Όταν η Τεχνητή Νοημοσύνη και τα Μεγάλα Δεδομένα γίνονται τα νέα όπλα της ιατρικής βιομηχανίας

(Dan Tri) - Η Τεχνητή Νοημοσύνη, όχι μόνο προβλέποντας, αλλά πλέον υποστηρίζει και τον τομέα της υγείας στον σχεδιασμό εμβολιασμών, στην κατανομή πόρων και στην ανάπτυξη μοντέλων αντιμετώπισης επιδημιών.

Ο ατελείωτος πόλεμος μεταξύ ανθρώπων και μικροοργανισμών

Στο επιστημονικό συνέδριο με θέμα την Εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης και των Μεγάλων Δεδομένων στην Κλινική Πράξη των Λοιμωδών Νοσημάτων που πραγματοποιήθηκε στο Νοσοκομείο Τροπικών Νοσημάτων στην πόλη Χο Τσι Μινχ, ο Αναπληρωτής Καθηγητής Δρ. Νγκουγιέν Βαν Βιν Τσάου - Αναπληρωτής Διευθυντής του Υπουργείου Υγείας της πόλης Χο Τσι Μινχ - τόνισε τη σημασία της καινοτομίας στη μακροπρόθεσμη καταπολέμηση των λοιμωδών νοσημάτων.

Οι μολυσματικές ασθένειες αποτελούσαν ανέκαθεν μια από τις μεγαλύτερες προκλήσεις για την παγκόσμια δημόσια υγεία. Σε τροπικές χώρες όπως το Βιετνάμ, όπου το περιβάλλον είναι ευνοϊκό για την ανάπτυξη μικροοργανισμών, αυτή η μάχη είναι ακόμη πιο σκληρή και επίμονη.

Σε όλη την ιστορία, ο κόσμος έχει βιώσει σοβαρές επιδημίες ασθενειών που έχουν σκοτώσει δεκάδες εκατομμύρια ανθρώπους.

Σήμερα, οι άνθρωποι συνεχίζουν να αντιμετωπίζουν νέες απειλές από μολυσματικές ασθένειες, ιδίως εκείνες που μεταδίδονται από ζώα σε ανθρώπους, όπως η γρίπη των πτηνών, το SARS, το MERS και πιο πρόσφατα η Covid-19.

Από την αρχαιότητα, οι άνθρωποι αντιμετωπίζουν συνεχώς νέες απειλές από μολυσματικές ασθένειες που προκαλούνται από συνεχώς εξελισσόμενους μικροοργανισμούς.

Αυτό που είναι μοναδικό στις μολυσματικές ασθένειες είναι η πολυπλοκότητα και η απρόβλεπτη φύση των παθογόνων που τις προκαλούν. Οι μικροοργανισμοί εξελίσσονται συνεχώς μέσω μεταλλάξεων, οι οποίες τους βοηθούν να αποφεύγουν την επίθεση του ανοσοποιητικού συστήματος ή των αντιβιοτικών. Αυτό που προκαλεί ανησυχία είναι ότι η αντοχή στα αντιβιοτικά - μια αναπόφευκτη συνέπεια της μετάλλαξης - γίνεται ολοένα και πιο συχνή.

Τα αντιβιοτικά ανακαλύφθηκαν πριν από σχεδόν 100 χρόνια και γνώρισαν μια χρυσή εποχή παραγωγής (1940-1960), αλλά ο αριθμός των νέων φαρμάκων είναι πλέον ολοένα και πιο σπάνιος. Εν τω μεταξύ, έχουν εμφανιστεί στελέχη βακτηρίων ανθεκτικά σε μεμονωμένα, πολλαπλά, ακόμη και σε όλα τα αντιβιοτικά, ωθώντας την ιατρική σε παθητική κατάσταση.

Η εξέλιξη των μικροοργανισμών σημαίνει ότι οποιοδήποτε φάρμακο ή εμβόλιο μπορεί να καταστεί αναποτελεσματικό με την πάροδο του χρόνου. Αυτό απαιτεί από τους ανθρώπους όχι μόνο να βασίζονται στα διαθέσιμα εργαλεία, αλλά και να καινοτομούν και να δημιουργούν συνεχώς από προσεγγίσεις, διαγνωστικές μεθόδους, θεραπείες έως μακροπρόθεσμες στρατηγικές πρόληψης.

Σύμφωνα με τον ίδιο, η τρέχουσα προσέγγιση απαιτεί μια συστηματική στρατηγική, που να ενσωματώνει πολλούς τομείς, από τη γονιδιωματική ανάλυση, τη μεταβολομική, την ανοσολογία, έως την ανάπτυξη εμβολίων (εμβολιτομική).

Συγκεκριμένα, η γέννηση των εμβολίων mRNA αποτελεί μια άνευ προηγουμένου ανακάλυψη στην ιατρική ιστορία, καθώς χρειάστηκαν μόνο 12 μήνες για να περάσουν οι άνθρωποι από την αλληλούχιση του ιού στον εμβολιασμό της κοινότητας.

Ο Δρ. Chau επικαλέστηκε επίσης έρευνα επιστημόνων από το Imperial College London (Ηνωμένο Βασίλειο), η οποία δείχνει ότι εάν η εκστρατεία εμβολιασμού κατά της Covid-19 είχε ξεκινήσει μόλις 100 ημέρες μετά την αποκωδικοποίηση του γονιδιώματος του ιού, ο κόσμος θα μπορούσε να είχε αποτρέψει 8,3 εκατομμύρια θανάτους και περισσότερες από 26 εκατομμύρια μολύνσεις.

Από αυτόν τον μεθοδικό υπολογισμό, ο κόσμος έχει διαμορφώσει την έννοια της «Αποστολής 100 Ημερών» για την προετοιμασία για μελλοντικές πανδημίες.

Η αποστολή στοχεύει στην εξεύρεση ταχέων διαγνωστικών λύσεων, αποτελεσματικών αρχικών θεραπειών και εμβολίων για μαζικό εμβολιασμό εντός 100 ημερών από την αναγνώριση ενός νέου πανδημικού παράγοντα.

«Η καινοτομία είναι το όπλο που βοηθά τους ανθρώπους όχι μόνο να καταπολεμήσουν την επιδημία αλλά και να ζήσουν και να εξελιχθούν με βιώσιμο τρόπο μαζί με μικροοργανισμούς», επιβεβαίωσε ο Δρ. Chau.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη προβλέπει ξέσπασμα ιλαράς στην πόλη Χο Τσι Μινχ

Στο συνέδριο, ο Δρ. Nguyen Le Nhu Tung - Αναπληρωτής Διευθυντής του Νοσοκομείου Τροπικών Νοσημάτων στην πόλη Χο Τσι Μινχ - μοιράστηκε επίσης πιο συγκεκριμένα την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και των εφαρμογών μεγάλων δεδομένων στην έρευνα, τη διάγνωση και την προειδοποίηση για μολυσματικές ασθένειες στο νοσοκομείο τα τελευταία χρόνια.

Ο Δρ. Tung δήλωσε ότι από το 2018 έως σήμερα, το νοσοκομείο έχει πραγματοποιήσει 22 ερευνητικά έργα που εφαρμόζουν Τεχνητή Νοημοσύνη και Μεγάλα Δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων μελετών για την πρόβλεψη της γρίπης και του δάγκειου πυρετού, την αναγνώριση γραφής σε ιατρικά αρχεία χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση, την παρακολούθηση ζωτικών σημείων εξ αποστάσεως μέσω φορετών συσκευών...

Η τεχνητή νοημοσύνη και τα μεγάλα δεδομένα βοηθούν τα νοσοκομεία να βελτιώσουν την ικανότητά τους να προβλέπουν και να προειδοποιούν για επιδημίες έγκαιρα.

Για παράδειγμα, το σύστημα επιτήρησης λοιμωδών νοσημάτων του Υπουργείου Υγείας της πόλης Χο Τσι Μινχ κατέγραψε αύξηση στα κρούσματα ιλαράς το 2024, με αποτέλεσμα την άμεση εφαρμογή εκστρατειών εμβολιασμού και την ανακοίνωση κρουσμάτων. Το διευρυμένο σύστημα πληροφοριών ανοσοποίησης παρέχει επίσης δεδομένα σχετικά με τα ποσοστά εμβολιασμού, υποστηρίζοντας την πρόβλεψη των κινδύνων ασθενειών ανά περιοχή και ομάδα πληθυσμού.

Σε όλο τον κόσμο, συστήματα όπως το BlueDot (Καναδάς) και το FluMap (ΗΠΑ) έχουν αποδειχθεί αποτελεσματικά στην προειδοποίηση πρώιμων συμπτωμάτων ασθένειας πριν από την πανδημία Covid-19.

Στο Βιετνάμ, η Τεχνητή Νοημοσύνη εφαρμόζεται επίσης για την ανάλυση των κύκλων των ασθενειών, την πρόβλεψη της διάρκειας και της κορύφωσης της επιδημίας, καθώς και για την κατασκευή επιδημιολογικών μοντέλων για την αξιολόγηση της εξάπλωσης με βάση παράγοντες όπως η ηλικία, το φύλο και οι υποκείμενες ασθένειες.

Αυτή η τεχνολογία βοηθά στον εντοπισμό ομάδων υψηλού κινδύνου, στην ιεράρχηση των στρατηγικών εμβολιασμού και στην εκτίμηση της ανάγκης για προμήθειες, φάρμακα και ανθρώπινο δυναμικό για ταχεία αντίδραση.

Ωστόσο, η διαδικασία εφαρμογής της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI - Big Data) εξακολουθεί να αντιμετωπίζει πολλές προκλήσεις, όπως η άνιση ποιότητα των δεδομένων, η έλλειψη προσωπικού με εις βάθος κατανόηση τόσο της ιατρικής όσο και της τεχνολογίας, και το μεγάλο κόστος επενδύσεων σε υποδομές.

Πηγή: https://dantri.com.vn/suc-khoe/khi-ai-va-big-data-tro-thanh-vu-khi-moi-cua-nganh-y-te-20250529134256420.htm