Rewolucja w służbie zdrowia: AI staje się ekspertem w zaburzeniach połykania!
FAU Erlangen-Nuremberg opracowuje narzędzie wspierane przez sztuczną inteligencję do analizy zdjęć rentgenowskich połykania w celu poprawy diagnostyki połykania.

Rewolucja w służbie zdrowia: AI staje się ekspertem w zaburzeniach połykania!
W ostatnich latach coraz większego znaczenia nabierają badania nad analizą procesów połykania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI). Szczególny nacisk położony jest na choroby neurologiczne prowadzące do zaburzeń połykania, takie jak choroba Parkinsona i udary mózgu. Informatycy z Uniwersytetu Friedricha Aleksandra w Erlangen-Norymberdze (FAU) opracowują innowacyjne narzędzie do automatycznej oceny zdjęć rentgenowskich jaskółek. Projekt jest finansowany przez Niemiecką Fundację Badawczą (DFG) kwotą około 390 000 euro. Celem tego opracowania jest zapewnienie bardziej obiektywnej i precyzyjnej analizy procesu połykania, szczególnie u osób starszych i osób z chorobą Parkinsona. Połykanie jest zwykle procesem automatycznym, jednak u niektórych grup pacjentów często występują zaburzenia i mogą prowadzić do poważnych powikłań, takich jak aspiracja, szczególnie u pacjentów z chorobą Parkinsona. FAU podali, że filmy rentgenowskie dotyczące połykania wizualizują drogę pokarmu z jamy ustnej do żołądka. Ocena tych filmów jest obecnie przeprowadzana ręcznie, dlatego jest subiektywna i podatna na błędy.
Proces wspierany przez sztuczną inteligencję, nad którym pracuje FAU, powinien być w stanie automatycznie analizować filmy i identyfikować punkty orientacyjne anatomiczne. W pierwszej fazie projektu sieci neuronowe są szkolone na podstawie danych anatomicznych. Kolejnym krokiem będzie śledzenie miąższu żywności w czasie i wykrywanie pozostałości. W końcowej fazie zebrane dane należy przenieść na ujednoliconą siatkę i wyświetlić w formie bologramu. Bologramy te umożliwią szybsze podejmowanie decyzji w praktyce klinicznej i mogą w znaczący sposób przyczynić się do wprowadzenia badań nad połykaniem promieni rentgenowskich w niemieckim systemie opieki zdrowotnej.
Zaburzenia połykania i nowe technologie
Zaburzenia połykania, zwane także dysfagią, stanowią poważne zagrożenie dla zdrowia. Prof. Kerstin Bilda z Uniwersytetu Zdrowia w Bochum podkreśla, że zaburzenia te często mogą prowadzić do zapalenia płuc. W międzynarodowym projekcie badawczym rozważano dodatkowe technologie monitorowania zaburzeń połykania. Na przykład Japonia opracowała nadającą się do noszenia opaskę na szyję, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do ilościowej oceny połykania i monitorowania parametrów życiowych. Dane te obejmują odgłosy przełykania i oddychania, a także informacje o kącie szyi i częstości tętna. HN NRW Zwraca uwagę, że urządzenie może służyć jako wsparcie w domu i podczas terapii oraz do formułowania zaleceń dotyczących spożycia.
Stosowanie opaski na szyję będzie wkrótce testowane w klinikach w Japonii, natomiast w Niemczech zebrane zostaną dane od osób bez problemów z połykaniem w celu stworzenia danych normatywnych. Potencjalne obszary zastosowania urządzenia mogą dotyczyć logopedii, neurologii i geriatrii, a dzięki współpracy z japońskimi badaczami mogłoby ono zostać wzmocnione także ponad granicami krajowymi.
Rola sztucznej inteligencji w medycynie
Zastosowanie sztucznej inteligencji w diagnostyce medycznej widoczne jest nie tylko w analizie procesów połykania. Cyfryzacja umożliwia efektywne wykorzystanie dużych ilości danych, co sprzyja wczesnemu wykrywaniu chorób i indywidualizacji terapii. Głośny Fraunhofera IKS Sztuczna inteligencja i duże zbiory danych to kluczowe pojęcia medycyny przyszłości. Inteligentne zarządzanie danymi ma zastosowanie w takich obszarach, jak podejmowanie decyzji klinicznych, chirurgia robotyczna i obrazowanie medyczne.
Podsumowując, rozwój diagnostyki połykania wspomaganej sztuczną inteligencją może nie tylko poprawić jakość usług w opiece zdrowotnej, ale także potencjalnie uratować życie. Realizowane projekty i technologie pokazują potencjał sztucznej inteligencji do zrewolucjonizowania diagnostyki i leczenia medycznego.