Czy sztuczna inteligencja może przewidzieć atak astmy?
Astma to jedna z najczęstszych przewlekłych chorób u dzieci na całym świecie. Miliony najmłodszych pacjentów zmaga się z tym schorzeniem, które może prowadzić do nagłych pogorszeń zwanych zaostrzeniami astmy. Te epizody mogą wystąpić nagle i są główną przyczyną wizyt w szpitalach oraz nieobecności dzieci w szkole. Pomimo dostępności skutecznych leków, zapobieganie tym epizodom pozostaje dużym wyzwaniem. Naukowcy postanowili sprawdzić, czy sztuczna inteligencja może pomóc w przewidywaniu i zapobieganiu atakom astmy u dzieci.
Badacze przeanalizowali osiem różnych studiów z lat 2020-2025, obejmujących łącznie ponad 62 tysiące uczestników. Systemy sztucznej inteligencji łączyły dane z wielu źródeł jednocześnie – dokumentację medyczną, wyniki badań płuc, dane z urządzeń domowych jak inteligentne stetoskopy, informacje o zanieczyszczeniu środowiska oraz odpowiedzi pacjentów w ankietach zdrowotnych. Dzięki analizie wszystkich tych informacji razem, algorytmy mogły tworzyć indywidualne profile ryzyka dla każdego dziecka i przewidywać, kiedy może nastąpić zaostrzenie astmy.
Wyniki okazały się bardzo obiecujące – modele sztucznej inteligencji często przewyższały tradycyjne metody w przewidywaniu zaostrzeń astmy. Systemy osiągnęły skuteczność nawet do 94% w przewidywaniu potrzeby hospitalizacji i znacznie skróciły czas potrzebny lekarzom na przegląd dokumentacji – z ponad 11 minut do zaledwie 3,5 minuty. To oznacza, że lekarze mogą szybciej podejmować decyzje dotyczące leczenia, co jest kluczowe w przypadku nagłych ataków astmy. Dla rodziców to niesie nadzieję na mniej stresu związanego z nagłymi wizytami w szpitalu i lepszą jakość życia dziecka dzięki wcześniejszemu wykrywaniu problemów.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja wykazuje duży potencjał w przewidywaniu ataków astmy u dzieci, co może zrewolucjonizować opiekę nad najmłodszymi pacjentami cierpiącymi na tę przewlekłą chorobę. Analiza ośmiu badań obejmujących ponad 62 tysiące uczestników pokazała, że systemy AI łączące dane z dokumentacji medycznej, badań płuc, urządzeń domowych, informacji o środowisku i ankiet zdrowotnych potrafią tworzyć indywidualne profile ryzyka dla każdego dziecka. Modele sztucznej inteligencji często przewyższają tradycyjne metody diagnostyczne, osiągając skuteczność nawet do 94% w przewidywaniu potrzeby hospitalizacji. Dodatkowo technologia znacznie skraca czas przeglądu dokumentacji przez lekarzy z ponad 11 minut do zaledwie 3,5 minuty, co pozwala na szybsze podejmowanie decyzji terapeutycznych. Dla rodziców oznacza to mniej stresu związanego z nagłymi wizytami w szpitalu oraz lepszą jakość życia dziecka dzięki wcześniejszemu wykrywaniu zaostrzeń astmy.
