Niedawno przeprowadzone badanie przeprowadzone przez Narodowe Instytuty Zdrowia (NIH) wykazało, że sztuczna inteligencja (SI) i uczenie maszynowe (UM) mogą skutecznie wykrywać i diagnozować zespół policystycznych jajników (PCOS), powszechny zaburzenie hormonalne występujące u kobiet. PCOS charakteryzuje się nieregularnymi okresami, trądzikiem, nadmiernym owłosieniem i w niektórych przypadkach podwyższonym poziomem testosteronu.
Badacze przeanalizowali 25 lat danych z opublikowanych prac naukowych wykorzystujących SI i UM do diagnozowania i klasyfikowania PCOS. Stwierdzono, że programy oparte na SI/UM miały wysoką skuteczność w wykrywaniu PCOS, osiągając od 80% do 90% przy użyciu standaryzowanych kryteriów diagnostycznych. Wskazuje to na potencjał SI i UM w poprawie diagnozy i opieki nad kobietami z PCOS.
Diagnoza PCOS może być trudna, ponieważ dzieli ono objawy z innymi schorzeniami. Integracja SI i UM z elektronicznymi kartami zdrowia oraz ustawieniami klinicznymi może pomóc w dokładnej diagnozie PCOS, potencjalnie zapobiegając niediagnozom lub błędnym diagnozom. Ponadto, duże studia oparte na populacji w połączeniu z danymi z elektronicznych kart zdrowia mogą pomóc zidentyfikować biomarkery diagnostyczne dla PCOS.
SI odnosi się do wykorzystania systemów komputerowych do naśladowania ludzkiej inteligencji, podczas gdy UM skupia się na uczeniu się na podstawie wcześniejszych zdarzeń i stosowaniu tej wiedzy w podejmowaniu decyzji. Te technologie mogą przetwarzać duże ilości danych, takich jak elektroniczne karty zdrowia, co czyni je przydatnymi w diagnozowaniu skomplikowanych zaburzeń, takich jak PCOS.
Wyniki badania demonstrowią wysoką skuteczność SI i UM w wykrywaniu i klasyfikowaniu PCOS. Konieczne jest dalsze badania i walidacja, aby skutecznie zintegrować te technologie w praktyce klinicznej, co potencjalnie prowadzi do wczesnego wykrywania, oszczędności finansowych i zmniejszenia obciążenia dla pacjentów i systemu opieki zdrowotnej.
Referencje:
– Narodowe Instytuty Zdrowia (NIH)
– Czasopismo Frontiers in Endocrinology
Źródło: „Sztuczna inteligencja (SI) i uczenie maszynowe (UM) wykazały wysoką skuteczność w wykrywaniu i diagnozowaniu zespołu policystycznych jajników (PCOS), powszechnego zaburzenia hormonalnego u kobiet, zgodnie z badaniem przeprowadzonym przez Narodowe Instytuty Zdrowia.”
Uwaga: Ten artykuł jest streszczeniem artykułu źródłowego. Pełny tekst źródłowy można znaleźć w sekcji „Referencje”.