Revolucija v diagnostiki endometrioze: AI prinaša novo upanje!

Revolucija v diagnostiki endometrioze: AI prinaša novo upanje!

Endometrioza je večinoma neznana, a zelo razširjena bolezen, za katero ocenjujejo, da prizadene vsako deseto do petnajsto žensko v rodni dobi v Nemčiji. Kljub obsežnim simptomom, kot so močne bolečine v medenici med menstruacijo, neplodnost in funkcionalne motnje pri odvajanju blata in uriniranju, diagnoza pogosto ni postavljena. Običajno traja povprečno osem let, da se bolezen prepozna. Mnogi bolniki za svojo bolezen izvedo šele med endoskopskim posegom. To ogromno število neprijavljenih primerov in različni simptomi predstavljajo velik izziv za medicinsko oskrbo. Nova pobuda univerze Friedrich-Alexander Erlangen-Nürnberg (FAU) je namenjena izboljšanju diagnostičnih možnosti z uporabo umetne inteligence (AI).

Raziskovalni projekt, imenovan EndoKI, prejema sredstva v višini treh milijonov evrov od bavarskega deželnega ministrstva za zdravje, nego in preventivo. Cilj je izboljšati neinvazivno diagnostiko in učinkovito zdravljenje bolnic z endometriozo. Izvajal se bo v obdobju treh let in združuje različne tehnike slikanja, kot sta ultrazvok in MRI, z metodami umetne inteligence za razvoj podrobnega 3D modela za paciente. Ta projekt vodi multidisciplinarna skupina petih znanstvenikov iz FAU in univerzitetne bolnišnice Erlangen, ki jo podpirajo partnerji z Univerze v Würzburgu in Tehnične univerze v Münchnu.

Izzivi pri diagnozi endometrioze

Simptomi endometrioze so pogosto prezrti ali napačno interpretirani, kar vodi do znatnih zamud pri diagnozi, ki lahko trajajo od štiri do enajst let. Da bi to spremenili, so raziskovalci v projektu FEMaLe, ki ga financira EU, razvili dodatne inovativne pristope. Ta uporablja AI za analizo bolnikovih podatkov, kot so klinični zapisi, simptomi in genetske informacije. Ta tehnologija omogoča odkrivanje subtilnih vzorcev in zgodnjih znakov endometrioze v zgodnji fazi.

V okviru projekta FEMaLe sta bila razvita dva ključna sistema: sistem za podporo kliničnega odločanja za zdravstvene delavce in digitalna spremljevalna aplikacija za bolnike. Ta aplikacija uporabnikom omogoča spremljanje simptomov in zdravljenja skozi čas. Anonimizirani podatki iz aplikacije tečejo v motor AI, kar pomaga izboljšati diagnostične predloge. Cilj je pospešiti diagnostiko in s tem zmanjšati število potrebnih operacij.

Integracija AI v zdravljenje

Poleg izboljšanja diagnoze bi lahko integracija umetne inteligence spodbujala tudi inovativne pristope k zdravljenju endometrioze. V tem kontekstu je razvoj aplikacije Endo. Temelji na smernicah neodvisne strokovne skupine EU, ki upošteva načela, kot so zakonitost, etičnost in trdnost. To zagotavlja, da je uporaba te tehnologije v skladu z zakonskimi zahtevami in etičnimi načeli.

Možne aplikacije za AI so obetavne. Z analizo uporabnikovih dnevnikov simptomov lahko umetna inteligenca prepozna vzorce in odkrije povezave med simptomi in dejavniki, kot sta prehrana ali vadba. Prav tako bi se lahko izognili nepotrebnim invazivnim posegom in omogočili hitrejšo diagnozo. Umetna inteligenca se bo nenehno učila in izboljševala na podlagi povratnih informacij uporabnikov in rastoče zbirke podatkov o simptomih in kliničnih rezultatih.

Dolgoročno bo ustvarjena psevdonimizirana zbirka podatkov z nabori podatkov MRI in histopatološkimi informacijami. Izvedena bo tudi kvalitativna etnografska podštudija, ki bo zajela perspektive ginekologov, pacientk in raziskovalcev. Treba je razviti priporočila za diagnostiko in terapijo, tudi za organizacije, kot je WHO. V letu 2028 je na FAU in UKC načrtovana konferenca na temo endometrioze z namenom prenosa pridobljenega znanja in spodbujanja izmenjave med strokovnjaki.

Na splošno kaže, da kombinacija umetne inteligence in interdisciplinarnih raziskav odpira obetavne načine za trajnostno izboljšanje oskrbe bolnic z endometriozo. [FAU] poroča o pomembnih korakih k učinkovitejši diagnostiki in terapiji. Toda projekti, kot sta [CORDIS] in [Endometriose.App], ponazarjajo tudi potrebo po izboljšanju kakovosti življenja prizadetih žensk ter razumevanju, merjenju in zdravljenju njihove bolečine.