Ендометриозата засяга около 190 млн. жени по света, но често остава неразпозната с години. Сега европейски учени залагат на машинно обучение при ендометриоза, за да обърнат тази тенденция.
Разберете как изкуственият интелект помага за по-ранното откриване на заболяването, какво представлява проектът FEMaLe и какви нови инструменти за диагностика на ендометриоза вече се появяват.
Защо диагнозата отнема толкова дълго
Ендометриозата е състояние, при което тъкан, подобна на лигавицата на матката, се разраства извън нея. Симптомите ѝ често биват подценявани, а пътят до диагноза може да отнеме между 4 и 11 години.
Според информация, публикувана от CORDIS (информационната служба на Европейската комисия за научни изследвания), това диагностично забавяне е едно от най-сериозните предизвикателства сред гинекологичните заболявания. Причината е, че симптомите на ендометриоза са разнообразни и рядко се вписват в един общ модел.
Сред най-честите прояви са:
- Хронична тазова болка и силно болезнена менструация
- Болка при полов акт
- Умора и храносмилателни оплаквания
- Трудности със забременяването
Проектът FEMaLe прави невидимото видимо
Финансираният от ЕС проект FEMaLe си поставя за цел да реши именно този проблем чрез клинични решения с ИИ.
„Трябваше да направим невидимото видимо. Затова донесохме технологии в област, която беше пренебрегвана с десетилетия“, обяснява Улрик Бак Кирк, главен консултант в Университета в Орхус и координатор на проекта.
В основата си FEMaLe използва изкуствен интелект в медицината, за да анализира огромни обеми данни за пациенти, от клинични записи и въпросници до генетична информация. Вместо да се фокусира върху един симптом или тест, системата разглежда цялостната картина.
Два ключови инструмента
Проектът разработва две взаимосвързани системи, тествани в пилотни програми в Дания, Унгария и Швеция:
- Система за клинично подпомагане на решения (CDSS), помага на лекарите да оценят вероятността от ендометриоза, като сигнализира за комбинации от симптоми и здравна история, които иначе биха останали незабелязани. Това е практически пример за изкуствен интелект за лекари.
- Дигитално приложение-спътник за пациентки, позволява проследяване на симптоми, лечения и нива на болка във времето.
Данните от приложението за проследяване на симптоми се анонимизират и се връщат в системата, която така се учи и подобрява предложенията си за бъдещи потребителки.
Пациентките като съавтори
Подходът на FEMaLe е холистичен. Пациентски организации и експертни панели са били част от екипа от самото начало, не само като участници, а каточаст от създателите.
„Ангажирахме пациентките от първия ден. Тяхната обратна връзка оформяше процеса на всяка стъпка“, отбелязва Кирк.
Нови диагностични инструменти
Влиянието на проекта вече надхвърля първоначалния му обхват в сферата на дигиталното здравеопазване. Изводите са допринесли за разработването на нови методи за идентифициране на ендометриоза, сред които тестът за ендометриоза със слюнка, Ziwig Endotest.
В Германия проектите MIRACUM и GECCO също изследват интегрирани здравни данни и анализ на медицински данни с помощта на ИИ, надграждайки върху наученото от FEMaLe.
Ранното откриване на ранните признаци на ендометриоза може значително да подобри качеството на живот на милиони жени. Чрез комбинация от машинно обучение, ангажиране на пациентките и нови тестове като Ziwig Endotest, проектът FEMaLe показва как технологиите могат да скъсят мъчителното диагностично забавяне.
„Това не е само за технологии. Става дума за това да сложим край на мълчанието и стигмата около състояние, което засяга толкова много милиони жени“, обобщава Кирк.
Съдържанието е информативно и не представлява консултация, препоръка или съвет. При въпроси относно вашето здраве, медицинско състояние или лечение, задължително се консултирайте с медицински специалист.
------------------------------------------
Източници
- CORDIS – Европейска комисия. Ефективна и точна диагностика на ендометриоза, задвижвана от изкуствен интелект
