Inteligența artificială aplicată în diagnosticul bolilor
 

Inteligența artificială aplicată în diagnosticul bolilor

Inteligența artificială se regăsește în fiecare aspect al vieții de zi cu zi, chiar și în diagnosticul și tratamentul bolilor. Cum funcționează?
Inteligența artificială aplicată în diagnosticul bolilor

Ultima actualizare: 28 aprilie, 2023

Diagnosticarea bolilor a fost întotdeauna efectuată de personalul sanitar instruit. Cu toate acestea, tehnologia a avansat în ultimii ani și poate servi drept suport. Inteligența artificială (AI) este acum aplicată în diagnosticul bolilor.

Inteligența artificială și medicina sunt strâns legate de mulți ani. De fapt, mai multe studii au stabilit că programele de acest tip pot fi utilizate în aproape toate domeniile sănătății umane. Cu toate acestea, utilizarea specifică în diagnosticarea bolilor nu a fost pe deplin explorată.

Un grup de experți din Birmingham a concluzionat că inteligența artificială poate fi aplicată în diagnosticarea bolilor. De fapt, se crede că AI-ul poate depăși oamenii în identificarea anumitor patologii.

Ce este inteligența artificială?

În primul rând, este esențial să definim ce este inteligența artificială sau AI. În termeni simpli, AI este un set de algoritmi care încearcă să reproducă abilitățile cognitive ale ființei umane. Deși pare o tehnologie SF, o folosim în fiecare zi fără să observăm.

Funcțiile comune, cum ar fi deblocarea facială a telefoanelor mobile sau asistenții vocali, există datorită inteligenței artificiale. Această tehnologie este aplicată și în agricultură, transporturi, educație și finanțe.

În domeniul medical, există chatboți care analizează automat simptomele pentru a diagnostica patologiile. În acest fel, putem ști imediat dacă avem o boală comună, cum ar fi pneumonia.

Inteligența artificială în diagnosticul bolilor
AI-ul poate fi folosit pentru a debloca un telefon, dar poate analiza și cantități uriașe de date.

Ce este învățarea profundă?

Există mai multe forme de inteligență artificială. Cea mai utilizată în diagnosticarea bolilor este învățarea profundă (deep learning). Aceasta nu este altceva decât o ramură a învățării automate, care permite mașinilor să învețe automat, fără a fi nevoie să fie programate. Sistemele pot interpreta o serie de date pentru a face predicții.

Prin învățarea profundă , computerele învață singure. Ele fac acest lucru prin recunoașterea modelelor multiple. Caracteristica principală este utilizarea unui sistem de neuroni artificiali de diferite niveluri. În termeni simpli, programul înțelege o anumită parte din date la nivelul inițial. Apoi, transmite datele la un nivel superior, unde sunt combinate cu alte date pentru a produce informații complexe.

Inteligența artificială poate fi aplicată cu succes în diagnosticul bolilor?

Prima recenzie a literaturii pe acest subiect a fost publicată în The Lancet Digital Health. Cercetarea a fost efectuată la University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust. Specialiștii au analizat aproape 20.500 de articole, deși mai puțin de 1% au îndeplinit criteriile de includere. În ciuda acestui fapt, ei au ajuns la concluzia că AI-ul este capabil să detecteze patologiile cu aceeași precizie ca omul.

Bolile diagnosticate cu inteligența artificială au variat de la cancer la probleme de vedere. Experții au analizat un total de 14 studii și au stabilit că AI-ul a diagnosticat corect bolile în 87% din cazuri. Personalul medical a înregistrat o rată de 86%.

Tehnologia a fost capabilă să identifice o persoană sănătoasă în 93% din cazuri. Personalul sanitar a fost depășit și la acest aspect, întrucât a înregistrat o rată de succes de 91%.

Alte studii despre AI și sănătate

Numărul de studii care implică inteligența artificială în diagnosticarea bolilor a crescut exponențial în ultimii ani. De fapt, AI-ul a fost implementat chiar și în diagnosticul și tratamentul patologiilor emergente, precum COVID-19.

Un studiu publicat în Jurnalul Internațional de Științe Biologice a demonstrat că AI-ul a fost folosit în analiza radiografiilor pentru diagnosticarea COVID-19. În acest fel, procesul a fost accelerat.

Un articol din revista Current Oncology a arătat că AI-ul este utilizat în diagnosticarea diferitelor tipuri de cancer. De fapt, tehnicile de screening asistate de inteligența artificială pentru cancerul colorectal reprezintă un pas crucial în reducerea incidenței neoplaziei.

Cardiologia folosește și ea inteligența artificială. Această tehnologie a devenit un instrument fundamental pentru diagnosticarea bolilor cardiovasculare. Acest lucru se datorează faptului că AI-ul analizează mai bine EKG-urile.

Medic care examinează un RMN
AI-ul este mai rapid la citirea imaginilor, accelerând astfel procesele de diagnosticare.

O tehnologie care trebuie perfecționată

Rezultatele studiilor privind aplicarea inteligenței artificiale în diagnosticul bolilor sunt promițătoare. Cu toate acestea, este o tehnologie nouă care trebuie perfecționată pentru a reduce probabilitatea erorilor și prejudecățile.

Absența unor studii verificate și fiabile privind aplicarea acestei tehnologii împiedică progresul. Trebuie să mai așteptăm câțiva ani și să vedem cum evoluează descoperirile științifice pentru a putea conta pe inteligența artificială în orice centru de sănătate din lume.


Toate sursele citate au fost revizuite în profunzime de către echipa noastră pentru a asigura calitatea, fiabilitatea, actualitatea și valabilitatea lor. Bibliografia acestui articol a fost considerată fiabilă și precisă din punct de vedere academic sau ştiinţific.


  • Ramesh AN, Kambhampati C, Monson JR, Drew PJ. Artificial intelligence in medicine. Ann R Coll Surg Engl. 2004 Sep;86(5):334-8.
  • Huang S, Yang J, Fong S, Zhao Q. Artificial intelligence in the diagnosis of COVID-19: challenges and perspectives. Int J Biol Sci. 2021 Apr 10;17(6):1581-1587.
  • Mitsala A, Tsalikidis C, Pitiakoudis M, Simopoulos C, Tsaroucha AK. Artificial Intelligence in Colorectal Cancer Screening, Diagnosis and Treatment. A New Era. Curr Oncol. 2021 Apr 23;28(3):1581-1607.
  • Zhou J, Du M, Chang S, Chen Z. Artificial intelligence in echocardiography: detection, functional evaluation, and disease diagnosis. Cardiovasc Ultrasound. 2021 Aug 20;19(1):29.
  • Hashimoto DA, Witkowski E, Gao L, Meireles O, Rosman G. Artificial Intelligence in Anesthesiology: Current Techniques, Clinical Applications, and Limitations. Anesthesiology. 2020 Feb;132(2):379-394.
  • Gupta R, Srivastava D, Sahu M, Tiwari S et al. Artificial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug discovery. Mol Divers. 2021 Aug;25(3):1315-1360.

Acest text este oferit numai în scop informativ și nu înlocuiește consultarea cu un profesionist. În caz de îndoieli, consultați-vă cu specialistul dvs.