3 baanbrekende manieren waarop AI de medische zorg transformeert

Begrijpen hoe kunstmatige intelligentie (AI) en andere geavanceerde technologieën de moderne geneeskunde vooruithelpen, is een geweldige manier om uw vermogen om trends te herkennen te vergroten. Dit is wat u moet weten. Naarmate AI steeds vaker wordt gebruikt in de medische sector, blijft het een cruciale rol spelen bij het verbeteren van de huidige behandelingen.

Kunstmatige intelligentiesystemen bestrijken nu het hele spectrum van de medische markt, van het bijhouden van patiëntgegevens tot het aanbevelen van recepten en het ondersteunen van operaties. Al deze vooruitgang is slechts een druppel op een gloeiende plaat vergeleken met wat de toekomst brengt. De volgende generatie AI-systemen zal de nauwkeurigheid verbeteren, de onderzoekstijd verkorten en bijwerkingen verminderen.

Geavanceerde AI-algoritmen geven artsen betere tools om het verschil te maken. Deze systemen hebben al geholpen om de kosten van experimenten te verlagen, menselijke fouten te minimaliseren en moeilijk te behandelen en tijdrovende ziekten te diagnosticeren zonder menselijke tussenkomst. Dit zijn de meest voorkomende toepassingen van AI in de medische sector.

• preventie: Kunstmatige intelligentie (AI) is met name nuttig bij diagnostiek. Deze systemen kunnen worden ingesteld om patronen en verbanden te herkennen die mensen nooit zouden opmerken. AI-systemen worden dan ook steeds vaker geïntegreerd in medische systemen om vroege tekenen van ziekte vast te stellen in medische beelden, patiënten en andere vitale gegevens.
• Drug ontwikkeling: Geneesmiddelenontdekking is een ander belangrijk gebied waar AI een belangrijke rol speelt. Er zijn tegenwoordig AI-systemen in gebruik waarmee farmaceutische fabrikanten menselijke reacties kunnen simuleren zonder dat er een echte patiënt aan te pas hoeft te komen. Deze systemen kunnen miljoenen scenario's simuleren, waardoor de ontwikkelingstijd van geneesmiddelen drastisch wordt verkort, bijwerkingen worden verminderd en het ontwerp van geneesmiddelen wordt geoptimaliseerd.
• Behandelplannen op maat: Veel zorgverleners maken gebruik van AI om hun behandelplannen te verbeteren. Deze systemen kunnen helpen bij het ontwikkelen, uitvoeren, monitoren en personaliseren van medische behandelingen. Velen geloven dan ook dat toekomstige AI-systemen in staat zullen zijn om ter plekke medicijnen te diagnosticeren, te onderzoeken, voor te schrijven en zelfs te creëren. Hier zijn drie nieuwe manieren waarop AI de moderne geneeskunde vooruithelpt.

AI-algoritme brengt tumoren in kaart voor kankerbehandeling

Ingenieurs van Northwestern Medicine zijn erin geslaagd een intuïtief AI-systeem te ontwikkelen dat tumoren nauwkeurig in kaart kan brengen. Het in kaart brengen van tumoren is een cruciaal onderdeel van radiotherapie, de populairste manier om kanker te bestrijden. Opvallend is dat de helft van alle kankerpatiënten in de VS radiotherapie krijgt.

Het systeem helpt het probleem van tumorsegmentatie op te lossen. Dit handmatige proces is tijdrovend en leidt tot vertragingen, inconsistenties en een wisselende nauwkeurigheid, afhankelijk van de professional die de tests uitvoert. Gezien de gevaarlijke aard van kanker kunnen deze problemen leiden tot de dood van de patiënt.

Kankerstatistieken

Kanker blijft een belangrijke doodsoorzaak onder de bevolking, en helaas laten alle statistieken zien dat het aantal gevallen toeneemt. Deskundigen voorspellen Er zullen dit jaar +2 miljoen nieuwe kankerpatiënten bijkomen. Erger nog, +600 zullen sterven aan hun complicaties.

In het besef dat er behoefte is aan een nauwkeuriger en betrouwbaarder systeem, hebben wetenschappers van Northwestern Medicine het volgende artikel gepubliceerd¹ getiteld "Deep Learning-studie voor geautomatiseerde, bewegingsafhankelijke tumorsegmentatie in radiotherapieDit onderzoek introduceert een krachtige AI-tool genaamd iSeg die tumordetectie verbetert. Het systeem zou kunnen leiden tot een eerdere diagnose en zelfs gestandaardiseerde tumorsegmentatie wereldwijd, waardoor de variaties die de diagnose zo moeilijk maakten, worden geëlimineerd.

Training Mapping Tumors Algoritme

Het AI-systeem werd getraind met behulp van duizenden CT-scans, verzameld in verschillende medische instellingen. Interessant is dat artsen tumorcontouren rond het getroffen gebied tekenden om de identificatiemogelijkheden van het systeem te verbeteren. Twee ziekenhuizen, het prestigieuze Northwestern Medicine en de Cleveland Clinic, namen deel aan het onderzoek door scans te leveren voor de AI-dataset.

Bron - Noordwestelijke geneeskunde

iSeg is uniek omdat het het eerste AI-gestuurde 3D deep learning-protocol is dat speciaal is gericht op het opsporen van kankertumoren. Het systeem maakt gebruik van 3D-scanning om tumoren te segmenteren en hun bewegingen tijdens elke ademhaling te volgen, waardoor ze gemakkelijker te detecteren zijn voordat ze groter worden.

Voordelen van het Mapping Tumors Algorithm Study

Dit AI-systeem zou kunnen leiden tot een geautomatiseerd detectiesysteem, aangezien de AI zeer efficiënt bleek te zijn. Het was in staat om door artsen gestelde diagnoses te evenaren en te overtreffen. Nu wil het team deze datagestuurde aanpak gebruiken om behandelprocessen te verbeteren en de vroegtijdige waarschuwing te vergroten.

Het gebruik van AI om de ziekte van Parkinson op te sporen

Een ander recent voorbeeld van hoe AI de moderne geneeskunde vooruithelpt, komt van onderzoekers van de afdeling Analytische Chemie van ACS. Dit team heeft een AI-algoritme ontwikkeld dat vluchtige organische stoffen (VOS) in oorsmeer detecteert om de ziekte van Parkinson vast te stellen. De nieuwe aanpak is niet-invasief en kosteneffectief, waardoor velen het zien als een belangrijke mijlpaal in de strijd tegen de ziekte van Parkinson.

Traditionele methoden voor het opsporen van de ziekte van Parkinson

Het nieuwe systeem stelt artsen in staat om de ziekte van Parkinson veel eerder op te sporen dan traditionele methoden die gebaseerd zijn op het monitoren van talg op de huid. De traditionele methode raakt gemakkelijk in gevaar wanneer de huid wordt blootgesteld aan verontreinigende stoffen, vocht of andere verontreinigingen. Bovendien is dit proces duur, wat leidt tot financiële belemmeringen voor patiënten in nood.

AI-studie naar de ziekte van Parkinson

Ocuco's Medewerkers Een op kunstmatige intelligentie gebaseerd diagnostisch model voor de ziekte van Parkinson met behulp van vluchtige organische stoffen uit gehoorgangafscheidingen studies² beschrijft hoe wetenschappers een AI-systeem hebben getraind om vier cruciale biomarkers te monitoren om de diagnose van de ziekte van Parkinson te stroomlijnen. Het team stelde met name vast dat ethylbenzeen, 4-ethyltolueen, pentanal en 2-pentadecyl-1,3-dioxolaan accurate biomarkers waren voor de aanwezigheid van de ziekte.

Ziekte van Parkinson

De ziekte van Parkinson is een aandoening van het zenuwstelsel die iemands vermogen tot basale motorische vaardigheden kan aantasten. De ziekte verwoest de slachtoffers. Binnen een paar jaar zullen de meeste patiënten last krijgen van een breder scala aan neurologische problemen. Helaas lijden er momenteel meer dan 8.5 miljoen mensen aan deze ziekte.

Het trainen van een AI-algoritme voor de ziekte van Parkinson – Vooruitgang in de moderne geneeskunde

Het team verzamelde een grote hoeveelheid VOC-gegevens uit oorsmeer om de AI-dataset te trainen. Ze verzamelden deze gegevens van 209 proefpersonen. Interessant genoeg leden slechts 108 van de patiënten aan de ziekte van Parkinson. Deze aanpak stelde ingenieurs in staat om het AI-systeem een ​​manier te bieden om gezonde gebieden te vergelijken met gebieden die door de ziekte van Parkinson zijn aangetast.

Voordelen van AI-studie naar de ziekte van Parkinson

Dit systeem voor vroegtijdige detectie van de ziekte van Parkinson biedt verschillende voordelen. Ten eerste zal het de levens redden van honderdduizenden mensen die niet weten dat ze deze aandoening hebben, omdat de behandelingsmogelijkheden beperkt zijn. Deze vroege, niet-invasieve detectiemethode is bovendien goedkoper dan alternatieven en veel gemakkelijker toegankelijk.

In de toekomst kunnen deze systemen binnen enkele minuten betrouwbare resultaten opleveren en bijdragen aan een gestandaardiseerde en autonome diagnosestrategie. Hiermee worden de kosten verlaagd en de toegankelijkheid verbeterd.

AI gebruiken om leververvetting te bestrijden

Onderzoekers van de Graduate School of Medicine van de Osaka Metropolitan University hebben een nieuw AI-algoritme ontwikkeld en getest dat specifiek is ontworpen om leververvetting te detecteren. Deze veelvoorkomende aandoening treft bijna een kwart van de wereldbevolking en kan leiden tot ernstige gezondheidscomplicaties zoals leverkanker.

Huidige methoden om leververvetting op te sporen

De huidige manier waarop zorgprofessionals leververvetting diagnosticeren, is via echografie, CT-scans en MRI-scans. CT-scans en MRI-scans zijn extreem dure procedures, en echografie vereist een professional die nauwkeurig kan interpreteren wat de geluidsgolven weergeven.

Problemen met de huidige diagnoseopties voor leververvetting

Helaas creëren deze methoden kostenbarrières en tijdsdruk voor patiënten. Ten eerste vereisen ze gespecialiseerde locaties. Je vindt geen MRI-apparaat bij je huisarts. Deze apparaten kunnen meer dan $ 100 kosten en moeten vaak in speciaal gebouwde faciliteiten worden geplaatst, wat de totale kosten verhoogt en andere factoren zijn die de toegang voor patiënten beperken.

AI-studie naar leververvetting

Gelukkig heeft een team wetenschappers van de Graduate School of Medicine van de Osaka Metropolitan University een verbeterde methode ontwikkeld om radiologische interpretatie te bereiken. Hun artikel³ Prestaties van een op thoraxfoto's gebaseerd deep learning-model voor het detecteren van leververvetting introduceert een nieuwe methode om röntgenfoto's van de borstkas te gebruiken om leververvetting op te sporen.

Het systeem kan deze taak uitvoeren door biomarkers in de borstkas te registreren die alleen worden aangetroffen bij patiënten met leververvetting. Deze aanpak verlaagt de diagnosekosten en stelt zorgprofessionals in staat om meerdere diagnoses tegelijk te stellen.

AI-training voor leververvetting – de moderne geneeskunde vooruithelpen

Om hun AI-systeem te trainen, creëerde het team een ​​dataset met 6,599 röntgenfoto's van de borstkas van 4,414 patiënten. Deze patiënten werden geröntgend en de scans van de gezonde patiënten werden vergeleken met die van patiënten met leververvetting. Deze informatie helpt het team bij het creëren van CAP-scores (Controlled Attenuation Parameter), wat de nauwkeurigheid bevordert.

Voordelen van een onderzoek naar leververvetting

Het AI-algoritme voor leververvetting stelt medische professionals in staat om aanvullende diagnoses bij patiënten te stellen zonder extra stappen. Opvallend is dat er al duizenden patiënten zijn die röntgenfoto's van hun borstkas hebben laten maken. Deze personen hebben dus alles gegeven wat ze nodig hadden om er zeker van te zijn dat ze geen leververvetting hadden, zonder dat ze het wisten.

AI – De moderne geneeskunde vooruithelpen door efficiëntie en innovatie

Wanneer je de effecten van AI-systemen in de moderne geneeskunde onderzoekt, is het duidelijk dat de markt op het punt staat een nieuw tijdperk van effectiviteit en bruikbaarheid van behandelingen in te gaan. Naarmate AI-systemen steeds algemener worden en steeds meer verweven raken met de medische sector, zal de steun voor AI-geïntegreerde medische opties toenemen. Al deze factoren benadrukken hoe AI de potentie heeft om de medische sector te revolutioneren, en nog veel meer.

Leer meer over andere AI-ontwikkelingen hier

Geraadpleegde studies:

<sup>1. Sarkar, S., Teo, PT & Abazeed, ME Deep learning voor geautomatiseerde, bewegingsafhankelijke tumorsegmentatie in radiotherapie. npj Precis. Onc. 9, 173 (2025). https://doi.org/10.1038/s41698-025-00970-1
2. Sun, C., Zhu, Y., Wang, Q., Zeng, Y., Yu, Y., & Zhang, W. (2025). Een op kunstmatige intelligentie gebaseerd, op geur gebaseerd diagnostisch model voor de ziekte van Parkinson met behulp van vluchtige organische stoffen uit gehoorgangafscheidingen. Analytische scheikunde, 97(23), 8230-8237. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.5c00908
3. Matsuo, H., Matsumura, T., Inoue, Y., Tanaka, R., Ito, T., & Tatsumi, M. (2024). Prestaties van een op thoraxfoto's gebaseerd deep learning-model voor het detecteren van leververvetting. Radiologie: cardiothoracale beeldvorming, 6(3), e240402. https://doi.org/10.1148/ryct.240402</sup>