Ευθυρεοειδικό νοσηρό σύνδρομο - 2

 Διαφορική Διάγνωση : Οι διαφορικές διαγνώσεις του συνδρόμου ασθένειας ευθυρεοειδούς περιλαμβάνουν: 

Θυρεοειδίτιδα ή υποθυρεοειδισμός Hashimoto Υπερθυρεοειδισμός ή θυρεοτοξίκωση Πανυποϋποφυσιασμός Η δυσλειτουργία του θυρεοειδούς προκαλείται από τη χρήση διαφορετικών φαρμάκων μέσω διαφόρων μηχανισμών. Η λίστα αυτών των φαρμάκων είναι μεγάλη και ορισμένα παραδείγματα περιλαμβάνουν, μεταξύ άλλων, θεραπεία με αμιωδαρόνη, ντοπαμίνη, στεροειδή, λίθιο, ιωδίδιο, χρήση οιστρογόνων ή ανδρογόνων, καθώς και αντισπασμωδικά ή οπιοειδή φάρμακα. 

Πρόγνωση : Το χαμηλό επίπεδο T3 στον ορό συσχετίζεται με αυξημένη διάρκεια νοσηλείας, εισαγωγή σε μονάδα εντατικής θεραπείας και ανάγκη για μηχανικό αερισμό σε ασθενείς με οξεία καρδιακή ανεπάρκεια. Η τιμή T4 στον ορό συσχετίζεται επίσης με τα αποτελέσματα σε ασθενείς σε κρίσιμη κατάσταση. Τιμές κάτω των 2 μικρογραμμάρια/dL έχουν συσχετιστεί με ποσοστά θνησιμότητας άνω του 80%.  Σε ασθενείς με κατάγματα ισχίου, η παρουσία συνδρόμου ευθυρεοειδικής ασθένειας συσχετίστηκε με αυξημένη ανάγκη για μεταγγίσεις αίματος και ανάπτυξη αναιμίας μετά από χειρουργική επέμβαση.

 Επιπλοκές : Οι επιπλοκές του συνδρόμου ευθυρεοειδικής ασθένειας σχετίζονται κυρίως με την υποκείμενη αιτία του προβλήματος και δεν σχετίζονται με τη δυσλειτουργία του θυρεοειδούς αδένα αυτή καθαυτή. Μετά την αντιμετώπιση του αρχικού ιατρικού προβλήματος που προκάλεσε την εμφάνιση του συνδρόμου ευθυρεοειδικής ασθένειας, η προσδοκία είναι οι εξετάσεις του θυρεοειδούς να επανέλθουν στο φυσιολογικό χωρίς τυχόν υπολειμματικά προβλήματα θυρεοειδικής λειτουργίας. Ας υποθέσουμε ότι ο ασθενής έχει γνωστό πρόβλημα θυρεοειδούς. Σε αυτήν την περίπτωση, πρέπει να καταβληθεί κάθε δυνατή προσπάθεια για να διευκρινιστεί η τρέχουσα κατάσταση της θυρεοειδικής λειτουργίας με βάση τα συμπτωματολογικά και τα ευρήματα της κλινικής εξέτασης, ώστε να μπορεί να αντιμετωπιστεί ανάλογα. 

 Ανάλογα με την υποκείμενη νόσο που μπορεί να ήταν ο παράγοντας που πυροδότησε την εμφάνιση του συνδρόμου ευθυρεοειδικής ασθένειας, διαφορετικοί ειδικοί πρέπει να θεραπεύσουν τους ασθενείς για να τους βοηθήσουν να αναρρώσουν και να επιλύσουν το αρχικό πρόβλημα. Σε περίπτωση αμφιβολίας, οι δοκιμασίες λειτουργίας του θυρεοειδούς θα πρέπει να αξιολογούνται από μια ενδοκρινική ομάδα που μπορεί επίσης να κάνει διευθετήσεις για πιθανή παρακολούθηση του ασθενούς μετά το εξιτήριο από το νοσοκομείο, ώστε να διασφαλιστεί η πλήρης επίλυση των ανωμαλιών στις δοκιμασίες θυρεοειδούς, χωρίς να χαθεί η πιθανότητα ύπαρξης ενός πραγματικού προβλήματος που σχετίζεται με τον θυρεοειδή και απαιτεί περαιτέρω εξειδικευμένη και έγκαιρη θεραπεία. 

Ευθυρεοειδικό νοσηρό σύνδρομο

 Το σύνδρομο ευθυρεοειδικής ασθένειας έχει ταξινομηθεί ως (1) σύνδρομο χαμηλής T4, (2) σύνδρομο χαμηλής T3 και χαμηλής T4, (3) σύνδρομο υψηλής T4 και (4) άλλες ανωμαλίες του θυρεοειδούς.        Το χαμηλό επίπεδο ολικής T3 στον ορό είναι η πιο συχνή ανωμαλία στο σύνδρομο ευθυρεοειδικής ασθένειας και παρατηρείται σε περίπου 70% των νοσηλευόμενων ασθενών. Το επίπεδο της αντίστροφης T3 στον ορό (rT3) αυξάνεται , εκτός από τη νεφρική ανεπάρκεια. Το αυξημένο επίπεδο rT3 οφείλεται κυρίως στη μειωμένη δραστηριότητα της ιωδοθυρονίνης 5'-μονοδεϊωδινάσης τύπου Ι (αποϊωδίωση της T4 σε T3 και της rT3 σε 3,3'-διιωδοθυρονίνη).                                                        Τόσο το σύνδρομο χαμηλής T3 όσο και το σύνδρομο χαμηλής T4 παρατηρούνται συνήθως στους πιο σοβαρά πάσχοντες ασθενείς που εισάγονται σε μονάδες εντατικής θεραπείας. Το χαμηλό συνολικό T4 στον ορό συσχετίζεται με κακή πρόγνωση.  Το επίπεδο της ελεύθερης Τ4 μειώνεται σε ασθενείς με σύνδρομο ευθυρεοειδικής ασθένειας που είχαν λάβει θεραπεία με φάρμακα όπως η ντοπαμίνη και τα στεροειδή που προάγουν τη μείωση των επιπέδων TSH. Το επίπεδο της θυρεοειδικής σφαιρίνης στον ορό αυξάνεται σε ασθενείς με οξεία διαλείπουσα πορφυρία και χρόνια ηπατίτιδα, προκαλώντας φυσιολογική ελεύθερη Τ4 και υψηλά επίπεδα ολικής Τ4 στον ορό. Οι συγκεντρώσεις ολικής και ελεύθερης Τ4 αυξάνονται σε ασθενείς που έχουν λάβει θεραπεία ή έχουν εκτεθεί σε αμιωδαρόνη και ακτινοσκιαγραφικά όπως το ιοπανοϊκό οξύ. Αυτές οι ουσίες προκαλούν μείωση στην ηπατική πρόσληψη Τ4 και 5' μονοαποϊωδίωση της Τ4 σε Τ3 και μπορούν ενδεχομένως να επισπεύσουν υπερθυρεοειδισμό σε ασθενείς με αυτόνομο θυρεοειδικό όζο επιταχύνοντας το φαινόμενο Jod Basedow.

Οι ασθενείς με HIV έχουν ασυνήθιστες διακυμάνσεις στη λειτουργία του θυρεοειδούς, που προκαλούν αύξηση των επιπέδων T4 και TBG, μειώσεις στην αντίστροφη αναλογία T3 και rT3/T4, και φυσιολογική αναλογία T3 και T3/T4. Δεν απαιτούνται απεικονιστικές εξετάσεις ή βιοψία θυρεοειδούς ούτε παίζουν κανένα ρόλο στην αξιολόγηση και τη διαχείριση του συνδρόμου ευθυρεοειδικής ασθένειας. 

Θεραπεία / Διαχείριση : Η αντικατάσταση θυρεοειδικών ορμονών γενικά δεν απαιτείται σε ασθενείς με σύνδρομο ευθυρεοειδικής ασθένειας. Η θεραπεία και η διαχείριση υποκείμενης ιατρικής πάθησης αποτελούν το κύριο μέλημα. Ωστόσο, η περιοδική παρακολούθηση της λειτουργίας του θυρεοειδούς θα πρέπει να γίνεται όσο ο ασθενής βρίσκεται στο νοσοκομείο. Μετά το εξιτήριο από το νοσοκομείο, οι ανωμαλίες της λειτουργίας του θυρεοειδούς μπορεί να επιμένουν για αρκετές εβδομάδες. Σε έναν κλινικά ευθυρεοειδικό ασθενή, οι δοκιμασίες λειτουργίας του θυρεοειδούς θα πρέπει να επαναλαμβάνονται το νωρίτερο 6 εβδομάδες μετά την νοσηλεία για να επιβεβαιωθεί είτε η εμφανής δυσλειτουργία του θυρεοειδούς όταν υπάρχει επίμονη ανωμαλία της TSH είτε το σύνδρομο ευθυρεοειδικής ασθένειας όταν υπάρχει ομαλοποίηση των επιπέδων TSH και T3. Ας υποθέσουμε ότι οι εργαστηριακές εξετάσεις θυρεοειδούς παραγγέλνονται σε οποιαδήποτε προηγούμενη χρονική στιγμή. Σε αυτή την περίπτωση, το επίπεδο TSH μπορεί να είναι αυξημένο, αντανακλώντας τη φάση ανάρρωσης του άξονα, και αυτό μπορεί να προκαλέσει σύγχυση και να συγχέεται με τον εμφανή υποθυρεοειδισμό. 

Euthyroid sick syndrome - 2

 Υπάρχουν πολλοί προτεινόμενοι μηχανισμοί σχετικά με την παθογένεση του συνδρόμου ευθυρεοειδικής ασθένειας. Μια πιθανή αιτία είναι όταν η παρουσία αναστολέων της θυρεοειδικής ορμόνης στον ορό και σε διαφορετικούς ιστούς του σώματος αναστέλλει τη σύνδεση της θυρεοειδικής ορμόνης με την πρωτεΐνη που συνδέεται με τον θυρεοειδή. Το σύνδρομο ευθυρεοειδικής ασθένειας προκαλείται επίσης από κυτοκίνες όπως η ιντερλευκίνη 1, η ιντερλευκίνη 6, ο παράγοντας νέκρωσης όγκων-άλφα και η ιντερφερόνη-βήτα που επηρεάζουν τον υποθάλαμο και την υπόφυση, αναστέλλοντας έτσι την παραγωγή TSH, ορμόνης απελευθέρωσης θυρεοειδούς (TRH), θυρεοσφαιρίνης (TG), T3 και σφαιρινών σύνδεσης θυρεοειδούς (TBG). Οι κυτοκίνες πιστεύεται επίσης ότι μειώνουν τη δραστηριότητα της δεϊωδινάσης τύπου 1 και μειώνουν την ικανότητα σύνδεσης των πυρηνικών υποδοχέων Τ3. 

 Αρκετοί άλλοι μηχανισμοί μπορούν να συμβάλουν στην αναστολή της 5'-μονοαποϊωδίωσης, προκαλώντας μείωση της συγκέντρωσης των ολικών επιπέδων Τ3 στον ορό σε ασθενείς με μη θυρεοειδική νόσο, όπως η υψηλή κορτιζόλη ορού και η χρήση εξωγενούς θεραπείας με κορτικοστεροειδή, καθώς και άλλων φαρμάκων όπως η αμιωδαρόνη και η προπρανολόλη. Η αλβουμίνη ορού συνδέεται με λιπαρά οξέα και εκτοπίζει τις θυρεοειδικές ορμόνες από τη σφαιρίνη που συνδέεται με τον θυρεοειδή. Η πτώση των επιπέδων αλβουμίνης ορού στο σύνδρομο ευθυρεοειδικής νόσου ενισχύει τη δράση διαφόρων ανταγωνιστών της Τ4 στη σφαιρίνη που συνδέεται με τον θυρεοειδή. Τα φάρμακα ασπιρίνης και ηπαρίνης επηρεάζουν τη σύνδεση των θυρεοειδικών ορμονών με πρωτεΐνες, μειώνοντας τα συνολικά επίπεδα Τ3 και Τ4 και, στη συνέχεια, αυξάνοντας προσωρινά τα επίπεδα ελεύθερης Τ3 και Τ4.

Η ιστοπαθολογία του συνδρόμου ευθυρεοειδικής νόσου σχετίζεται με μειωμένο μέγεθος και βάρος των ωοθυλακίων σε χρόνιους ασθενείς. Η οξεία ηπατική νόσος και η χρόνια νεφρική νόσος σχετίζονται με αύξηση του όγκου του θυρεοειδούς αδένα. Ασθενείς με ιστορικό χρόνιου αλκοολισμού έχουν βρεθεί να παρουσιάζουν μείωση του όγκου του θυρεοειδούς και επίσης ανάπτυξη ίνωσης στον αδένα. 

Τα ευρήματα του ιστορικού και της κλινικής εξέτασης είναι ειδικά για τους αιτιολογικούς παράγοντες, χωρίς να παρατηρούνται τυπικά ευρήματα λόγω του συνδρόμου ασθένειας ευθυρεοειδούς καθαυτού. Η πάθηση μπορεί επίσης να επηρεάσει ασθενείς που έχουν προϋπάρχοντα προβλήματα θυρεοειδούς και το συνυπάρχον σύνδρομο ασθένειας ευθυρεοειδούς μπορεί να καλύψει τα τυπικά ευρήματα της κλινικής εξέτασης του υποθυρεοειδισμού και του υπερθυρεοειδισμού, επομένως, τελικά, απαιτείται ιδιαίτερη προσοχή για τη διαφοροποίηση μιας παθολογίας που σχετίζεται αποκλειστικά με τον θυρεοειδή από μια επίδραση ασθένειας ευθυρεοειδούς. 

Euthyroid sick syndrome

 Το σύνδρομο ευθυρεοειδικής ασθένειας αναφέρεται σε αλλαγές στη λειτουργία του θυρεοειδούς σε περιβάλλον εντατικής θεραπείας κατά τη διάρκεια κρίσιμης ασθένειας. Δεν είναι πραγματικό σύνδρομο και παροδικές αλλοιώσεις στον άξονα υποθαλάμου-υπόφυσης-θυρεοειδούς εμφανίζονται σε περίπου 75% των νοσηλευόμενων ασθενών. Αυτή η πάθηση παρατηρείται συχνά σε ασθενείς με σοβαρή κρίσιμη ασθένεια, στέρηση θερμίδων και μετά από σοβαρές χειρουργικές επεμβάσεις. Το πιο συνηθισμένο ορμονικό πρότυπο στο σύνδρομο ευθυρεοειδικής ασθένειας είναι τα χαμηλά επίπεδα ολικής T3 και ελεύθερης T3 με χαμηλά ή φυσιολογικά επίπεδα T4 και θυρεοειδοτρόπου ορμόνης (TSH).

Οι αιτίες του συνδρόμου ευθυρεοειδικής ασθένειας ποικίλλουν και περιλαμβάνουν αρκετές κρίσιμες ασθένειες διαφορετικής αιτιολογίας. Πνευμονία, ασιτία, νευρική ανορεξία, σήψη, στρες, ιστορικό τραύματος όπως, για παράδειγμα, κάταγμα ισχίου, καρδιοπνευμονική παράκαμψη, έμφραγμα του μυοκαρδίου, κακοήθειες, εγκαύματα, μεταμοσχεύσεις οργάνων, συμφορητική καρδιακή ανεπάρκεια, υποθερμία, φλεγμονώδης νόσος του εντέρου, κίρρωση, μείζονα χειρουργική επέμβαση, νεφρική ανεπάρκεια και διαβητική κετοξέωση έχουν όλα συσχετιστεί με αυτήν την πάθηση. Η τελευταία προσθήκη σε αυτή τη μακρά λίστα είναι οι αναφορές για εμφάνιση ευθυρεοειδικής ασθένειας μετά από λοίμωξη COVID-19. Η ανακάλυψη χαμηλών επιπέδων Τ3 σε ασθενείς με COVID-19 ήταν επίσης ένας προγνωστικός δείκτης για κακή πρόγνωση, ακόμη και στα πρώιμα στάδια της νόσου.

 

Η πιο συχνή ανωμαλία, η μείωση της συνολικής τιμής της T3, εμφανίζεται σε περίπου 40% έως 100% των περιπτώσεων. Σε νοσηλευόμενους ασθενείς, το 10% των ασθενών έχει χαμηλά επίπεδα TSH, μια ανωμαλία που δεν σχετίζεται με παθολογία του θυρεοειδούς. Η υψηλότερη συχνότητα εμφάνισης εμφανίζεται στην ομάδα με τις περισσότερες σοβαρές ασθένειες. Η πιθανότητα θανάτου συσχετίζεται με το επίπεδο της συνολικής T4 στον ορό. Όταν τα συνολικά επίπεδα T4 πέσουν κάτω από 4 mcg/dL, η πιθανότητα θανάτου είναι περίπου 50%, και όταν τα επίπεδα T4 στον ορό μετρηθούν κάτω από 2 mcg/dL, η πιθανότητα θανάτου φτάνει πάνω από 80%.

The path forward

 Τα πρώιμα στοιχεία σχετικά με τις εφαρμογές της GenAI είναι πολλά υποσχόμενα, αλλά υποδεικνύουν επίσης ζητήματα στην ακρίβεια, τη συνάφεια και την αποδοχή των αποτελεσμάτων από τους χρήστες. Είναι σαφές ότι ο προσεκτικός σχεδιασμός, η αυστηρή αξιολόγηση, η συνεχής παρακολούθηση και η αποτελεσματική ρύθμιση της GenAI είναι ζωτικής σημασίας.

Υπάρχει μια αυξανόμενη κατανόηση ότι οι προηγούμενες ρυθμιστικές προσεγγίσεις για την Τεχνητή Νοημοσύνη και άλλες τεχνολογίες είναι πιθανώς ανεπαρκείς για την Τεχνητή Νοημοσύνη Γενετικής (GenAI). Για παράδειγμα, ο Οργανισμός Τροφίμων και Φαρμάκων (FDA) δημοσίευσε ένα πλαίσιο Συνολικού Κύκλου Ζωής Προϊόντος (Total Product Life Cycle) για την καθοδήγηση της ρύθμισης της Γενετικής Νοημοσύνης (GenAI), το οποίο απαιτεί συνεχή επικύρωση και παρακολούθηση μετά την κυκλοφορία των εργαλείων Γενετικής Νοημοσύνης (GenAI) στην αγορά — ο FDA δεν έχει παραδοσιακά εκτελέσει αυτή τη λειτουργία και είναι ασαφές εάν έχει την εκτελεστική εξουσία να το πράξει.Το μεγαλύτερο μέρος της ρυθμιστικής ευθύνης για αυτές τις τεχνολογίες μπορεί να μεταφερθεί σε κρατικά και τοπικά πλαίσια διακυβέρνησης της Τεχνητής Νοημοσύνης, με συνεργασίες δημόσιου-ιδιωτικού τομέα να θεσπίζουν εθελοντικά βιομηχανικά πρότυπα για δικαιοσύνη και διαφάνεια. Τα συστήματα υγείας ενδέχεται να χρειαστεί να συνεργαστούν προληπτικά με τους προμηθευτές Τεχνητής Νοημοσύνης (TN) για να διασφαλίσουν τον έλεγχο μεροληψίας και την ποικιλόμορφη εκπροσώπηση στα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης. 

Είναι σημαντικό να υπάρχει σκόπιμη και ολοκληρωμένη εφαρμογή της Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης (GenAI) στην υγειονομική περίθαλψη. Όλες οι καινοτομίες στην υγειονομική περίθαλψη απαιτούν εξισορρόπηση των νέων προσεγγίσεων με κατάλληλα προστατευτικά κιγκλιδώματα και υποδομές, ώστε να διασφαλίζεται η διατήρηση της ποιότητας και της ασφάλειας της περίθαλψης. Η Γενική Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αποτελεί εξαίρεση. Ελπίζουμε ότι οι ιδέες που παρουσιάζονται στην έκθεσή μας θα βοηθήσουν στην επίτευξη αυτής της ισορροπίας. 

Κρατά το σπίτι μέσα στην παλάμη της

 όπως κρατά ένα παιδί στη φούχτα το καπάκι της πορτοκαλάδας, που έριξε το βιαστικό γκαρσόνι καταγής, ενώ δεν έσπερνε

φούχτα  μικρή κλεισμένη ώρα ύπνου μεσημέρι

όταν ζωγραφισμένα στάχυα κυματίζουν κίτρινα κάτω από λίγα σύννεφα με μπλε ουρανλο, και κάθονται πάνω σε θημωνιές στη μέση θεριστές. Ο ανεπαίσθητος βόμβος της ζέστης. Ένας τους πίνει κι άλλοι τρώνε, όταν πίσω απ΄το μουσαμά ο λύκος κυματίζει και σταματά την κίνηση του θεριστή

ή ενός παιδιού στο καφενείο και της μητέρας του στην πολυθρόνα

πήλινης, εμαγιέ, αλουμινένιας , χασεδένιας, λινής, βαμβακερής , βελούδινης καθώς γερνά σ' αυτή την πολυθρόνα.

Μελλοντικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στην Υγεία

 Η πρόοδος που έχει σημειωθεί στη χρήση της GenAI για την υποστήριξη της εκπαίδευσης και της συμμετοχής των ασθενών, της σύνθεσης πληροφοριών και της απλοποίησης της τεκμηρίωσης και της κωδικοποίησης ήταν ταχεία και αποτελεσματική. Ωστόσο, υπάρχουν πολλές άλλες εφαρμογές της GenAI στην υγειονομική περίθαλψη. Γενικά, αναμένουμε ότι αυτές οι εφαρμογές θα χρειαστούν περισσότερο χρόνο για να ωριμάσουν, είτε λόγω της πολυπλοκότητάς τους είτε της σοβαρότητας των κινδύνων που παρουσιάζουν. Συγκεκριμένα, όσο πιο κοντά βρίσκεται μια εφαρμογή στην άμεση λήψη κλινικών αποφάσεων, τόσο περισσότερο έλεγχο και ρύθμιση θα απαιτεί.

Ιατρική Ακριβείας : Αναλύοντας δεδομένα από πολλαπλές πηγές και σε πολλαπλές μορφές, συμπεριλαμβανομένων δεδομένων από ηλεκτρονικά αρχεία υγείας, γονιδιωματικές και απεικονιστικές μελέτες, οι LLMs μπορεί να βρίσκονται σε καλό δρόμο για να βοηθήσουν στην επιλογή θεραπείας. Ωστόσο, ένας σημαντικός περιορισμός των σημερινών LLMs στην εξατομικευμένη θεραπεία και την υποστήριξη αποφάσεων είναι η αδυναμία τους να δημιουργήσουν συνοδευτικά στοιχεία που είναι χρήσιμα για τους κλινικούς ιατρούς. Επιπλέον, μια πρόσφατη μελέτη έδειξε ότι η ανθρώπινη αλληλεπίδραση με την Τεχνητή Νοημοσύνη επηρεάζεται από πολλαπλούς παράγοντες που σχετίζονται με τον άνθρωπο και το σύστημα της Τεχνητής Νοημοσύνης. Έτσι, η αποτελεσματική χρήση της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης στην ιατρική ακριβείας θα απαιτήσει πρόσθετη ανθρώπινη εμπειρία και εμπιστοσύνη στην Τεχνητή Νοημοσύνη και στις ιδιαιτερότητες της εκπαίδευσης σε μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης.

Θεραπεία για Σπάνιες Παθήσεις : Περίπου 7.000 σπάνιες ασθένειες επηρεάζουν 300 εκατομμύρια ανθρώπους παγκοσμίως και η GenAI μπορεί να παρέχει πληροφορίες και γνώσεις που διευκολύνουν τη διάγνωση αυτών των ασθενειών και διευρύνουν την κατανόηση των μηχανισμών που διέπουν την παθολογία τους. Ένα πρόσφατα αναπτυγμένο μοντέλο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας που βασίζεται σε φαινότυπο αποδείχθηκε ότι είναι πιο ακριβές στη διάγνωση σπάνιων ασθενειών από τους ειδικούς γιατρούς. Επιπλέον, η GenAI έχει επιταχύνει την έρευνα ανακάλυψης φαρμάκων για σπάνιες ασθένειες.  

Μελέτη Γονιδιώματος : Οι μεταπτυχιακοί φοιτητές του Προγράμματος Ανθρώπινου Γονιδιώματος (LLM), οι οποίοι έχουν εκπαιδευτεί σε δισεκατομμύρια γονιδιωματικές παραλλαγές, αρχίζουν να προβλέπουν τις επιδράσεις νέων γονιδιωματικών παραλλαγών. Αυτά τα «μοντέλα γλώσσας DNA» μπορούν να ενισχύσουν τις παραδοσιακές μελέτες συσχέτισης σε ολόκληρο το γονιδίωμα και να παράγουν πιο ακριβή χαρακτηρισμό παραλλαγών άγνωστης σημασίας, οδηγώντας στην ανάπτυξη νέων θεραπευτικών επιλογών για ασθένειες όπως ο καρκίνος. Οι πρόοδοι σε αυτόν τον τομέα συνεχίζουν να επιταχύνονται μέσω της αυξημένης διαφάνειας των μοντέλων, καθώς και μέσω της δημιουργίας νέων προ-εκπαιδευμένων βασικών μοντέλων για τη μελέτη νέων βιομοριακών αλληλεπιδράσεων. 

Εικονικοί Βοηθοί Υγείας : Δεδομένης της κατάλληλης επικύρωσης, οι εικονικοί βοηθοί υγείας που υποστηρίζονται από το LLM μπορούν να διεξάγουν αξιολογήσεις συμπτωμάτων, να παρέχουν συστάσεις διαλογής και να διευκολύνουν τις εξ αποστάσεως διαβουλεύσεις, διευρύνοντας την πρόσβαση στην περίθαλψη. Τέτοια μοντέλα μπορεί επίσης να είναι σε θέση να προσαρμοστούν σε νέα στοιχεία και θεραπευτικές προσεγγίσεις ταχύτερα από τους επαγγελματίες υγείας. Πολλές εταιρείες παρέχουν πλέον υπηρεσίες σε ασθενείς με εικονικούς βοηθούς υγείας που υποστηρίζονται από Τεχνητή Νοημοσύνη, οι οποίοι παρέχουν συνεχή, εξατομικευμένη υποστήριξη μέσω προσαρμοστικών συνομιλιών που προάγουν υγιεινές συνήθειες. Ωστόσο, υπάρχουν λίγα στοιχεία σχετικά με την ποιότητα, την ακρίβεια και την ασφάλεια αυτών των εφαρμογών και απομένει να γίνουν προσπάθειες για να διασφαλιστεί η σωστή χρήση των δυνατοτήτων GenAI στην παροχή φροντίδας.

Επιτήρηση Νοσημάτων : Τα μεταπτυχιακά LLM θα μπορούσαν επίσης να συμβάλουν στην ανάπτυξη εργαλείων για την ανίχνευση και διαχείριση επιδημιών σε επίπεδο πληθυσμού, τα οποία θα βοηθούσαν στην έγκαιρη αναγνώριση απειλών για τη δημόσια υγεία και θα έδιναν πληροφορίες για έγκαιρες παρεμβάσεις. Για τις επιδημίες μολυσματικών ασθενειών, η Γενετικά Τροποποιημένη Τεχνητή Νοημοσύνη (και η προγνωστική Τεχνητή Νοημοσύνη) έχει μεγάλες δυνατότητες βελτίωσης της επιτήρησης των ασθενειών. Ωστόσο, απαιτείται περισσότερη εργασία για την προώθηση των υφιστάμενων στατιστικών μοντέλων, με έμφαση στην εξηγησιμότητα, την αιτιότητα και την αυστηρή θεωρητική βάση για τα αποτελέσματα. 

Ιατρική Εκπαίδευση : Καθώς η Γενική Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) και οι πράκτορες της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) γίνονται μέρος της ομάδας ιατρικής περίθαλψης, θα υπάρξει μετατόπιση στα καθήκοντα και τις ικανότητες που απαιτούνται από τους κλινικούς ιατρούς. Παρόλο που η ανάκτηση ιατρικής γνώσης αποτελεί το μέτρο που χρησιμοποιείται από τις ιατρικές σχολές και τις ειδικότητες για την αξιολόγηση της ικανότητας των ιατρών, η εφαρμογή της Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης (GenAI) μπορεί να μετατοπίσει τις ανάγκες σε ικανότητες προς έναν πιο διευθυντικό ρόλο. Ο Σύνδεσμος Αμερικανικών Ιατρικών Κολλεγίων επανεξετάζει την αξιολόγηση και την εκπαίδευση των φοιτητών στην εποχή της Γενικής Τεχνητής Νοημοσύνης. Ορισμένες νέες στρατηγικές περιλαμβάνουν την ενσωμάτωση της γνώσης δεδομένων και της κριτικής σκέψης σχετικά με τους αλγόριθμους της Τεχνητής Νοημοσύνης στα προγράμματα σπουδών των φοιτητών, τον καθορισμό της εργασίας που πρέπει να γίνεται από έναν άνθρωπο καθώς και αυτής που γίνεται από την Τεχνητή Νοημοσύνη, και την αξιολόγηση της αναγνώρισης και του μετριασμού των προκαταλήψεων της Τεχνητής Νοημοσύνης στη φροντίδα των ασθενών.

Τροχιές

 Μερικές φορές λαχταρούν έναν ψυχρό θυελλώδη άνεμο, τη βροχή να πέφτει δυνατά, φθινοπωρινά φύλλα, λασπωμένα πόδια, ένα περίεργο σκυλί, έναν ξαφνιασμένο λαγό, το ξαφνικό άλμα ενός ελαφιού, μια ηλιαχτίδα. Μερικές φορές απλά υποκύπτουν στο αδιάφορο χαμηλό βουητό του σφραγισμένου διαστημικού σκάφους τους. Ενώ τρέχουν, ενώ κάνουν ποδήλατο, ενώ σπρώχνουν και πιέζουν, οι ήπειροι και οι ωκεανοί χάνονται από κάτω τους - περνά ο Αρκτικός κύκλος στο χρώμα της λεβάντας, πίσω του φεύγει η ανατολική άκρη της Ρωσίας, καταιγίδες δυναμώνουν πάνω στον Ειρηνικό, έρχονται οι πρωϊνές έρημοι του Τσάντ με τα πτυχωτά βουνά τους, και μετά η νότια Ρωσία, η Μογγολία και ξανά ο Ειρηνικός. Όποιος ζει στη Μογγολία ή σ' εκείνους τους ανατολικούς ερημότοπους της Ρωσίας, ή τουλάχιστον όποιος γνωρίζει απ' αυτά τα πράγματα θα ήξερε πως τώρα, μέσα στον ψυχρό απογευματινό ουρανό, ψηλότερα απ' όλα τ΄αεροπλάνα, περνάει ένα διαστημικό σκάφος που μέσα του μια γυναίκα σπρώχνει μια μπάρα άρσης βαρών με τα πόδια της πείθοντας τους μυς της να μην παραδοθούν στη σαγήνη της έλλειψης βαρύτητας και τα οστά της να μην αποδυναμωθούν.

                                                                                 Smantha Harvey 

ΑΙ

 Τεκμηρίωση και σύνθεση πληροφοριών κλινικού Ιατρού

Η Γενετικά Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) έχει δείξει πολλά υποσχόμενα αποτελέσματα στη βελτίωση της ιατρικής τεκμηρίωσης και της σύνθεσης πληροφοριών για τους κλινικούς ιατρούς. Αυτές οι εξελίξεις μπορούν να μειώσουν το γνωστικό βάρος για τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης και να αντιμετωπίσουν τις ελλείψεις της τεκμηρίωσης που δημιουργείται από τον άνθρωπο. Πρόσφατα παραδείγματα αυτής της εφαρμογής περιλαμβάνουν την τεκμηρίωση κλινικών σημειώσεων, τη σύνοψη διαγραμμάτων και την ανταλλαγή μηνυμάτων από τους ασθενείς. 

Κλινική τεκμηρίωση σημειώσεων 

Τα τελευταία χρόνια έχει αναπτυχθεί μια ποικιλία εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) για τη δημιουργία κλινικών σημειώσεων. Μια μελέτη έδειξε ότι σε όλες τις ειδικότητες, οι κλινικοί γιατροί που χρησιμοποιούσαν τεχνολογία ΤΝ για τη σύνταξη κλινικών σημειώσεων αφιέρωναν 20% λιγότερο χρόνο στη συμπλήρωση σημειώσεων και 30% λιγότερο χρόνο εργασίας εκτός ωραρίου σε σχέση με τους κλινικούς γιατρούς που δεν χρησιμοποιούσαν τέτοια τεχνολογία. Μια άλλη μελέτη περιέγραψε την ικανότητα του GenAI να διευκολύνει πιο προσωπικές, ουσιαστικές και αποτελεσματικές αλληλεπιδράσεις ασθενούς-παρόχου και να μειώνει το βάρος της γραφειακής εργασίας εκτός ωραρίου. Το GenAI μπορεί να εντοπίζει παραγγελίες που συζητούνται κατά τη διάρκεια μιας επίσκεψης και να τις παρουσιάζει στον κλινικό ιατρό για επαλήθευση και έγκριση. Απαιτούνται πρόσθετες μελέτες για την αξιολόγηση της πληρότητας και της ακρίβειας των σημειώσεων, καθώς και της επίδρασης αυτών των εργαλείων στην αποτελεσματικότητα και την ικανοποίηση των κλινικών ιατρών. 

Σύνοψη γραφήματος 

Πολλοί οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης στις ΗΠΑ και σε διεθνές επίπεδο χρησιμοποιούν τη σύνοψη διαγραμμάτων που βασίζεται στην GenAI για να βελτιστοποιήσουν την ανασκόπηση των διαγραμμάτων. Οι συνόψεις διαγραμμάτων που παράγονται από την GenAI έχουν αποδειχθεί παρόμοιες με τις συνόψεις διαγραμμάτων που δημιουργούνται από ιατρούς όσον αφορά την πληρότητα, την ορθότητα και τη συνοπτικότητα. Σε μία μελέτη, οι συνόψεις από LLM θεωρήθηκαν είτε ισοδύναμες (στο 45% των περιπτώσεων) είτε ανώτερες (στο 36%) από τις συνόψεις από ιατρικούς εμπειρογνώμονες και χρειάστηκαν λιγότερο χρόνο για να παραχθούν, με τον μέσο χρόνο για τη σύνταξη να μειώνεται από 7 λεπτά χωρίς τη χρήση LLM σε μόνο λίγα δευτερόλεπτα με LLM. 

Μηνύματα ασθενών 

Τα εργαλεία GenAI έχουν αναπτυχθεί για να βοηθήσουν στην ηλεκτρονική επικοινωνία μεταξύ κλινικών ιατρών και ασθενών. Το εργαλείο δημιουργεί ένα αρχικό προσχέδιο μιας απάντησης κλινικού ιατρού στο ηλεκτρονικό μήνυμα ενός ασθενούς, το οποίο ο κλινικός ιατρός εξετάζει και επεξεργάζεται πριν το στείλει στον ασθενή. Μία μελέτη έδειξε ότι το 72% των κλινικών ιατρών που χρησιμοποιούσαν απαντήσεις που συντάχθηκαν από το GenAI για να απαντήσουν σε μηνύματα ασθενών ανέφεραν μείωση του γνωστικού φορτίου. Σε μια άλλη μελέτη, το 92% των νοσηλευτών πίστευαν ότι η χρήση των μηνυμάτων που συντάχθηκαν από την Τεχνητή Νοημοσύνη είχε ως αποτέλεσμα βελτιωμένη αποτελεσματικότητα, ενσυναίσθηση και τόνο. Ωστόσο, ορισμένες μελέτες δεν έδειξαν μείωση του χρόνου που σχετίζεται με τις απαντήσεις, και άλλες έδειξαν ότι ο ρόλος του κλινικού ιατρού μπορεί να έχει σημασία, με τους νοσηλευτές να είναι πιο πιθανό να αναφέρουν αυξημένη αποτελεσματικότητα από τους γιατρούς 

Βελτιστοποίηση Τεκμηρίωσης και Κωδικοποίησης

Η Γενετικά Τροποποιημένη Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) μπορεί να βελτιώσει την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα της κωδικοποίησης, της χρέωσης και των πληρωμών στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βελτιστοποιήσει την αξιολόγηση και την κωδικοποίηση διαχείρισης με τη χρήση σημειώσεων που δημιουργούνται από την Τεχνητή Νοημοσύνη, οι οποίες μπορούν να μειώσουν τα σφάλματα και να αυξήσουν την ακρίβεια της κωδικοποίησης. Οι πληροφορίες που παράγονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη μπορούν επίσης να βοηθήσουν στον εντοπισμό και την αντιμετώπιση των βαθύτερων αιτιών των απορρίψεων αξιώσεων, οδηγώντας σε πιο αποτελεσματική κωδικοποίηση και ταχύτερες διαδικασίες διαχείρισης του κύκλου εσόδων.Επιπλέον, η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) μπορεί να διευκολύνει ταχύτερες προηγούμενες εγκρίσεις, μειώνοντας έτσι τις καθυστερήσεις στη φροντίδα των ασθενών, αυξάνοντας τη συμμετοχή και μειώνοντας το διοικητικό φόρτο. Ωστόσο, με την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) να δημιουργεί τόσο επιστολές ιατρικής αναγκαιότητας από γιατρούς όσο και επιστολές απόρριψης (ή έγκρισης) από ασφαλιστικές εταιρείες, ένα περιβάλλον «Τεχνητής Νοημοσύνης έναντι Τεχνητής Νοημοσύνης» θα μπορούσε να αυξήσει τον κίνδυνο μεροληψίας και σφαλμάτων - ένας παράγοντας που υπογραμμίζει την ανάγκη για ισχυρή διακυβέρνηση και εποπτεία της χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης στη λήψη αποφάσεων από κλινικούς ιατρούς και ασφαλιστές.

Τεχνητή Νοημοσύνη στην Ιατρική

 Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη (GenAI), και ειδικότερα τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM - αλγόριθμος τεχνητής νοημοσύνης), χρησιμοποιούνται ολοένα και περισσότερο στην υγειονομική περίθαλψη. Για να αντιμετωπίσει αυτήν την τάση, η Συνεργασία Δράσης για την Ψηφιακή Υγεία της Εθνικής Ακαδημίας Ιατρικής (NAM) συγκάλεσε ένα εργαστήριο εμπειρογνωμόνων στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, της τεχνολογίας και των κανονιστικών ρυθμίσεων τον Οκτώβριο του 2023, για να ορίσει εφαρμογές και πλαίσια για τη Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (GenAI) και τα LLM στην ιατρική και τη βιοϊατρική επιστήμη. Σε μια συνοδευτική Ειδική Έκδοση της NAM,1 «Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη στην Υγεία και την Ιατρική», έχει σκιαγραφηθεί ένας ρυθμό ετοιμότητας εφαρμογών  καθώς και ένας πίνακας ανάθεσης ευθυνών για τους διάφορους ενδιαφερόμενους φορείς που απαιτούνται στον «κύκλο ζωής» της τεχνολογίας Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης (GenAI). Έχουν σημειωθεί πρόοδοι στην εκπαίδευση και την εμπλοκή των ασθενών και στη σύνθεση πληροφοριών .

Εκπαίδευση και συμμετοχή ασθενών

Έχουν σημειωθεί μεγάλα βήματα στην υποστήριξη της εκπαίδευσης και της συμμετοχής των ασθενών που βασίζεται στην GenAI. Πρώιμες μελέτες έχουν δείξει ότι τα chatbot που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να βοηθήσουν τους ασθενείς με τον προγραμματισμό ραντεβού, την ταξινόμηση συμπτωμάτων και τα ερωτήματα που σχετίζονται με την υγεία. Οι περιλήψεις ιατρικών πληροφοριών που δημιουργούνται από την GenAI έχουν οδηγήσει σε αυξημένη κατανόηση, επιτρέποντας στους ασθενείς να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με τη φροντίδα τους. Η σύνταξη μηνυμάτων με τη βοήθεια της GenAI έχει αποδειχθεί ότι ενισχύει τη σαφήνεια και την ενσυναίσθηση της ψηφιακής επικοινωνίας ασθενούς-παρόχου, προωθώντας ισχυρότερη συμμετοχή. Μια πολλά υποσχόμενη δυνατότητα του GenAI είναι η δυνατότητά του να ξεπερνά τα γλωσσικά εμπόδια και τα εμπόδια στον τομέα της υγειονομικής παιδείας. Υπάρχουν ορισμένες πρώιμες ενδείξεις ότι τα μοντέλα GenAI μπορούν να μεταφράσουν και να απλοποιήσουν το ιατρικό περιεχόμενο πιο αποτελεσματικά από τα παραδοσιακά εργαλεία μετάφρασης. Μελέτες έχουν δείξει ότι οι περιλήψεις σε απλή γλώσσα που δημιουργούνται από το GenAI μπορούν να βοηθήσουν στην κατανόηση των ασθενών, ιδιαίτερα μεταξύ εκείνων με περιορισμένη υγειονομική παιδεία. Αυτές οι περιλήψεις σε απλή γλώσσα μπορούν να διαδραματίσουν ρόλο στη μετάφραση της τεκμηρίωσης με στόχο την αύξηση της κατανόησης της πορείας και της διαχείρισης μιας ασθένειας από τους ασθενείς.

Παρά την αυξανόμενη διαθεσιμότητα εργαλείων GenAI, τα στοιχεία σχετικά με την εμπλοκή των ασθενών με αυτά τα εργαλεία παραμένουν περιορισμένα. Τα πρώτα στοιχεία υποδηλώνουν μικτή υιοθέτηση. Ορισμένοι ασθενείς υιοθετούν την καθοδήγηση που δημιουργείται από την GenAI, ενώ άλλοι παραμένουν διστακτικοί λόγω ανησυχιών σχετικά με την αξιοπιστία και τη διαφάνεια. Επιπλέον, υπάρχει ένα αξιοσημείωτο κενό στην έρευνα σχετικά με τα αποτελέσματα που επικεντρώνονται στον ασθενή, όπως η κατανόηση, η ικανοποίηση και η εμπιστοσύνη στη φροντίδα που υποβοηθείται από την GenAI.