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