Στην ενδοκρινολογία, τα είδη και η ποσότητα των ψηφιακών δεδομένων αυξάνονται ραγδαία. Οι υπολογιστικές δυνατότητες αναπτύσσονται επίσης με απίστευτο ρυθμό, όπως φαίνεται από την πρόσφατη επέκταση στη χρήση δημοφιλών εφαρμογών γενετικής τεχνητής νοημοσύνης (AI). Πολλές διαγνωστικές και θεραπευτικές συσκευές που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη έχουν ήδη εισέλθει στην ενδοκρινική πρακτική ρουτίνας και οι εξελίξεις στον τομέα αυτό αναμένεται να συνεχίσουν να επιταχύνονται. Οι ενδοκρινολόγοι θα πρέπει να υποστηρίζονται στη διαχείριση εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης. Πέρα από την τεχνολογική εκπαίδευση, απαιτείται διεπιστημονικό όραμα για να συμπεριλάβει τις ηθικές και νομικές πτυχές της τεχνητής νοημοσύνης, να διαχειριστεί τον βαθύ αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης στις σχέσεις ασθενών/παρόχων και να διατηρήσει μια βέλτιστη ισορροπία μεταξύ της ανθρώπινης συμβολής και της τεχνητής νοημοσύνης στην ενδοκρινολογία.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια ευρεία κατηγορία που συνδυάζει τεράστια ψηφιακά δεδομένα υγείας με την υπολογιστική ικανότητα που απαιτείται για την επεξεργασία αυτών των δεδομένων . Ο όγκος των ψηφιακών δεδομένων στην ιατρική και πιο συγκεκριμένα στην ενδοκρινολογία αυξάνεται ραγδαία. Οι ψηφιακές εικόνες κυμαίνονται πλέον από την κλασική ιατρική απεικόνιση (π.χ. αξονική τομογραφία [CT], μαγνητική τομογραφία [MRI], εικόνες πυρηνικής ιατρικής) έως ψηφιοποιημένες διαφάνειες παθολογίας (π.χ. η ανατομία των ενδοκρινικών όγκων). Οι ψηφιακές εικόνες περιλαμβάνουν επίσης εικόνες και βίντεο που έχουν ληφθεί από την πραγματική ζωή (π.χ. αυτοματοποιημένη ανίχνευση ακρομεγαλίας από εικόνες προσώπου και από διάφορες ιατρικές και χειρουργικές επεμβάσεις (π.χ. απεικόνιση αμφιβληστροειδούς για αυτοματοποιημένο έλεγχο διαβητικής αμφιβληστροειδοπάθειας . Οι πληροφορίες ψηφιοποιημένου κειμένου αυξάνονται επίσης με απίστευτο ρυθμό, περιλαμβάνοντας ηλεκτρονικά αρχεία υγείας ασθενών, μεγάλες βάσεις δεδομένων ιδρυμάτων και περιεχόμενο στο Διαδίκτυο που σχετίζεται με την υγεία - είτε άμεσα είτε έμμεσα - όπως το περιεχόμενο κοινωνικών δικτύων. Το πεδίο των «omics» είναι επίσης μια διαρκώς αυξανόμενη πηγή ψηφιακών δεδομένων, που σκάβει όλο και βαθύτερα σε χιλιάδες, εκατομμύρια ή δισεκατομμύρια μεμονωμένα χαρακτηριστικά (π.χ. αλληλουχία γονιδίων και προφίλ έκφρασης, είτε σωματικά για διάγνωση ή πρόγνωση όγκου, είτε βλαστική σειρά για προδιάθεση για ασθένεια). Τέλος, οι λύσεις συνεχούς παρακολούθησης της υγείας προστίθενται σε αυτές τις διαφορετικές πηγές ψηφιακών δεδομένων. Αυτά κυμαίνονται από εγκεκριμένες ιατρικές συσκευές, όπως συνεχείς συσκευές παρακολούθησης γλυκόζης αίματος, έως συσκευές καθημερινής ζωής, όπως smartphone και έξυπνα ρολόγια (π.χ. για παρακολούθηση της σωματικής δραστηριότητας ή των διατροφικών συνηθειών.
Πρόσφατα, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη εμφανίστηκε ως ένα εκπληκτικά ισχυρό εργαλείο για την πρόσβαση σε προηγμένη γνώση ή την αναπαράσταση σύνθετων θεμάτων. Το Generative AI είναι πλήρως εφαρμόσιμο σε θέματα που σχετίζονται με την υγεία, εγείροντας ανησυχίες σχετικά με την εγκυρότητα των πληροφοριών και τον δυνητικά σημαντικό αντίκτυπο στις σχέσεις μεταξύ ασθενών και παρόχων υγειονομικής περίθαλψης.
Οι συγκεκριμένες εφαρμογές των λύσεων τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της ενδοκρινολογίας είναι πολυάριθμες και ποικίλες. Το επίπεδο ωριμότητας αυτών των τεχνολογιών ποικίλλει, από ιδέες έως πλήρως λειτουργικές λύσεις. Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης ανήκουν σε διαφορετικούς τύπους τεχνολογίας, συμπεριλαμβανομένης της όρασης υπολογιστών, της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, της ομικής, της ρομποτικής, της επαυξημένης πραγματικότητας, της τηλεϊατρικής και των Holters, της εικονικοποίησης ασθενών και των μεθοδολογιών που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη και προσεγγίσεων δημόσιας υγείας .
Δεν υπάρχουν σχόλια:
Δημοσίευση σχολίου