Loading...

الإشتراك الإشتراك الإشتراك

كيف يتم استخدام التعلم الآلي في علاج الأمراض النادرة؟

7 يوليو 2020 - بارول سايني ، فريق Webmedy


أدى ظهور التعلم الآلي (ML) والقدرات المرتبطة به إلى خلق العديد من الإمكانيات للتدخل الذكي ، والتي ، إذا تم تعزيزها بشكل مثالي ، يمكن أن تساعد بشكل كبير في علاج الأمراض النادرة. تريد أن تعرف كيف؟ تابع القراءة.

حقائق عن الأمراض النادرة

  • هناك أكثر من 300 مليون شخص يعيشون مع واحد أو أكثر من أكثر من 6000 مرض نادر تم تحديده في جميع أنحاء العالم.
  • قد يصيب كل مرض نادر عددًا صغيرًا من الناس منتشرين في جميع أنحاء العالم ، ولكن إذا تم جمعهم معًا ، فإنهم كبير ويعادل عدد سكان ثالث أكبر دولة في العالم.
  • تؤثر الأمراض النادرة حاليًا على 3.5٪ - 5.9٪ من سكان العالم.
  • 72٪ من الأمراض النادرة وراثية والبعض الآخر ناتج عن عدوى (بكتيرية أو فيروسية) أو حساسية وأسباب بيئية أو تنكسية وتكاثرية.
  • 70٪ من تلك الأمراض الوراثية النادرة تبدأ في الطفولة.

التحديات في علاج الأمراض النادرة

غالبًا ما يؤدي نقص المعرفة العلمية والمعلومات الجيدة عن المرض إلى تأخير التشخيص. نظرًا للتنوع الكبير في الاضطرابات والأعراض الشائعة نسبيًا التي يمكن أن تخفي الأمراض النادرة الكامنة ، فإن التشخيص الخاطئ الأولي شائع. بالإضافة إلى ذلك ، تختلف الأعراض ليس فقط من مرض لآخر ولكن أيضًا من مريض لآخر يعاني من نفس المرض.

استخدام التعلم الآلي في علاج الأمراض النادرة

  • أصبحت البيانات على مستوى المريض متاحة بكثرة اليوم ، وتأتي في أشكال منظمة وغير منظمة ومن أصول مثل الأجهزة (الأجهزة القابلة للارتداء والهواتف الذكية) ، والمنصات الرقمية (وسائل التواصل الاجتماعي ومحركات البحث) ، والسجلات الطبية (السجلات الصحية الإلكترونية / الطبية - السجلات الصحية الإلكترونية / السجلات الطبية الإلكترونية وأدلة العالم الحقيقي - RWE). يتم استخدام معلومات المرضى من جميع مصادر البيانات هذه بشكل جماعي لإنشاء سجلات المعلومات الصحية المحمية (PHI) ، من خلال الجمع الفعال بين البيانات المنظمة وغير المهيكلة في مصدر واحد موحد للحقيقة.
  • تساعد قوانين العمل المحددة مسبقًا ، جنبًا إلى جنب مع أساليب الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتعدين النص ، على توفير بيانات PHI الرئيسية في العديد من علامات المرض المنطقية. تتكون من المطالبات والمعلومات التشخيصية والطبية ، كل من هذه المؤشرات تساعد في فهم أفضل لتعقيدات المرض. من خلال تضييق النطاق ليشمل حالات مرضية نادرة معينة ، تتمتع هذه الأعلام بالقدرة على إنشاء مرجع لعلامات الأمراض النادرة التي يمكن تحديدها بناءً على حالات الأمراض النادرة في الحياة الواقعية. أيضًا ، من خلال ضمان آلية حلقة تغذية مرتدة ثابتة ، ستساعد خوارزميات ML في جعل هذه المؤشرات أكثر موثوقية بمرور الوقت.
  • يمكن أن تتراكم مؤشرات المريض لتكوين شخصيات خاصة بمرض معين. تستند هذه الشخصيات على التركيبة السكانية والعلامات والاستجابات والتاريخ الطبي لمجموعات من مرضى الأمراض النادرة المتجانسة. مدعومًا بالعلامات المستندة إلى AI / ML على مدار دورة حياة المرض ، تعمل شخصيات المريض (أو الجينوم) المحددة مسبقًا كنماذج انتقال لتصنيف مؤشرات الأمراض النادرة. علاوة على ذلك ، ستساعد الأساليب الإحصائية عالية المستوى في التحقق من علاقة كل شخص بالمرض المرتبط. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمؤسسات أيضًا الارتباط بالأطباء الرائدين في الصناعة لفرض هذه الخوارزميات بخبرة شخصية في التعامل مع مثل هؤلاء المرضى. نتيجة لذلك ، يمكن تلقي علامات نمط مرض معين ، مدعومة بتقرير بيانات المريض العميق ، والخوارزميات المستندة إلى AI / ML ، وإرشادات الخبراء. عند استخدامها جنبًا إلى جنب مع المحفزات التنبؤية على المراقبة المستمرة للمرضى ، فإن هذه العلامات تضيف قيمة هائلة للتحقيق في مرضى الأمراض النادرة.
  • تعمل آليات تصنيف المرض بانتظام على مستويين - المريض والطبيب. عندما يتم تطبيق هذه الآليات بالمعرفة الصحيحة والتكنولوجيا الذكية والاجتهاد المناسب ، فإن هذه الآليات تصنع المعجزات في إنقاذ الأرواح. يمكن أن تشكل علامات المرض المحددة مسبقًا جزءًا أساسيًا من سلسلة التشخيص ليوم غد. يمكن أن تساعد علامات المرض المدمجة في أجهزة متعددة لتتبع المرضى مثل الأجهزة القابلة للارتداء والهواتف الذكية ، جنبًا إلى جنب مع تقارير الطبيب ولوحات المعلومات ، في رفع الأعلام عند ظهور أصغر أعراض المرض. يمكن للمحفزات التي تحركها AI / ML مراقبة المرضى عن كثب على مدار الساعة والتنبؤ برموز الأمراض النادرة في وقت مبكر جدًا من عملية التشخيص ، مما يقلل من الجدول الزمني للتشخيص العام. عندما يتم إبلاغ المرضى والأطباء ، سيكونون مستعدين للعمل معًا للقضاء على جميع فرص الإصابة بالأمراض واتخاذ الخطوات المطلوبة لتحقيق نتائج أفضل للمرضى.

ملخص

قراءة النوع الصحيح من البيانات ، واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ ، ودمجها في خطة تشغيلية مستدامة يحركها الناس هي الطريقة الوحيدة لمنظمات علوم الحياة لإزالة الغموض عن الأمراض النادرة. ستعمل المعرفة الأفضل برحلات المريض على ضغط (وتقوية) تشخيصات المرض. تتطلب شركات علوم الحياة العمل بشكل وثيق مع أصحاب المصلحة في الرعاية الصحية لإشراك المرضى في دوراتهم التشخيصية. باستخدام البيانات المناسبة والتكنولوجيا المساعدة ، يمكن للمرضى والأطباء العمل معًا لخلق فرص علاج أفضل وتحسين حياة المرضى. لقد ألهمت بداية التعلم الآلي وبحرها اللامتناهي من فرص الحوسبة شركات علوم الحياة لتبني الثورة الصناعية الرابعة. مع هذا ، تعد ثلاثية البيانات والتكنولوجيا والأشخاص بقطع جدران رعاية صحية أكبر ، كما فعلت في الماضي.

البقاء على علم.


احصل على تغطية الصناعة الحائزة على جوائز ، بما في ذلك آخر الأخبار ودراسات الحالة ونصائح الخبراء.

النجاح في التكنولوجيا هو البقاء على اطلاع!

تابعنا على المنصات الاجتماعية


المنشورات ذات الصلة


فئات


13 المشاركات

آخر تحديث 23 أغسطس 2022

47 المشاركات

آخر تحديث 30 مارس 2022

33 المشاركات

آخر تحديث 20 مارس 2022

60 المشاركات

آخر تحديث 7 يوليو 2022

5 المشاركات

آخر تحديث 10 أغسطس 2022

3 المشاركات

آخر تحديث 16 أغسطس 2022

المشاركات الشائعة


البقاء على علم.


احصل على تغطية الصناعة الحائزة على جوائز ، بما في ذلك آخر الأخبار ودراسات الحالة ونصائح الخبراء.

النجاح في التكنولوجيا هو البقاء على اطلاع!

الإشتراك الإشتراك الإشتراك

تابعنا على المنصات الاجتماعية


تابعنا على المنصات الاجتماعية


© 2022 Ardinia Systems Pvt Ltd. جميع الحقوق محفوظة.
الإفصاح: تحتوي هذه الصفحة على روابط تابعة ، مما يعني أننا نحصل على عمولة إذا قررت إجراء عملية شراء من خلال الروابط ، دون أي تكلفة عليك.
سياسة الخصوصية
Webmedy هو منتج من Ardinia Systems.