ЛАНЖОУ – Китайски изследователи интегрират нарастващата мощ на AI в цифровата интелигентна медицина, базирана на доказателства (i-EBM), създавайки по-динамичен, прецизен и ефективен подход към медицинските доказателства.
„Като нова модерна медицинска парадигма, i-EBM включва три измерения – интегриране на данни от множество източници, интелигентен анализ на доказателства и индивидуализирана подкрепа за вземане на решения“, каза Ге Лонг, професор в Училището по обществено здраве на университета в Ланджоу и ръководител на изследването.
„Развиващите се AI технологии са по-активни в обработката на масивни данни и превръщането им в референтни планове за лечение, позволявайки на традиционната медицина, базирана на доказателства (EBM) да напредне в ерата на AI“, добави Ге.
Публикувано в списанието „Китайски научен бюлетин“, изследването се ръководи от колегите на Ге в сътрудничество с учени, базирани на доказателства.
EBM, крайъгълен камък на съвременното вземане на медицински решения, съчетава най-добрите научни доказателства, клинична преценка и тревогите на пациентите. В продължение на десетилетия той продължава значително да подобрява научното разбиране зад медицинските решения.
„Въпреки това, ограниченията на EBM, като забавяне във времето, изолирани доказателства и недостатъчно индивидуализирано внимание към всеки пациент, са причинили проблеми в днешната сложна медицинска среда“, каза Ге.
„В ерата на AI i-EBM не е разрушителна сила за традиционния EBM модел, а по-скоро неизбежна еволюция, която е насочена към задълбочено сътрудничество между машинния интелект и човешкия опит“, добави Ге.
I-EBM изгражда единна основа за цифрово разузнаване чрез интегриране на висококачествени научни изследвания, системи за биомедицински знания и мултимодални данни от реалния свят, включително електронни медицински записи и медицински изображения, наред с други. На тази основа той се комбинира с AI технологии, индивидуализирана диагноза и предложения за лечение, за да помогне на лекарите да вземат точни решения.
„Разбира се, в началния етап това, което i-EBM може да предложи, са стандартизираните планове, които могат да служат като ориентир за лекарите“, каза Ге.
„Теоретично казано, EBM разглежда информация от различни аспекти. Въпреки това, на практика е трудно за клиницистите да търсят, подреждат и анализират такова голямо количество информация“, каза Ге.
I-EBM разширява границите на традиционното EBM. С помощта на AI технологии, като например графи на знания, той може да изгради дълбоки междудомейн връзки между данни от научни изследвания, клинични медицински досиета, медицински изображения и метеорологична информация за околната среда – задачи, които преди са се изпълнявали ръчно с голяма степен на трудност.
Освен това AI може значително да намали повтарящата се работа. Само за няколко часа, или в някои случаи дори за минути, те могат да завършат прегледа на литературата и актуализирането на доказателствата, което преди отнемаше месеци.
Според Ge, новата система може да помогне с интегрирането на данни, разпознаването на модели и причинно-следствения анализ в комплексни изследвания на традиционната китайска медицина (TCM), за да помогне за разкриването на вътрешните закони на доказателствата на TCM и да оптимизира системата за оценка.
Досега изследователският екип е приложил постиженията си чрез разработване на множество цифрови и интелигентни продукти в области като ръководството за лекарства на китайската патентна медицина, улеснявайки медицинските изследвания и практиката.
Екипът също си сътрудничи с медицински институции за провеждане на изследвания и прилагане на i-EBM при лечение на пневмония при деца. I-EBM интегрира изображения, лабораторни и клинични данни, за да изгради мултимодална база данни и да улесни по-научната диагностика и планове за лечение.
„Идва ерата на изкуствения интелект. Ние ще продължим нашето i-EBM изследване, за да подкрепим подобряването на медицинските стандарти, да насърчим равния достъп до медицински грижи, така че да играем роля в подобряването на здравето и благосъстоянието на хората“, каза Ге.
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта
