Τεχνητή νοημοσύνη στην καρδιολογία: στην καρδιά του θέματος

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει εισβάλει σε πολλούς τομείς της ζωής μας, φέρνοντας επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο προσεγγίζουμε προβλήματα και βρίσκουμε λύσεις. Οι εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην παροχή υγείας δίνουν λύσεις σε ερευνητικό, αναλυτικό αλλά και πρακτικό επίπεδο και κυριολεκτικά μπορούν να σώσουν ζωές. Αλγόριθμοι βασισμένοι στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να διαχειριστούν και να αναλύσουν κολοσσιαίες βάσεις δεδομένων, εξάγοντας μοτίβα σήμάνσης και κατανόησης πολύπλοκων μεταβλητών. Αυτά είναι όλα στοιχεία τα οποία έχουν μεγάλη σημασία στον τομέα της καρδιολογίας.

Τριάδα της τεχνητής νοημοσύνης στην καρδιολογία: Machine learning, τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ) και deep learning

Η διάκριση μεταξύ τεχνητής νοημοσύνης, machine learning και deep learning στην αρχή μπορεί να φαίνεται πολύπλοκη αλλά είναι ένα απαραίτητο βήμα ώστε να αποκτήσουμε μια καλύτερη κατανόηση στον τρόπο με τον οποίο λειτουργούν η τεχνητή νοημοσύνη και οι υποκατηγορίες της.

Ο όρος τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόστηκε πρώτη φορά από τον Τζον Μακάρθι το 1956 κατά τη διάρκεια ακαδημαϊκής ομιλίας του σχετικά με το θέμα. Τεχνητή νοημοσύνη είναι ο πιο γενικός όρος και λειτουργεί ως ένα σχήμα το οποίο ενσωματώνει τεχνολογίες, υιοθετώντας έξυπνες πράξεις από μηχανές. Αυτός ο τομέας περιλαμβάνει διάφορες τεχνολογίες που ασχολούνται με την πληθώρα δεδομένων, καταφέρνοντας την κατανόηση υποκείμενων μοτίβων μέσα σε αυτά.

Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην παροχή υγείας πολύ συχνά συγχέεται σαν μια μορφή αυτοματισμού αλλά αυτά τα δυο είναι εντελώς διαφορετικά, τόσο σε πρόθεση όσο και σε λειτουργία. Ο αυτοματισμός αναφέρεται στη διαδικασία του να μετατρέπεις εργασίες βασιζόμενες σε αλγορίθμους που εξαρτώνται από κανόνες, κάτι που παραδοσιακά γινόταν από ανθρώπους, σε μια σειρά από αυτό-εκτελούμενα βήματα από συσκευές.  Στόχος του αυτοματισμού επίσης είναι να επιτύχει τη μείωση της χειροκίνητης παρέμβασης στο ελάχιστο, αλλά οι κανόνες του έχουν τεθεί από τους ανθρώπους.

Σε αντίθεση με τον παραδοσιακό αυτοματισμό, η τεχνητή νοημοσύνη μαθαίνει από δεδομένα καταφέρνοντας έτσι να παίρνει αποφάσεις, να προβλέπει αποτελέσματα και ακόμα να προτείνει θεραπείες.

Machine learning είναι ένας ειδικός κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που επικεντρώνεται στο να δημιουργεί αυτόνομα συστήματα ικανά μάθησης δεδομένων. Τα συστήματα αυτά εξελίσσονται στο να ενισχύουν τη λειτουργικότητά τους σε συγκεκριμένες εργασίες με την πάροδο του χρόνου, μειώνοντας την αναγκαιότητα για προγραμματισμό. Θεωρείται η ραχοκοκαλιά της τεχνητής νοημοσύνης και επικεντρώνεται στο να αναπτύσσει αλγορίθμους που μπορούν να μάθουν και να παίρνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων.

Εξελίσσοντας την ιδέα του machine learning ένα βήμα παραπάνω, δημιουργήθηκε. το deep learning, ένας ειδικός κλάδος του machine  learning, εμπνευσμένος από τη δομή και τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου, και ειδικά του νευρικού συστήματος. Οι αλγόριθμοι του deep learning ειδικεύονται στην ανίχνευση μη γραμμικών μοτίβων σε δεδομένα, που τα κάνει κατάλληλα για λειτουργίες όπως εικόνα και κατανόηση γλώσσας. Στον τομέα της καρδιολογίας, το deep  learning μπορεί να εφαρμοστεί στην ανάλυση μιας πληθώρας ιατρικών εξετάσεων, όπως το καρδιογράφημα.

Τεχνητή νοημοσύνη και καρδιολογία

Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην καρδιολογία μπορεί να δώσει επαναστατικές διαστάσεις. Ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να ολοκληρώσει σε λίγες ώρες αυτό που παλιότερα  χρειαζόταν χρόνια εκμάθησης και εκπαίδευσης. Ένας από τους σημαντικότερους τομείς όπου η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην καρδιολογία διαπρέπει είναι η ανάλυση και η διαστρωμάτωση κινδύνου. Αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν το ιατρικό ιστορικό ενός ατόμου, τις εργαστηριακές εξετάσεις και άλλα σχετικά δεδομένα για να ταυτοποιήσουν μοτίβα ενδεικτικά υψηλού κινδύνου καρδιακών συμβαμάτων.

Η ανάλυση του καρδιογραφήματος είναι ένα από τα πιο σημαντικά στοιχεία στην καρδιολογία. Η τεχνική νοημοσύνη μπορεί να ταυτοποιήσει μοτίβα και ανωμαλίες που ακόμα και ο πιο έμπειρος καρδιολόγος μπορεί να μην παρατηρεί. Σε αντίθεση με τους ανθρώπους που μπορούν να αναλύσουν καρδιογράφημα βάσει της εκπαίδευσης και της εμπειρίας τους, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει δεδομένα μέσω μιας βάσης δεδομένων από κλινικά περιστατικά. Κυκλοφορεί ήδη εφαρμογή ανάγνωσης καρδιογραφήματος μέσω τεχνητής νοημοσύνης, η οποία μπορεί να αναλύσει κάθε 12κάναλο καρδιογράφημα, σε χρόνο κάτω από 5 δευτερόλεπτα. Το μοντέλο αυτό έχει εκπαιδευτεί βάσει 931.344 φυσιολογικών καρδιογραφημάτων από 172.000 ασθενείς, για να ανιχνεύει 38 διαφορετικές διαγνώσεις.

Η συνεργική σχέση μεταξύ τεχνητής νοημοσύνης και επαγγελματιών παροχής υγείας υπόσχεται να  βελτιώσει την ποιότητα της φροντίδας, ειδικά στον τομέα της καρδιολογίας. Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα δυνατό εργαλείο, η τελική απόφαση θα γίνεται από τους επαγγελματίες υγείας, ανοίγοντας νέους ορίζοντες ιατρικής αριστείας και παρεμβάσεων που θα σώσουν ζωές.