Slimību noteikšanas sensori: atklāj slimības, pirms ir par vēlu

ATTĒLA KREDĪTS:
Attēls kredīts
iStock

Slimību noteikšanas sensori: atklāj slimības, pirms ir par vēlu

Slimību noteikšanas sensori: atklāj slimības, pirms ir par vēlu

Apakšvirsraksta teksts
Pētnieki izstrādā ierīces, kas var atklāt cilvēku slimības, lai palielinātu pacienta izdzīvošanas iespējamību.
    • Autors:
    • Autors nosaukums
      Quantumrun Foresight
    • Oktobris 3, 2022

    Ieskata kopsavilkums

    Zinātnieki izmanto sensoru tehnoloģijas un mākslīgo intelektu (AI), lai agrīni atklātu slimības, potenciāli pārveidojot veselības aprūpi ar ierīcēm, kas atdarina suņu spēju sajust slimības vai izmantot valkājamas ierīces, lai uzraudzītu dzīvības pazīmes. Šī jaunā tehnoloģija ir daudzsološa tādu slimību prognozēšanā kā Parkinsona slimība un COVID-19, un turpmāko pētījumu mērķis ir uzlabot precizitāti un paplašināt lietojumus. Šie sasniegumi varētu būtiski ietekmēt veselības aprūpi, sākot no apdrošināšanas kompānijām, kas izmanto sensorus pacientu datu izsekošanai, līdz valdībām, kas integrē uz sensoriem balstītu diagnostiku sabiedrības veselības politikā.

    Slimību noteikšanas sensoru konteksts

    Agrīna atklāšana un diagnostika var glābt dzīvības, jo īpaši attiecībā uz infekcijas slimībām vai slimībām, kuru simptomu parādīšanās var ilgt mēnešus vai gadus. Piemēram, Parkinsona slimība (PD) laika gaitā izraisa motora pasliktināšanos (piemēram, trīci, stīvumu un mobilitātes problēmas). Daudziem cilvēkiem bojājumi ir neatgriezeniski, kad viņi atklāj savu slimību. Lai risinātu šo problēmu, zinātnieki pēta dažādus sensorus un iekārtas, kas var noteikt slimības, sākot no tiem, kas izmanto suņu degunus, līdz tiem, kas izmanto mašīnmācīšanos (ML). 

    2021. gadā pētnieku koalīcija, tostarp Masačūsetsas Tehnoloģiju institūts (MIT), Hārvardas universitāte, Džona Hopkinsa universitāte Merilendā un medicīniskās noteikšanas suņi Miltonkeinsā, atklāja, ka viņi var apmācīt mākslīgo intelektu (AI), lai atdarinātu suņu veidu. pasmaržot slimību. Pētījumā konstatēts, ka ML programma atbilst suņu panākumu rādītājiem noteiktu slimību, tostarp prostatas vēža, noteikšanā. 

    Pētījuma projektā tika savākti urīna paraugi gan no slimiem, gan veseliem indivīdiem; pēc tam šajos paraugos tika analizētas molekulas, kas varētu liecināt par slimības klātbūtni. Pētnieku grupa apmācīja suņu grupu, lai atpazītu slimu molekulu smaržu, un pēc tam pētnieki salīdzināja viņu panākumus slimības identificēšanā ar ML. Pārbaudot tos pašus paraugus, abas metodes ieguva vairāk nekā 70 procentu precizitāti. Pētnieki cer pārbaudīt plašāku datu kopu, lai sīkāk noteiktu nozīmīgos dažādu slimību rādītājus. Vēl viens slimības noteikšanas sensora piemērs ir MIT un Džona Hopkinsa universitātes izstrādātais sensors. Šis sensors izmanto suņu degunu, lai noteiktu urīnpūšļa vēzi. Tomēr, lai gan sensors ir veiksmīgi pārbaudīts ar suņiem, vēl ir jādara zināms darbs, lai tas būtu piemērots klīniskai lietošanai.

    Traucējoša ietekme

    2022. gadā pētnieki izstrādāja e-degunu jeb AI ožas sistēmu, kas potenciāli var diagnosticēt PD, izmantojot smaku savienojumus uz ādas. Lai izveidotu šo tehnoloģiju, Ķīnas zinātnieki apvienoja gāzu hromatogrāfijas (GC) masas spektrometriju ar virsmas akustisko viļņu sensoru un ML algoritmus. GC varētu analizēt smakas savienojumus no sebuma (taukainai vielai, ko ražo cilvēka āda). Pēc tam zinātnieki izmantoja informāciju, lai izveidotu algoritmu, lai precīzi prognozētu PD klātbūtni ar 70 procentu precizitāti. Kad zinātnieki izmantoja ML, lai analizētu visus smakas paraugus, precizitāte pieauga līdz 79 procentiem. Tomēr zinātnieki atzīst, ka ir jāveic vairāk pētījumu ar plašu un daudzveidīgu izlases lielumu.

    Tikmēr COVID-19 pandēmijas kulminācijas laikā pētījumi par valkājamu ierīču, piemēram, Fitbit, Apple Watch un Samsung Galaxy viedpulksteņu, savāktajiem datiem parādīja, ka šīs ierīces potenciāli var noteikt vīrusu infekciju. Tā kā šīs ierīces var apkopot sirds un skābekļa datus, miega modeļus un aktivitātes līmeņus, tās var brīdināt lietotājus par iespējamām slimībām. 

    Jo īpaši Sinaja kalna slimnīca analizēja Apple Watch datus no 500 pacientiem un atklāja, ka COVID-19 pandēmijas inficētajiem ir izmaiņas sirdsdarbības ātrumā. Pētnieki cer, ka šis atklājums var novest pie valkājamu ierīču izmantošanas, lai izveidotu agrīnas noteikšanas sistēmu citiem vīrusiem, piemēram, gripai un gripai. Brīdināšanas sistēmu var arī izveidot, lai atklātu infekcijas karstos punktus nākotnes vīrusiem, kur veselības departamenti var iejaukties, pirms šīs slimības pārvēršas par pilnu pandēmiju.

    Slimību noteikšanas sensoru ietekme

    Slimību noteikšanas sensoru plašākas sekas var ietvert: 

    • Apdrošināšanas pakalpojumu sniedzēji, kas reklamē slimību noteikšanas sensorus pacientu veselības aprūpes informācijas izsekošanai. 
    • Patērētāji, kas iegulda mākslīgā intelekta atbalstītos sensoros un ierīcēs, kas nosaka retas slimības un iespējamus sirdslēkmes un krampjus.
    • Palielinās uzņēmējdarbības iespējas valkājamu ierīču ražotājiem, lai izstrādātu ierīces reāllaika pacientu izsekošanai.
    • Ārsti koncentrējas uz konsultācijām, nevis diagnostiku. Piemēram, palielinot slimību noteikšanas sensoru izmantošanu, lai palīdzētu diagnosticēt, ārsti var pavadīt vairāk laika, izstrādājot personalizētus ārstēšanas plānus.
    • Pētniecības organizācijas, universitātes un federālās aģentūras, kas sadarbojas, lai izveidotu ierīces un programmatūru, lai uzlabotu diagnostiku, pacientu aprūpi un iedzīvotāju mēroga pandēmijas noteikšanu.
    • Plaši izplatītie slimību noteikšanas sensori, kas mudina veselības aprūpes sniedzējus pāriet uz prognozējamiem veselības aprūpes modeļiem, kā rezultātā tiek veikta agrāka iejaukšanās un uzlaboti pacientu rezultāti.
    • Valdības pārskata veselības aprūpes politiku, lai integrētu uz sensoriem balstītu diagnostiku, tādējādi nodrošinot efektīvākas sabiedrības veselības uzraudzības un reaģēšanas sistēmas.
    • Sensoru tehnoloģija, kas nodrošina attālinātu pacientu uzraudzību, samazina slimnīcu apmeklējumus un veselības aprūpes izmaksas, kas ir īpaši izdevīga lauku kopienām vai kopienām ar nepietiekamu apkalpošanu.

    Jautājumi, kas jāapsver

    • Ja jums pieder valkājama ierīce, kā jūs to izmantojat, lai izsekotu jūsu veselības statistikai?
    • Kā vēl slimības noteikšanas sensori var mainīt veselības aprūpes nozari?

    Ieskata atsauces

    Šim ieskatam tika izmantotas šādas populāras un institucionālas saites: