Jestliže jsem ve svých posledních #4fantaziích psal o možnostech dialogu s umělou inteligencí, která prošla a prochází prudkým rozvojem, chtěl bych v tomto příspěvku uvést některé další příklady vhodného uplatnění umělé inteligence (Aritificial Intelligence – AI) v různých oblastech zdravotnictví. Podívejme se nyní na několik příkladů, kde se úspěšně AI již uplatnila a pomohla lékařům ať už s diagnostikou, nebo samotnou léčbou.
Uplatnění AI při diagnostice bolestí zad
Interdisciplinární tým vědců a výzkumníků v Německu představil v listopadu 2022 novou metodu, která s pomocí AI pomůže lépe a účinněji sledovat a vyhodnotit příčiny nesprávného držení zad a bolestí v zádech. Tým výzkumníků využil již známou metodu monitorování držení těla pomocí světelného projektoru a kamery, tzv. rastrovou stereografii, která dokáže vytvořit individuální model páteře, avšak tuto metodu doplnil o učící se umělou inteligenci na základě množství získaných dat pomocí diagnostiky. AI je schopna si z předložených dat natrénovat diagnostiku držení páteře a pomoci odhalit drobné individuální odchylky. Výstupy zpracované AI pomáhají nejen lépe porozumět principům správného držení zad, ale také upozornit na možné budoucí potíže v oblasti páteře. Jelikož AI se učí na základě předložených dostupných diagnostických dat, usiluje tým z několika vědeckých pracovišť v Německu o vytvoření databanky, která pomůže soustředit nezbytná data pro trénink a analýzy pomocí AI. Předpokládá se, že lékaři a fyzioterapeuté budou moci do databanky poskytovat získaná data (anonymizovaná) a naopak získávat přesnější výstupy zpracované umělou inteligencí. Technologie pomůže nejen lékařům, fyzioterapeutům či vědcům, ale také profesionálním i amatérským sportovcům.
Uplatnění AI pro efektivnější výrobu polymerních nanočástic
Polymerní nanočástice se objevily jako mocný nástroj pro doručení účinné látky léku přesně na správné místo, ve správný čas, uvnitř lidského těla, ale jejich použití bylo omezeno složitostí výroby. Nové spojení umělé inteligence a výrobních technik by mohla změnit budoucnost nanomedicíny. „Použijeme kapalné krystaly jako rozpouštědlo a také jako displej, stejný typ, jaký najdete na televizní obrazovce,” řekla Rong Yang, odborná asistentka na Smith School of Chemical and Biomolecular Engineering. „Můžeme je použít k tomu, abychom nakreslili spojení mezi vlastnostmi materiálu, jako je molekulová hmotnost, velikost a morfologie polymerních nanočástic, a pak to propojit s optickým výstupem, který vyčteme za pomoci umělé inteligence.”
Uplatnění strojového učení pro získání náhledu na malé molekuly
Nový nástroj pro identifikaci malých molekul nabízí výhody pro diagnostiku, objevy léčiv a základní výzkum. Nový model strojového učení pomůže vědcům identifikovat malé molekuly s využitím v medicíně, při objevech léčiv a environmentální chemii. Model, který vyvinuli výzkumníci z Aaltovy univerzity a Lucemburské univerzity, byl vyškolen s daty z desítek laboratoří, aby se stal jedním z nejpřesnějších nástrojů pro identifikaci malých molekul. Tisíce různých malých molekul, známých jako metabolity, přenášejí energii a buněčné informace do celého lidského těla. Vzhledem k tomu, že jsou metabolity tak malé, je obtížné je od sebe při analýze krevních vzorků odlišit – identifikace těchto molekul je však důležitá pro pochopení toho, jak cvičení, výživa, užívání alkoholu a metabolické poruchy ovlivňují zdravotní pohodu. Se začleněním dat z desítek laboratoří po celém světě je model strojového učení dostatečně přesný na to, aby dokázal rozlišit mezi molekulami zrcadlového obrazu, známými jako stereochemické varianty. Identifikační nástroje zatím nedokázaly stereochemické varianty od sebe rozeznat a očekává se, že nová schopnost otevře nové cesty v designu léčiv a dalších oblastech.
Umělá inteligence by mohla pomoci zmírnit přeplnění nemocničních zařízení
Průkopnická umělá inteligence (AI), která automaticky diagnostikuje plicní onemocnění – například tuberkulózu a zápal plic –, by mohla zmírnit zimní tlaky na nemocnice, domnívají se výzkumníci z University of the West of Scotland. Tuberkulóza a zápal plic – potenciálně závažné infekce, které postihují především plíce – často vyžadují kombinaci různých diagnostických testů – například CT, krevní testy, rentgenové snímky a ultrazvuky. Tyto testy mohou být drahé, s často zdlouhavými čekacími lhůtami na výsledky. Vyvinutá revoluční technologie – původně vytvořená k rychlému odhalení covidu-19 z rentgenových snímků – prokázala, že dokáže automaticky identifikovat řadu různých plicních onemocnění během několika minut, s přibližně 98procentní přesností. Doufá se, že tato technologie může být využita, aby pomohla zmírnit zimní zátěž přetížených nemocničních oddělení prostřednictvím rychlého a přesného odhalení onemocnění – uvolnění radiografů při vysoké poptávce, zkrácení čekacích lhůt na výsledky testů a zvýšení efektivity v rámci testovacího procesu.
Podpora paramediků
Umělá inteligence pomáhá i v terénu, daleko od jistoty stabilního napájení a řádného chlazení serverových farem, a to díky využití možností Edge computingu. Díky němu může AI vystoupit ze sterilního prostředí datových center a sloužit tam, kde je výpočetní výkon potřebný k ochraně zdraví a zachraňování životů – například v sanitním voze. Příkladem využití je experimentální systém, vyvinutý společností Dell Technologies ve spolupráci s irskou zdravotnickou službou.
Taková sanitka je vybavena technologiemi pro Edge computing a následně vzdáleně připojena k nemocnici a jejímu oddělení akutní péče. Díky tomu je možné výsledky základních vyšetření, např. EKG, analyzovat již při převozu pacienta, kdy systém automaticky detekuje nepravidelnosti srdečního rytmu. Pokud zjistí, že něco není v pořádku, upozorní záchranáře a zašle analýzu centrále, aby měla nemocnice více času připravit se na akutní příjem. Zároveň je sanitka vybavená kamerou namířenou na tvář pacienta. Software s pomocí strojového učení a algoritmů rozpoznávání obličeje dokáže detekovat prvotní příznaky krvácení do mozku či jiných vážných stavů. Okamžité upozornění na možné ohrožení života pomáhá paramedikům poskytnout pacientovi účinnou péči.
Projekt ukazuje, jak široké může být využití možností Edge computingu, která umožňují analyzovat informace v místě jejich vzniku a zbavují zdravotníky v terénu závislosti na předávání dat ke zpracování do vzdálených datových center. Jejich okamžitá analýza na místě je klíčová pro včasnou pomoc pacientovi a je charakteristickým znakem všech Edge řešení.
Čtení z mozku – technologie jako ze science-fiction
Implementace AI v medicíně nekončí sledováním příznaků krvácení do mozku nebo analýzou rentgenových snímků. Společný projekt Montrealské univerzity a společnosti Dell Technologies s pomocí techniky posouvá hranice lidských schopností. Vědci se s pomocí nejvýkonnějších superpočítačů na světě pokoušejí stvořit umělou inteligenci, která by dokázala rozpoznat lidskou činnost podle mozkové aktivity. Dobrovolníci napojení na magnetickou rezonanci provádějí určité úkony. AI analyzuje výsledky a učí se rozpoznávat, co daný člověk dělal.
Výzkum není samoúčelný. AI, která dokáže správně interpretovat vyšetření MRI, může rychleji dosahovat přesnějších výsledků při analýze komplikovaných lékařských údajů než lidský specialista.
Výše uvedené příklady ukazují jen malé zrnko možností, které ještě v budoucnu AI přinese nejen ve zdravotnictví. AI zvládne být přesnější i při doporučování pacientů k další léčbě. Umí efektivněji využít celý soubor dat získaných při vstupním vyšetření a dokáže zohlednit více faktorů, které někdy uniknou lidskému vnímání, zejména při dlouhých službách. Zavádění technologií pomůže optimalizovat organizační procesy ve zdravotnických zařízeních, a dosáhnout tak rychlejšího a nákladově efektivnějšího ošetření pacientů. Vítězi budou nakonec všichni – jak zdravotníci, tak především pacienti.
Novinky z oblasti AI budeme určitě v magazínu Inspirante dále sledovat.
Zdroje:
https://www.medica-tradefair.com
Část textu byla s úpravou přeložena pomocí překladače s technologií AI LINDAT Translation
Foto: Pixabay
