Metody sztucznej inteligencji w połączeniu z najnowszymi technologiami, w tym urządzeniami medycznymi nowej generacji, technologiami mobilnymi i czujnikami, umożliwiają lepsze monitorowanie, diagnostykę i leczenie chorób przewlekłych. Jedną z najbardziej śmiertelnych i powszechnych chorób przewlekłych jest cukrzyca. Czy sztuczna inteligencja znalazła już zastosowanie w jej diagnostyce i monitorowaniu? Czy weszła już do standardów terapii, czy nadal jest fikcją naukową?
Sztuczna inteligencja
(ang. artificial intelligence, AI) znajduje coraz więcej zastosowań w życiu
codziennym. Wykorzystywana jest m.in. do rozpoznawania mowy, analizowania
danych, podejmowania decyzji, tłumaczeń językowych i do wizualnego
rozpoznawania przedmiotów. Jest też stosowana w diabetologii. Cukrzyca jest
dużym wyzwaniem dla zdrowia publicznego, ponieważ choruje na nią około 415
milionów osób na całym świecie, z czego około połowa jest niezdiagnozowana.
Pole do zastosowania AI w diabetologii jest ogromne, zwłaszcza że wiele
technologii używanych obecnie w leczeniu nie jest pozbawione wad.
Obszary zastosowania AI w
diabetolgii
Obecnie sztuczna inteligencja w
diabetologii znajduje zastosowanie w pięciu głównych obszarach: w badaniach
przeglądowych siatkówki, w modelowaniu i w przewidywaniu ryzyka zachorowania na
cukrzycę, w podejmowaniu decyzji klinicznych, w czujnikach poziomu cukru i w
sztucznych trzustkach oraz w narzędziach dla pacjentów do samodzielnego
monitorowania i leczenia cukrzycy.
Praktyczne zastosowanie AI w
diabetologii
Poniżej znajduje się kilka
innowacyjnych technologii wykorzystujących elementy sztucznej inteligencji i
stosowanych w leczeniu i diagnostyce cukrzycy:
1. Przewidywanie ryzyka
zachorowania - opracowano system, który na podstawie przeanalizowanych
danych jest w stanie przewidzieć ryzyko zachorowania na cukrzycę w ciągu 3 lat
od przeanalizowania danych. Poza tym z dużą dokładnością jest on również w
stanie podać prognozy dotyczące ryzyka zachorowania na najbliższe 5, 9 i 15
lat. Ta technologia jako czynniki prognostyczne wykorzystuje cechy występujące
częściej u osób chorych, w tym dane dotyczące płci, wzrostu, masy ciała,
poziomu cukru we krwi, palenia i picia alkoholu.
2. Diagnostyka zmian
chorobowych w naczyniach siatkówki oka. Retinopatia cukrzycowa jest często
występującym powikłaniem cukrzycy, wynikającym z uszkodzenia naczyń
krwionośnych i mogącym prowadzić do całkowitej utraty wzroku. We wstępnych
badaniach przy pomocy sztucznej inteligencji analizowano obrazy dna oka
(siatkówki) osób cierpiących na retinopatię cukrzycową i zdrowych. Okazało się,
że algorytm z powodzeniem jest w stanie odróżnić siatkówkę osoby cierpiącej na
retinopatię cukrzycową od siatkówki osoby zdrowej. Pomaga to zaoszczędzić
kosztownych dalszych badań i w czasie rzeczywistym i dużą precyzją zdecydować,
czy pacjenta należy skierować do dalszej diagnostyki.
3. Dokładniejsze monitorowanie
poziomu cukru we krwi i spersonalizowane podawanie insuliny. Obecnie
pracuje się nad automatycznym systemem dostarczania insuliny, który jest
połączony ze sztuczną trzustką. System uczy się ze spersonalizowanych danych
użytkownika dotyczących jego odpowiedzi na ćwiczenia fizyczne oraz inne
czynniki i na tej podstawie dobiera właściwą dawkę insuliny. Jest to jedno z
najbardziej ekscytujących zastosowań AI w diabetologii i zostało dokładniej
przedstawione w dalszej części artykułu.
4. Zastosowanie AI w
podejmowaniu decyzji klinicznych. AI przy wpomaganiu podejmowania decyzji
wykorzystuje skale stosowane w diagnostyce neuropatii cukrzycowej (zaburzeń
czucia w przebiegu cukrzycy) czy narzędzia służąca do przewidywania ryzyka
konieczności skierowania pacjenta do szpitala.
5. AI w samodzielnym
monitorowaniu cukrzycy. Opracowano aplikacje, dzięki którym pacjenci mogą
samodzielnie monitorować aktywność fizyczną czy spożywane produkty. Powstały
także algorytmy do samodzielnego monitorowania cukrzycy ciężarnych.
Czy sztuczna inteligencja
zastąpi glukometr?
Jednym z zastosowań sztucznej
inteligencji w terapii cukrzycy jest monitorowanie pomiaru cukru we krwi, a
zwłaszcza monitorowanie hipoglikemii. Hipoglikemia może objawiać się
zdezorientowaniem, zdenerwowaniem, palpitacjami serca, nadmiernym poceniem się,
a w skrajnych przypadkach prowadzić nawet do śpiączki i śmierci. Z tego powodu
aplikacje służące do dokładnego monitorowania poziomu cukru we krwi są
niezwykle pożądane. Naukowcy z Wielkiej Brytanii odkryli, że przy hipoglikemii
dochodzi do niewielkich zmian w EKG. Aplikacja wykorzystująca sztuczną
inteligencje jest w stanie przy użyciu 24-godzinnego holtera monitorować rytm
serca i zanotować nawet najmniejsze zmiany. Udało się zwizualizować załamek
wykrywany przez EKG w hipoglikemii i stworzyć aplikację, która w takim
przypadku, w czasie realnym uruchamia alarm.
Cały czas trwają też pracę nad
alternatywnymi metodami do mierzenia poziomu cukru, bez konieczności użycia
glukometru. Jedną z nich jest badanie poziomu cukru w ślinie. Stężenie cukru w
ślinie jest nawet 100 razy mniejsze niż we krwi dlatego dostatecznie czułe
wykrywanie cukru w ślinie to duże wyzwanie. Opracowano już urządzenie połączone
z aplikacją mobilną. Sam pomiar odbywa się przy pomocy niezwykle dokładnego
biosensora i obecnie trwają dalsze badania nad zastosowaniem klinicznym tej
metody.
Sztuczna trzustka - Święty
Graal diabetologii
Ogromnym zainteresowaniem cieszy
się idea sztucznej trzustki. W ciągu ostatnich 20 lat ciągłe monitorowanie
glikemii (CGM) i pompy insulinowe zrewolucjonizowały diabetologię i pozwoliły
na unikanie bolesnego pobierania krwi włośniczkowej. Problemem jest jednak konieczność
manualnego wprowadzania ilości węglowodanów, które osoba chora zamierza spożyć.
Opracowano już systemy sztucznej inteligencji, które są w stanie szybko i
dokładnie wykryć, kiedy pacjent chory na cukrzycę spożywa posiłek i jak dużo
węglowodanów jest dostarczanych. Nowy system oparty na AI jest bardzo dokładny:
wykrywa węglowodany z dokładnością co do 1,2 g w ciągu 25 minut od ich
spożycia. Obecnie opracowywane są algorytmy umożliwiające wykrywanie
spersonalizowanych nawyków żywieniowych i indywidualnych odpowiedzi
fizjologicznych na spożycie węglowodanów.
Szacuje się, że do roku 2050 na
całym świecie 629 milionów osób będzie cierpiało na cukrzycę. Z tego powodu jak
najszybsze wprowadzenie metod opartych na sztucznej inteligencji jest
priorytetem. Chociaż AI od początku swojego istnienia jest kontrowersyjna, to
jednak przy opracowaniu dokładnych i godnych zaufania algorytmów może poprawić
życie milionów ludzi chorujących na cukrzycę. W kolejnym etapie oczekuje się,
że systemy oparte na sztucznej inteligencji i monitorujące stężenie cukru we
krwi zostaną bezpłatnie udostępnione do testowania szerokiej grupie
użytkowników, co umożliwi szybsze gromadzenie danych i łatwiejsze wychwycenie
potencjalnych błędów algorytmu.
Źródło:
1.
Dankwa-Mullan
I, Rivo M, Sepulveda M, Park Y, Snowdon J, Rhee K. Transforming Diabetes Care
Through Artificial Intelligence: The Future Is Here. Popul Health Manag.
2019;22(3):229-242. doi:10.1089/pop.2018.0129
2.
Contreras
I, Vehi J. Artificial Intelligence for Diabetes Management and Decision
Support: Literature Review. J Med Internet Res. 2018;20(5):e10775. Published
2018 May 30. doi:10.2196/10775
3.
Press
Release Artificial Intelligence in Diabetes Management Market : Global Industry
Analysis, Size, Share, Growth, Trends, and Forecast, 2017-2023. Published: Nov
15, 2019 2:42 a.m. ET (marketwatch)
4.
Machine
Learning for Managing Diabetes: 5 Current Use Cases (https://emerj.com/ai-sector-overviews/machine-learning-managing-diabetes-5-current-use-cases/). Emerj website accessed 14.02
