Sykdomsoppdagende sensorer: Oppdager sykdommer før det er for sent

BILDEKREDITT:
Bilde kreditt
iStock

Sykdomsoppdagende sensorer: Oppdager sykdommer før det er for sent

Sykdomsoppdagende sensorer: Oppdager sykdommer før det er for sent

Underoverskriftstekst
Forskere utvikler enheter som kan oppdage menneskelige sykdommer for å øke sannsynligheten for pasientens overlevelse.
    • Forfatter:
    • forfatternavn
      Quantumrun Foresight
    • Oktober 3, 2022

    Oppsummering av innsikt

    Forskere bruker sensorteknologier og kunstig intelligens (AI) for å oppdage sykdommer tidlig, og potensielt transformere helsevesenet med enheter som etterligner hunders evne til å lukte sykdom eller bruke wearables for å overvåke vitale tegn. Denne nye teknologien viser lovende forutsigelse av sykdommer som Parkinsons og COVID-19, og videre forskning er rettet mot å forbedre nøyaktigheten og utvide bruksområder. Disse fremskrittene kan gi betydelige implikasjoner for helsevesenet, fra forsikringsselskaper som bruker sensorer for pasientdatasporing til myndigheter som integrerer sensorbasert diagnostikk i folkehelsepolitikken.

    Sykdomsoppdagende sensorer kontekst

    Tidlig oppdagelse og diagnose kan redde liv, spesielt for smittsomme sykdommer eller sykdommer som kan ta måneder eller år før symptomene viser seg. For eksempel forårsaker Parkinsons sykdom (PD) motorisk forverring (f.eks. skjelvinger, stivhet og mobilitetsproblemer) over tid. For mange mennesker er skadene irreversible når de oppdager sykdommen. For å løse dette problemet, forsker forskere på forskjellige sensorer og maskiner som kan oppdage sykdommer, fra de som bruker hundeneser til de som bruker maskinlæring (ML). 

    I 2021 fant en koalisjon av forskere, inkludert Massachusetts Institute of Technology (MIT), Harvard University, Johns Hopkins University i Maryland og Medical Detection Dogs i Milton Keynes, at de kan trene kunstig intelligens (AI) for å etterligne måten hunder på lukte ut sykdom. Studien fant at ML-programmet samsvarte med suksessratene til hunder i å oppdage visse sykdommer, inkludert prostatakreft. 

    Forskningsprosjektet samlet inn urinprøver fra både syke og friske individer; disse prøvene ble deretter analysert for molekyler som kunne indikere tilstedeværelse av sykdom. Forskerteamet trente en gruppe hunder til å gjenkjenne lukten av syke molekyler, og forskerne sammenlignet deretter suksessratene deres med å identifisere sykdom med ML. Ved testing av de samme prøvene oppnådde begge metodene mer enn 70 prosent nøyaktighet. Forskere håper å teste et mer omfattende datasett for å finne de signifikante indikatorene på ulike sykdommer i større detalj. Et annet eksempel på en sykdomsoppdagende sensor er den som er utviklet av MIT og Johns Hopkins University. Denne sensoren bruker hundenes nese for å oppdage blærekreft. Men mens sensoren har blitt testet på hunder, er det fortsatt noe arbeid som gjenstår for å gjøre den egnet for klinisk bruk.

    Forstyrrende påvirkning

    I 2022 utviklet forskere en e-nese, eller et AI-luktesystem, som potensielt kan diagnostisere PD gjennom luktforbindelser på huden. For å bygge denne teknologien kombinerte forskere fra Kina gasskromatografi (GC)-massespektrometri med en akustisk overflatebølgesensor og ML-algoritmer. GC kunne analysere luktforbindelser fra talg (et oljeaktig stoff produsert av menneskehuden). Forskere brukte deretter informasjonen til å bygge en algoritme for nøyaktig å forutsi tilstedeværelsen av PD, med en nøyaktighet på 70 prosent. Da forskere brukte ML for å analysere hele luktprøvene, hoppet nøyaktigheten til 79 prosent. Imidlertid erkjenner forskere at flere studier med en omfattende og variert utvalgsstørrelse må utføres.

    I mellomtiden, under høyden av COVID-19-pandemien, viste forskning på data samlet inn av wearables, som Fitbit, Apple Watch og Samsung Galaxy smartwatch, at disse enhetene potensielt kunne oppdage virusinfeksjon. Siden disse enhetene kan samle hjerte- og oksygendata, søvnmønstre og aktivitetsnivåer, kan de advare brukere om potensielle sykdommer. 

    Spesielt Mount Sinai Hospital analyserte Apple Watch-dataene fra 500 pasienter og oppdaget at de som var infisert av COVID-19-pandemien viste endringer i hjertevariabiliteten. Forskere håper at denne oppdagelsen kan føre til bruk av wearables for å lage et tidlig deteksjonssystem for andre virus som influensa og influensa. Et varslingssystem kan også utformes for å oppdage infeksjonshotspots for fremtidige virus, der helseavdelinger kan gripe inn før disse sykdommene utvikler seg til fullstendige pandemier.

    Implikasjoner av sykdomsoppdagende sensorer

    Større implikasjoner av sykdomsoppdagende sensorer kan omfatte: 

    • Forsikringsleverandører fremmer sykdomsoppdagende sensorer for sporing av pasienthelseinformasjon. 
    • Forbrukere som investerer i AI-assisterte sensorer og enheter som oppdager sjeldne sykdommer og potensielle hjerteinfarkt og anfall.
    • Øke forretningsmuligheter for bærbare produsenter til å utvikle enheter for pasientsporing i sanntid.
    • Leger som fokuserer på konsulentarbeid fremfor diagnostikk. For eksempel, ved å øke bruken av sykdomsoppdagende sensorer for å hjelpe til med diagnose, kan leger bruke mer tid på å utvikle personlige behandlingsplaner.
    • Forskningsorganisasjoner, universiteter og føderale byråer samarbeider for å lage enheter og programvare for å forbedre diagnostikk, pasientbehandling og pandemioppdagelse i befolkningsskala.
    • Den utbredte bruken av sykdomsoppdagende sensorer som oppmuntrer helsepersonell til å skifte mot prediktive helsemodeller, noe som fører til tidligere intervensjoner og forbedrede pasientresultater.
    • Regjeringer reviderer helsepolitikken for å integrere sensorbasert diagnostikk, noe som resulterer i mer effektive folkehelseovervåkings- og responssystemer.
    • Sensorteknologi som muliggjør ekstern pasientovervåking, reduserer sykehusbesøk og helsekostnader, noe som er spesielt fordelaktig for landlige eller underbetjente lokalsamfunn.

    Spørsmål å vurdere

    • Hvis du eier en wearable, hvordan bruker du den til å spore helsestatistikken din?
    • Hvordan ellers kan sykdomsoppdagende sensorer endre helsesektoren?

    Innsiktsreferanser

    Følgende populære og institusjonelle lenker ble referert for denne innsikten: