Sztuczna inteligencja będzie wspierać lekarzy? Przełomowe badanie w USA
Naukowcy z University of Washington opracowali system sztucznej inteligencji, który skutecznie wykrywa niealkoholową stłuszczeniową chorobę wątroby na podstawie elektronicznej dokumentacji medycznej. To przełomowe narzędzie może znacząco wspomóc lekarzy we wczesnym diagnozowaniu tego schorzenia.
Niealkoholowa stłuszczeniowa choroba wątroby to stan, który przez długi czas może nie dawać objawów, ale wykryty odpowiednio wcześnie jest uleczalny. Schorzenie występuje, gdy tłuszcz nie jest prawidłowo metabolizowany w wątrobie i często wiąże się z otyłością, cukrzycą typu 2 oraz nieprawidłowym poziomem cholesterolu.
Podczas konferencji The Liver Meeting, organizowanej przez American Association for the Study of Liver Diseases, badacze przedstawili wyniki eksperymentu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w diagnostyce NAFLD. System analizował elektroniczną dokumentację medyczną pacjentów z trzech placówek, identyfikując osoby spełniające kryteria choroby.
"Znaczna część pacjentów spełniających kryteria NAFLD pozostaje niezdiagnozowana" – alarmuje dr Ariana Stuart, główna autorka badania. "To niepokojące, ponieważ opóźnienia we wczesnej diagnozie zwiększają ryzyko progresji do zaawansowanej choroby wątroby" – podkreśla.
Dalsza część artykułu pod materiałem wideo
Po powodzi wciąż czekają na pieniądze. "To, co zawiodło, to urzędy"
Sztuczna inteligencja pomaga w szybszym wykrywaniu chorób
Badanie wykazało, że spośród 834 pacjentów spełniających kryteria NAFLD, tylko 137 miało oficjalnie zdiagnozowaną chorobę w dokumentacji medycznej. Oznacza to, że aż 83% pacjentów pozostało bez diagnozy, mimo dostępnych danych wskazujących na obecność schorzenia.
Badacze zaznaczają jednak, że nie jest to wina lekarzy. "Ludzie nie powinni interpretować naszych wyników jako świadectwa braku odpowiedniego wyszkolenia specjalistów lub odpowiedniego zarządzania w podstawowej opiece zdrowotnej" – mówi dr Stuart. "Nasze badanie pokazuje raczej, jak sztuczna inteligencja może uzupełniać pracę lekarzy, aby przezwyciężyć ograniczenia obecne w tradycyjnej praktyce klinicznej" – dodaje.
Wyniki sugerują, że zastosowanie sztucznej inteligencji w analizie elektronicznej dokumentacji medycznej może znacznie wspomóc lekarzy we wczesnym wykrywaniu NAFLD, zapobiegając progresji choroby do zaawansowanych stadiów.
