Megtalálták a megoldást a legritkább betegségekre is: ez a zseniális eljárás drasztikusan felgyorsítja a terápiákat

Az egészségügyi adatok robbanásszerű növekedésével a mesterséges intelligencia ma már az ellátás egyik nagyon fontos szereplője. Nem egyetlen elszigetelt programról van szó, hanem egy összetett technológiai hálóról, amely biztonságosabb betegutat teremt meg.

Ezek a rendszerek képesek azonosítani a gyógyulást befolyásoló rejtett összefüggéseket, amelyek sokaságát emberi elmével nem tudunk értelmezni, miközben az előrejelző modellek a rendelkezésre álló információkból már azelőtt jelzik a bajt, hogy a tünetek egyértelműen megjelennének. Az adatok alapján végzett csoportosítás pedig lehetővé teszi a rizikócsoportok pontos elkülönítését, így a megelőzés sokkal célzottabbá válik - hangzott el az Innovatív Gyógyszergyártók Egyesülete (AIPM) ritka betegségekről szóló februári konferenciáján.

EZ IS ÉRDEKELHET

Rab Árpád: nem azért hosszabbítottuk meg az életünket, hogy hosszabb ideig várakozzunk a halálra

"Nehéz megválaszolni, hogyan tudunk hosszú távon úgy együttműködni egy géppel, hogy közben megőrizzük a saját értékeinket" - állítja Rab Árpád jövőkutató, aki összességében mégis rendkívül optimista a technológiai fejlődéssel kapcsolatban.

Beszédes hatékonyság

A nemzetközi trendeket figyelve látható, hogy a technológia a diagnosztika élvonalába került. A nagyvilágban a röntgen-, CT- vagy szövettani leletek gépi támogatással történő elemzése már rendkívül magas, helyenként akár 96 százalékos pontossággal működik.

Ez a precizitás drasztikusan csökkenti a diagnosztikai hibák esélyét. Itt kap kulcsszerepet a mélytanulás, amely az emberi agy neuronhálózatához hasonlóan képes feldolgozni az összetett információkat: segítségével a rendszerek még az olyan nehezen értelmezhető forrásokból is következtetéseket tudnak levonni, mint a nyers genetikai szekvenálási adatok.

Szintén globális irányzat a szöveges leletek okos értelmezése és strukturálása. Ahelyett, hogy az orvosoknak több ezer oldalnyi kézzel írt vagy gépelt jegyzetet kellene manuálisan átfésülniük, a nagy nyelvi modellek képesek ezeket strukturált, kutatható adatbázissá alakítani.

Ezzel párhuzamosan az adatok integrálása is új szintet lépett: a modern diagnosztika már képes egyszerre elemezni az ultrahangfelvételeket és a klinikai leírásokat, hogy azok együttesen támogassák az orvost a döntéshozatalban. Például a vérmérgezés (szepszis) kockázatának előrejelzésére szolgáló megoldások pedig már olyan szinten bizonyítottak, hogy több típusuk megkapta a legszigorúbb egészségügyi hatósági engedélyeket is.

Kevés beteg, kevés adat

„A technológia a ritka betegségek területén is kulcsfontosságú. Itt a legnagyobb akadályt eddig az jelentette, hogy a kevés beteg miatt nem állt rendelkezésre elég adat a kutatásokhoz. A megoldást a virtuális páciensek jelentik: a kutatók valódi laborleletekből és genetikai mintákból kiindulva olyan digitális modelleket hoznak létre, amelyek statisztikailag pontosan utánozzák a valódi betegeket, de nem köthetők élő személyekhez” – mondta Dr. Szalóki Katalin, az AIPM igazgatója.

Ez a módszer – az úgynevezett „kevés mintás tanulás” – lehetővé teszi, hogy az algoritmusok már maroknyi adatból is érvényes következtetéseket vonjanak le. Ez nemcsak az adatvédelmi aggályokat küszöböli ki az intézmények közötti együttműködés során, hanem lehetővé teszi a számítógépes szimulációkat is. Így a különböző kezelési módokat először digitális térben tesztelhetik, ami drasztikusan felgyorsítja a gyógyuláshoz vezető utat ott is, ahol korábban az adatok hiánya miatt a tudományos módszerek nem mindig nyújtottak megoldást.