Revolucija veštačke inteligencije u predviđanju dijabetesa

Slika: Nan_Got/Shutterstock.com

Uvod

Dijabetes, hronični metabolički poremećaj karakterisan visokim nivoima šećera u krvi, postao je globalna briga zbog svoje alarmantne prevalencije. Prema izveštaju Međunarodne federacije za dijabetes iz 2021. godine, oko 10,5% odraslih osoba živi sa dijabetesom, a predviđa se da će se do 2045. godine taj broj povećati za 46%.

Veštačka inteligencija (VI) u oblasti zdravstva nudi velika obećanja u korišćenju prediktivne analize, posebno u lečenju kompleksnih bolesti. Zahvaljujući svojoj sposobnosti analiziranja ogromnih količina podataka, VI algoritmi mogu tačno dijagnostikovati i predvideti verovatnoću razvoja dijabetesa, omogućavajući ranu intervenciju.

Osnovni pojmovi: razumevanje dijabetesa

Dijabetes je hronični metabolički poremećaj koji se manifestuje visokim nivoima šećera u krvi. On se javlja kada organizam ne proizvodi dovoljno insulina (tip 1 dijabetes) ili ima poteškoća u utilizaciji insulina koji proizvodi (tip 2 dijabetes). Postoji i gestacioni dijabetes.

Uobičajeni znakovi i simptomi dijabetesa uključuju učestalo mokrenje, prekomernu žeđ, neobjašnjiv gubitak težine, umor i zamućen vid. Simptomi tipa 1 dijabetesa mogu se pojaviti iznenada i brzo se pogoršavati, dok se simptomi tipa 2 dijabetesa mogu razvijati postepeno.

Rano otkrivanje i efikasno upravljanje dijabetesom su od vitalnog značaja jer to može pomoći u sprečavanju ili odgađanju komplikacija poput oštećenja nerava, oštećenja bubrega, bolesti srca i problema sa vidom.

VI u oblasti zdravstva: velika promena

Napredak VI u medicini značajno je uticao na prakse u zdravstvu, transformišući analizu podataka, dijagnostiku i prediktivno zdravlje.

VI omogućava zdravstvenim profesionalcima efikasno obradu i interpretaciju ogromnih količina kliničkih podataka. Algoritmi mašinskog učenja, podskup VI, mogu identifikovati obrasce unutar skupova podataka, omogućavajući zdravstvenim pružaocima da donose preciznije i informisanije odluke.

U oblasti dijagnostike, VI je pokazala ogroman potencijal. Algoritmi mašinskog učenja mogu tačno analizirati medicinske snimke, poput rendgenskih snimaka, magnetne rezonance i kompjuterske tomografije. Kao rezultat toga, ovi sistemi su vešti u identifikaciji nepravilnosti i pomažu radiolozima u ranom otkrivanju bolesti.

Još jedno područje u kojem je VI napravila značajan napredak je prediktivno zdravlje. Analizirajući podatke pacijenata, uključujući medicinsku istoriju, genetske informacije i faktore životnog stila, VI algoritmi mogu predvideti verovatnoću razvoja određenih bolesti. Ovo olakšava rane intervencije, individualizovane tretmane i strategije prevencije.

Prediktivna analitika: prognoza rizika od dijabetesa

Predictivna analitika u veštačkoj inteligenciji (VI) podrazumeva korišćenje algoritama mašinskog učenja za prepoznavanje obrazaca i predviđanje budućih rezultata. Industrija za negu i istraživanje dijabetesa koristi razne VI tehnike, uključujući nadgledano, nenadgledano, polu-nadgledano, pojačano učenje i duboko učenje, koje se oslanjaju na različite skupove podataka za obuku modela i predviđanje pojave i rezultata dijabetesa.

Studije slučaja: VI u predviđanju dijabetesa

U nedavnoj istraživačkoj studiji, VI metodi su uspešno korišćeni za predviđanje pojave dijabetesa. U jednom istraživanju je implementiran automatski sistem za predviđanje dijabetesa koristeći privatni skup podataka ženskih pacijenata u Bangladešu. Korišćene su tehnike mašinskog učenja, uključujući ekstremno pojačavanje i metode ansambla, kako bi se s visokim stepenom preciznosti (81%) predvideli karakteristike insulina.

Još jedno istraživanje fokusiralo se na razvoj modela predviđanja gestacijskog dijabetesa kod trudnica u Meksiku koristeći veštačku neuronsku mrežu. Model je postigao visok nivo tačnosti (70,3%) i osetljivosti (83,3%) u identifikaciji žena s visokim rizikom od razvoja gestacijskog dijabetesa. Ovaj model zasnovan na veštačkoj inteligenciji ima za cilj poboljšanje vremena i kvaliteta intervencija za gestacijski dijabetes, omogućavajući prioritetno preventivno lečenje.

U kontekstu dijabetesne makularne edeme (DME), važne komplikacije dijabetesa, istraživači su razvili VI klinički alat za donošenje odluka o lečenju bolesti. Studija je koristila model zasnovan na znanju i unapređenom algoritmu za poboljšanje korelacije kako bi detaljno izučila faktore koji utiču na DME. Predloženi model tačno je predvideo DME sa stopom preciznosti od 86,21%, što pokazuje njegovu efikasnost i tačnost. Klinički sistem podrške odlučivanju razvijen na osnovu modela omogućava personalizovano predviđanje rizika od bolesti i pravovremenu intervenciju.

Ove studije ističu uspešnu primenu VI metoda u predviđanju dijabetesa, pokazujući visoku tačnost i efikasnost u identifikaciji osoba koje su pod rizikom.

Izazovi i etičke implikacije

Predviđanja pojave bolesti na osnovu veštačke inteligencije postavljaju potencijalne prepreke i etička pitanja. Zaštita podataka je značajna briga kako bi se održalo poverenje pacijenata i poštovali zakonski i etički standardi.

Osim toga, algoritmi mogu sadržati pristrasnosti zbog istorijskih podataka na kojima su trenirani modeli veštačke inteligencije, odražavajući postojeće nejednakosti u zdravstvenoj zaštiti. Neadekvatno razmatrane pristrasnosti mogu rezultirati nepravednim i diskriminatornim predviđanjima.

Takođe je važno uzeti u obzir i lažno pozitivne i lažno negativne rezultate. Modeli veštačke inteligencije ponekad mogu napraviti greške. Redovna evaluacija i poboljšanje ovih modela su neophodni kako bi se smanjile lažne prognoze i povećala tačnost.

Etička pitanja se javljaju prilikom komunikacije pacijentima o predviđanjima pojave bolesti. Ključno je pružiti adekvatno savetovanje i podršku pacijentima koji dobijaju predviđanja o pojavi bolesti.

Zaključak

Metode veštačke inteligencije pokazale su obećavajuće rezultate u predviđanju pojave, dijagnoze i prognoze dijabetesa. Međutim, kontinuirano istraživanje i razvoj su neophodni kako bi se potpuno iskoristila snaga veštačke inteligencije u oblasti zdravstva. Nastojanja treba da reše izazove kao što su zaštita podataka, pristrasnosti i lažna predviđanja, istovremeno poboljšavajući tačnost i efikasnost.

Takođe je važno razvijanje etičkih smernica za odgovorno i etičko korišćenje veštačke inteligencije u predviđanju pojave bolesti. To će ne samo poboljšati ishode pacijenata, već i olakšati napredovanje veštačke inteligencije u oblasti zdravstva, čime će se koristiti pojedincima širom sveta.

Reference:
1. Gallardo-Rincón H, et al. (2023). Mido GDM: An innovative artificial intelligence-based.
2. International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas 2021. Available at: https://www.diabetesatlas.org.