a betegséget észlelő érzékelők használatának növelésével a diagnózis segítésére az orvosok több időt tölthetnek személyre szabott kezelési tervek kidolgozásával.
• Kutatószervezetek, egyetemek és szövetségi ügynökségek, amelyek együttműködnek olyan eszközök és szoftverek létrehozásában, amelyek javítják a diagnosztikát, a betegellátást és a lakossági léptékű járványfelderítést.
• A betegségészlelő érzékelők széles körben elterjedt alkalmazása arra ösztönzi az egészségügyi szolgáltatókat, hogy térjenek át a prediktív egészségügyi modellekre, ami korábbi beavatkozásokhoz és a betegek jobb kimeneteléhez vezet.
• A kormányok felülvizsgálják egészségügyi politikájukat az érzékelőalapú diagnosztika integrálása érdekében, ami hatékonyabb közegészségügyi megfigyelési és reagálási rendszereket eredményez.
• Szenzortechnológia, amely lehetővé teszi a betegek távoli megfigyelését, csökkenti a kórházi látogatásokat és az egészségügyi költségeket, ami különösen előnyös a vidéki vagy rosszul ellátott közösségek számára.

Megfontolandó kérdések

• Ha van hordható eszköze, hogyan használja azt egészségi statisztikái nyomon követésére?
• Hogyan változtathatják meg még az egészségügyi szektort a betegségérzékelő szenzorok?