Несмотря на то, что женщины составляют половину населения мира, их здоровье часто остается на обочине традиционных систем здравоохранения. Системное пренебрежение приводит к запоздалой диагностике и неадекватному уходу. Искусственный интеллект (ИИ) становится преобразующей силой в женском здравоохранении, улучшая принятие клинических решений, повышая точность диагностики и направляя лечение для достижения лучших результатов.

Исторически исключенное из клинических испытаний до 1970-х годов, женское здоровье остается недостаточно изученным. Такие состояния, как эндометриоз, которым страдает каждая десятая женщина, и синдром поликистозных яичников (СПКЯ) часто не диагностируются или игнорируются.

Женщины также сталкиваются с более высоким уровнем ошибочной диагностики в критических ситуациях, таких как сердечные приступы: по данным Soliant Health, в 2024 году уровень ошибочной диагностики составил 66,1%. Эти различия подчеркивают необходимость инновационных решений в сфере женского здравоохранения.

Точность диагностики и раннее выявление

Многочисленные исследования показали, что ИИ значительно повышает точность диагностики. Исследование, опубликованное в Nature Communication, показало, что системы ИИ на уровне рентгенологов помогают рентгенологам снизить ложноположительные результаты на 37,3% при ультразвуковой диагностике груди. Аналогичным образом, инструмент ИИ, протестированный NHS, проанализировал более 10 000 маммограмм, выявив все случаи рака груди, включая 11, пропущенных врачами-людьми, согласно BBC News .

Алгоритмы ИИ, особенно основанные на глубоком обучении, отлично справляются с интерпретацией медицинских изображений , часто превосходя точность рентгенологов. Модель ИИ Google Health превзошла рентгенологов в обнаружении рака груди по маммограммам, сократив количество ложноположительных и ложноотрицательных результатов.

Улучшение принятия клинических решений

С быстрым ростом машинного обучения в медицинских технологиях ИИ все больше интегрируется в здравоохранение различными способами, и по всему миру ведутся многочисленные связанные с этим исследовательские проекты. Одним из важных аспектов является то, что ИИ теперь может поддерживать принятие клинических решений и снижать гендерную предвзятость. Модели ИИ могут анализировать истории болезни и симптомы, помогая врачам исключать потенциальные диагнозы и сокращать ненужные тесты.

Один из таких инструментов, Genetic Transformer (GeneT), представляет собой мультимодальную модель обнаружения генов, разработанную BGI Genomics. Она объединяет выбор патогенных биомаркеров, проверку и полногеномную консультацию для повышения точности диагностики. Исследование, посвященное GeneT и скринингу редких заболеваний, проходит экспертную оценку и было предварительно опубликовано на medRxiv .

«ИИ может быстро овладеть профессиональными знаниями в области заболеваний, анализируя литературу, открытые источники и данные из коллабораций BGI Genomics», — сказал доктор Лян Лунган, заместитель директора ИТ-отдела BGI Genomics. «Эти «знания» позволяют ИИ предоставлять врачам действенные идеи».

BGI Genomics сотрудничает с крупными больницами, чтобы применять личный клинический опыт для диагностики и лечения редких заболеваний, гарантируя, что ИИ будет обладать практическими клиническими знаниями. При наличии достаточного количества данных такие инструменты, как GeneT, могут произвести революцию в диагностике и лечении генетических заболеваний, поражающих женщин.

Прогностическая аналитика и персонализированное лечение

Прогностическая аналитика ИИ революционизирует лечение, используя генетические и клинические данные. Она может оценить риск рецидива, метастазирования и других осложнений у пациента. Функция прогностической аналитики бесценна для таких состояний, как колоректальный рак и рак молочной железы , где раннее вмешательство может значительно улучшить результаты.

Доктор Линь Конг из Института интеллектуальных медицинских исследований (IIMR), представленный в серии ChatDNA от BGI Genomics , разрабатывает модель ИИ для скрининга колоректального рака. Эта модель не только помогает врачам в диагностике, но и предоставляет прогностические прогнозы, которые направляют персонализированное лечение.

«Мы стремимся разработать универсально применимую модель ИИ в течение следующих трех-пяти лет», — сказал доктор Линь. «Она позволит ставить более быстрые и точные диагнозы, предоставляя врачам инструменты для принятия решений на основе данных, которые могут преобразовать уход за пациентами».

Персонализированное лечение

ИИ объединяет различные типы данных — медицинские записи, изображения и генетические профили — для предоставления комплексного представления о состоянии пациента. Исследователи MIT также разработали модель ИИ, которая определяет стадии протоковой карциномы in situ (DCIS) по изображениям тканей молочной железы, что соответствует выводам патологов, сообщает MIT News.

Исследование MIT показало, что ИИ может определять стадии рака груди, которые, скорее всего, перейдут в инвазивный рак, анализируя изображения хроматина. ИИ также предсказывает, как пациенты будут реагировать на различные методы лечения рака, помогая врачам выбирать наиболее эффективные планы лечения . Прогностическое моделирование обеспечивает более персонализированное и проактивное управление раком.

ИИ — это не просто технологический тренд; это необходимость в женском здравоохранении. От улучшенной диагностики и персонализированного лечения до предиктивной аналитики — ИИ имеет потенциал для преобразования женского здравоохранения. Будущее — это непрерывное новаторство и сотрудничество, направленное на создание более справедливой и эффективной системы здравоохранения для женщин во всем мире.

Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.