Σε μια εποχή όπου η ιατρική παραμένει κατά κύριο λόγο αντιδραστική—αντιμετωπίζοντας ασθένειες μόνο όταν εμφανιστούν συμπτώματα—μια νέα καναδική μελέτη και τα wearables ανοίγουν τον δρόμο για ένα εντελώς διαφορετικό μέλλον. Επιστήμονες από το Ερευνητικό Ινστιτούτο του Κέντρου Υγείας του Πανεπιστημίου McGill και το ίδιο το Πανεπιστήμιο McGill ανέπτυξαν μια πρωτοποριακή πλατφόρμα τεχνητής νοημοσύνης (AI), η οποία ανιχνεύει συστηματική φλεγμονή πριν από την εκδήλωση οποιουδήποτε συμπτώματος.
Φλεγμονή: Ένα Σιωπηλό Προοίμιο Ασθένειας
Η οξεία συστηματική φλεγμονή αποτελεί την αρχική και γρήγορη αντίδραση του ανοσοποιητικού συστήματος απέναντι σε ιούς, όπως αυτοί που προκαλούν λοιμώξεις του αναπνευστικού (π.χ. γρίπη, RSV, SARS-CoV-2). Ενώ συχνά υποχωρεί από μόνη της, σε κάποιες περιπτώσεις μπορεί να οδηγήσει σε σοβαρές επιπλοκές, όπως βλάβες οργάνων ή ακόμη και θάνατο, ειδικά σε ευάλωτες ομάδες πληθυσμού όπως οι ασθενείς με ΧΑΠ. Η έγκαιρη ανίχνευση αυτής της φλεγμονής μπορεί να σώσει ζωές—και αυτή είναι ακριβώς η υπόσχεση της νέας μελέτης.
AI & Wearables: Μια «Έξυπνη» Συμμαχία για την Υγεία
Στην πρωτοποριακή αυτή μελέτη, 55 υγιείς ενήλικες (18-59 ετών) έλαβαν εμβόλιο ζωντανού εξασθενημένου ιού γρίπης, προκειμένου να προσομοιωθεί πραγματική λοίμωξη. Οι συμμετέχοντες φορούσαν ταυτόχρονα τρεις διαφορετικές wearable συσκευές—έναν «έξυπνο» δακτύλιο, ένα «έξυπνο» ρολόι και ένα «έξυπνο» μπλουζάκι—που κατέγραφαν δεδομένα όπως:
-
Καρδιακός ρυθμός
-
Μεταβλητότητα καρδιακού ρυθμού
-
Θερμοκρασία σώματος
-
Αναπνευστικός ρυθμός
-
Αρτηριακή πίεση
-
Φυσική δραστηριότητα
-
Ποιότητα ύπνου
Παράλληλα, συλλέχθηκαν δείγματα αίματος, πραγματοποιήθηκαν μοριακά τεστ για ιούς του αναπνευστικού, και καταγράφηκαν υποκειμενικά συμπτώματα μέσω εφαρμογής κινητού. Συνολικά, συγκεντρώθηκαν πάνω από 2 δισεκατομμύρια σημεία δεδομένων, τα οποία τροφοδότησαν αλγορίθμους μηχανικής μάθησης. Οι αλγόριθμοι αυτοί εκπαιδεύτηκαν ώστε να αναγνωρίζουν αφανή σημάδια ανοσολογικής αντίδρασης.
Πρόβλεψη με 90% Ακρίβεια
Το πιο αποδοτικό μοντέλο χρησιμοποίησε το μικρότερο σύνολο χαρακτηριστικών (πιο πρακτικό για καθημερινή χρήση) και κατάφερε να προβλέψει οξεία συστηματική φλεγμονή με ευαισθησία σχεδόν 90%. Δηλαδή, το μοντέλο εντόπισε σωστά σχεδόν 9 στις 10 πραγματικές περιπτώσεις φλεγμονής—πριν ακόμα εμφανιστούν τα συμπτώματα. Σύμφωνα με τον επικεφαλής συγγραφέα Δρ. Dennis Jensen, η έγκαιρη προειδοποίηση για μια ανοσολογική κρίση παρέχει τόσο στον ασθενή όσο και στους γιατρούς πολύτιμο χρόνο για να προλάβουν επιπλοκές, αποφεύγοντας νοσηλείες και επιπλέον δαπάνες.
Πέρα από τα Συμπτώματα: Η Δύναμη των Wearables
Τα wearable-based μοντέλα ξεπέρασαν κατά πολύ το μοντέλο που βασιζόταν μόνο στην καταγραφή συμπτωμάτων. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι:
-
Ορισμένοι συμμετέχοντες είχαν φλεγμονή χωρίς συμπτώματα (ψευδώς αρνητικά).
-
Άλλοι δήλωσαν συμπτώματα χωρίς φλεγμονή, λόγω του λεγόμενου nocebo effect.
Επιπλέον, το AI σύστημα κατάφερε να εντοπίσει 4 περιπτώσεις SARS-CoV-2 κατά τη διάρκεια της μελέτης πριν εμφανιστούν τα πρώτα συμπτώματα ή επιβεβαιωθεί η μόλυνση με PCR.
Τι Μπορεί να Σημαίνει για το Μέλλον
Η χρήση φορετών συσκευών σε συνδυασμό με τεχνητή νοημοσύνη ανοίγει νέους δρόμους για τη μη επεμβατική, προληπτική παρακολούθηση της υγείας. Σύμφωνα με τη Δρ. Emily McDonald, μελλοντικές εφαρμογές θα μπορούν να εντοπίζουν φλεγμονές από συνήθεις ιούς όπως ο ρινοϊός, ο RSV και ο SARS-CoV-2 χωρίς αιμοληψίες, εξοπλισμό ή ιατρική επίσκεψη.
Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης και των φορετών συσκευών στην ιατρική πρακτική μπορεί να αλλάξει ριζικά τον τρόπο που αντιλαμβανόμαστε και αντιμετωπίζουμε τις ασθένειες. Από την παθητική αντίδραση στην ενεργή πρόληψη, η τεχνολογία μάς προσφέρει τα εργαλεία για ένα υγιέστερο, πιο έγκαιρο και εξατομικευμένο μέλλον.
Βρείτε μας στο Google News. Πατήστε εδώ!