Tekoäly ja koneoppiminen voivat nopeuttaa tyypin 1 diabeteksen hoitoja

Uusilla teknologioilla, kuten tekoälyllä (AI) ja koneoppimisella (ML), voi olla tärkeä rooli tyypin 1 diabeteksen hoitojen kehittämistyössä. Näiden avulla tutkijat voivat löytää oikeat potilaat tutkimuksiin nopeammin, testata uusia lääkkeitä ja ennustaa, miten hyvin hoidot toimivat.

Suurista panostuksista huolimatta on olemassa vain vähän hyväksyttyjä hoitoja, joilla voidaan hidastaa tai ehkäistä tyypin 1 diabeteksen kehittymistä. Yksi ongelma on ollut vaikeus riittävän nopeasti löytää sairastuneita ihmisiä osallistumaan tutkimuksiin. Lisäksi ei ole olemassa hyviä tapoja mitata hoitojen tehokkuutta, mikä tekee tutkimuksesta hidasta ja kallista.

Läpimurto tapahtui vuonna 2022, kun Yhdysvalloissa hyväksyttiin lääke, teplizumab. Se voi viivästyttää taudin puhkeamista henkilöillä, joilla on suurentunut riski sairastua. Jotta edistystä voitaisiin kuitenkin saada enemmän aikaan, tarvitsemme älykkäämpiä tapoja tunnistaa oikeat potilaat ja räätälöidä hoidot.

Miten tekoäly ja ML voivat auttaa                                            

Tekoäly ja ML ovat tehokkaita tekniikoita, joilla voidaan analysoida suuria tietomääriä ja löytää yhdistäviä tekijöitä, joita ihmiset eivät kykene havaitsemaan. Niitä voidaan käyttää esimerkiksi seuraaviin tarkoituksiin:

• Tunnistetaan henkilöt, joilla on suuri riski sairastua diabetekseen.
• Nopeampi uusien lääkkeiden testaaminen ja oikean annostuksen löytäminen.
• Hoidon toimivuuden ennustaminen.

Näissä tekniikoissa hyödynnetään eri lähteistä, kuten potilastiedoista, kliinisistä tutkimuksista, aktiivisuusrannekkeista ja sovelluksista saatuja tietoja. Yhdistämällä ja analysoimalla näitä tietoja tutkijat voivat ymmärtää sairautta paremmin ja kehittää tehokkaita hoitoja.

Tulevaisuuden mahdollisuudet
Tutkijat selvittävät myös, miten tekoälyllä voidaan luoda "digitaalisia kaksosia" eli tietokonemalleja potilaista, joiden avulla hoitoja voidaan testata ilman pitkiä ja kalliita kliinisiä tutkimuksia. Tämä voisi johtaa nopeampaan edistymiseen ja yksilöllisempiin hoitoihin.

Ylitettävät haasteet
Vaikka tekoäly ja koneoppiminen tarjoavat paljon mahdollisuuksia, niihin liittyy myös haasteita. Malleja voi olla vaikea ymmärtää, ja joskus ne tuottavat vääristyneitä tuloksia, jos tiedot ovat huonolaatuisia. Siksi tarvitaan tiukkaa testausta, jotta voidaan varmistaa teknologian toimivuus tarkoitetulla tavalla.

Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoäly ja ML voivat mullistaa tyypin 1 diabeteksen hoidon, mutta sen saavuttamiseksi tarvitaan lisää tutkimusta ja tarkkuutta.

Melanie R. Shapiro - Erin M. Tallon - Matthew E. Brown - Amanda L. Posgai - Mark A. Clements - Todd M. Brusko
Vastaanotettu: 31. heinäkuuta 2024 / Hyväksytty: 28. lokakuuta 2024.

Tekoäly (AI) on oma alansa, jossa rakennetaan koneita ja tietokoneita, jotka jäljittelevät ihmisen älykkyyteen liittyviä toimintoja. Jokapäiväisessä kielenkäytössä "tekoälyä" käytetään usein synonyymisesti "ML:n" kanssa, mutta tekoäly on kattotermi, joka kattaa useita osa-alueita, joista ML on yksi.

Koneoppiminen (ML) on tekoälyn ja siten myös tietojenkäsittelytieteen osa-alue. Se käsittää menetelmiä, joiden avulla voidaan käyttää dataa tietokoneiden "kouluttamiseksi" löytämään ja "oppimaan" sääntöjä jonkin tehtävän ratkaisemiseksi ilman, että tietokoneille on ohjelmoitu sääntöjä kyseistä tehtävää varten. Se liittyy tilastotieteeseen, tietokonenäköön ja hahmontunnistukseen. Tiedonlouhinta on termi, joka viittaa koneoppimisen ja tilastollisten menetelmien yhdistelmään, jolla havaitaan ja visualisoidaan kaavoja suurissa tietomäärissä. (Wikipedia).

Lähde: Diabetologia