Το μέλλον της διάγνωσης της κατάθλιψης είναι ήδη εδώ, λέει ο ειδικός: ScienceAlert

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι έτοιμη να φέρει επανάσταση στον τρόπο διάγνωσης και θεραπείας ασθενειών. Θα μπορούσε να είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για την κατάθλιψη, καθώς θα μπορούσε να κάνει πιο ακριβείς διαγνώσεις και να καθορίσει ποιες θεραπείες είναι πιο πιθανό να λειτουργήσουν.

Περίπου το 20% από εμάς υποφέρουμε από κατάθλιψη τουλάχιστον μία φορά στη ζωή μας. 300 εκατομμύρια άνθρωποι σε όλο τον κόσμο υποφέρουν αυτήν τη στιγμή από κατάθλιψη, με 1,5 εκατομμύριο Αυστραλούς να είναι πιθανό να έχουν κατάθλιψη την ίδια στιγμή.

Για το λόγο αυτό, η κατάθλιψη έχει χαρακτηριστεί από τον Παγκόσμιο Οργανισμό Υγείας ως η μοναδική μεγαλύτερη αιτία ασθένειας σε όλο τον κόσμο.

Πώς ακριβώς θα μπορούσε να βοηθήσει το AI;

Η κατάθλιψη μπορεί να είναι δύσκολο να αναγνωριστεί

Παρά τον επιπολασμό της, η κατάθλιψη είναι δύσκολο να διαγνωστεί. Τόσο σοβαρή που οι οικογενειακοί γιατροί μπορούν να αναγνωρίσουν με ακρίβεια την κατάθλιψη σε λιγότερες από τις μισές περιπτώσεις.

Αυτό συμβαίνει επειδή δεν υπάρχει τυπικό τεστ για την κατάθλιψη: οι γιατροί χρησιμοποιούν αυτοαναφερόμενα συμπτώματα, ερωτηματολόγια και κλινικές παρατηρήσεις για να κάνουν μια διάγνωση. Όμως τα συμπτώματα της κατάθλιψης δεν είναι ίδια για όλους.

Μερικοί άνθρωποι μπορεί να κοιμούνται περισσότερο, άλλοι λιγότερο. Μερικοί άνθρωποι δεν έχουν ενέργεια και ενδιαφέρον για δραστηριότητες, ενώ άλλοι μπορεί να αισθάνονται λυπημένοι ή ευερέθιστοι.

Για όσους έχουν διαγνωστεί με ακρίβεια με κατάθλιψη, υπάρχει ένας αριθμός διαθέσιμων θεραπευτικών επιλογών, όπως θεραπεία ομιλίας, φαρμακευτική αγωγή και αλλαγές στον τρόπο ζωής. Ωστόσο, η ανταπόκριση κάθε ατόμου στη θεραπεία ποικίλλει και δεν έχουμε τρόπο να γνωρίζουμε εκ των προτέρων ποιες θεραπείες θα έχουν αποτέλεσμα και ποιες όχι.

Η τεχνητή νοημοσύνη εκπαιδεύει τους υπολογιστές να σκέφτονται όπως οι άνθρωποι, με ιδιαίτερη έμφαση σε τρεις ανθρώπινες συμπεριφορές: μάθηση, σκέψη και αυτοδιόρθωση (για βελτιστοποίηση και βελτίωση της απόδοσης με την πάροδο του χρόνου).

Ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης είναι η μηχανική μάθηση, στόχος της οποίας είναι να διδάξει τους υπολογιστές να μάθουν να βρίσκουν μοτίβα στα δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις βάσει δεδομένων χωρίς να χρειάζεται ο άνθρωπος να τα ελέγχει.

Τα τελευταία χρόνια, έχει σημειωθεί έξαρση στην έρευνα που χρησιμοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη για ασθένειες όπως η κατάθλιψη, που μπορεί να είναι δύσκολο να διαγνωστεί και να αντιμετωπιστεί.

Τι έχουν βρει μέχρι τώρα

Οι επιστήμονες συνέκριναν τις διαγνώσεις και τις ιατρικές συστάσεις του ChatGPT με αυτές από πραγματικούς γιατρούς και βρήκαν εκπληκτικά αποτελέσματα. Όταν το ChatGPT λάμβανε πληροφορίες για φανταστικούς ασθενείς με διάφορους βαθμούς κατάθλιψης, φύλου και κοινωνικοοικονομικής κατάστασης, συνιστούσε τις περισσότερες φορές θεραπεία ομιλίας. Αντίθετα, οι γιατροί συνέστησαν αντικαταθλιπτικά.

Οι κατευθυντήριες γραμμές των ΗΠΑ, της Βρετανίας και της Αυστραλίας συνιστούν τη θεραπεία ομιλίας ως πρώτη επιλογή θεραπείας πριν από τη λήψη φαρμάκων.

Αυτό υποδηλώνει ότι το ChatGPT μπορεί να είναι πιο πιθανό να ακολουθεί τις κλινικές οδηγίες, ενώ οι γενικοί ιατροί μπορεί να έχουν την τάση να συνταγογραφούν υπερβολικά αντικαταθλιπτικά.

Το ChatGPT επηρεάζεται επίσης λιγότερο από το φύλο και την κοινωνικοοικονομική μεροληψία, ενώ οι γιατροί είναι στατιστικά πιο πιθανό να συνταγογραφούν αντικαταθλιπτικά σε άνδρες, ιδιαίτερα σε εκείνους που εργάζονται σε επαγγέλματα.

Πώς η κατάθλιψη επηρεάζει τον εγκέφαλο

Η κατάθλιψη επηρεάζει ορισμένα μέρη του εγκεφάλου. Η έρευνά μου έδειξε ότι οι περιοχές του εγκεφάλου που επηρεάζονται από την κατάθλιψη είναι εξαιρετικά παρόμοιες σε διαφορετικούς ανθρώπους. Τόσο πολύ που μπορούμε να προβλέψουμε με μεγαλύτερη από 80% ακρίβεια εάν κάποιος πάσχει από κατάθλιψη ή όχι απλώς κοιτάζοντας αυτές τις δομές του εγκεφάλου σε μαγνητικές τομογραφίες.

Άλλες έρευνες που χρησιμοποιούν προηγμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης υποστήριξαν αυτό το εύρημα και υποδηλώνουν ότι η δομή του εγκεφάλου θα μπορούσε να είναι μια χρήσιμη κατεύθυνση για τη διάγνωση που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη.

Μελέτες που χρησιμοποιούν δεδομένα απεικόνισης μαγνητικού συντονισμού (MRI) για τη λειτουργία του εγκεφάλου σε κατάσταση ηρεμίας μπορούν επίσης να προβλέψουν σωστά την κατάθλιψη περισσότερο από το 80% των περιπτώσεων.

Ωστόσο, η καλύτερη ακρίβεια προέρχεται από το συνδυασμό λειτουργικών και δομικών πληροφοριών από τη μαγνητική τομογραφία, καθώς η κατάθλιψη μπορεί να προβλεφθεί σωστά σε πάνω από 93% των περιπτώσεων. Αυτό υποδηλώνει ότι η χρήση πολλαπλών τεχνικών απεικόνισης εγκεφάλου για την τεχνητή νοημοσύνη για την ανίχνευση της κατάθλιψης μπορεί να είναι η πιο βιώσιμη πορεία προς τα εμπρός.

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε μαγνητική τομογραφία προς το παρόν χρησιμοποιούνται μόνο για ερευνητικούς σκοπούς. Ωστόσο, καθώς οι σαρώσεις μαγνητικής τομογραφίας γίνονται φθηνότερες, ταχύτερες και πιο φορητές, είναι πιθανό ότι αυτός ο τύπος τεχνολογίας θα αποτελέσει σύντομα μέρος της εργαλειοθήκης του γιατρού σας, βοηθώντας τους να βελτιώσουν τη διάγνωση και να βελτιώσουν τη φροντίδα των ασθενών.

Τα διαγνωστικά εργαλεία που μπορεί να έχετε ήδη

Ενώ οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε μαγνητική τομογραφία υπόσχονται, ένας απλούστερος και ευκολότερος τρόπος ανίχνευσης της κατάθλιψης μπορεί να είναι κυριολεκτικά διαθέσιμος.

Οι φορητές συσκευές όπως τα έξυπνα ρολόγια μελετώνται για την ικανότητά τους να ανιχνεύουν και να προβλέψουν την κατάθλιψη. Τα έξυπνα ρολόγια είναι ιδιαίτερα χρήσιμα επειδή μπορούν να συλλέξουν μια ποικιλία δεδομένων, όπως καρδιακούς παλμούς, αριθμό βημάτων, μεταβολικό ρυθμό, δεδομένα ύπνου και κοινωνική αλληλεπίδραση.

Μια πρόσφατη ανασκόπηση όλων των μελετών που έγιναν μέχρι σήμερα σχετικά με τη χρήση φορητών συσκευών για την αξιολόγηση της κατάθλιψης διαπίστωσε ότι η κατάθλιψη είχε προβλεφθεί σωστά στο 70-89% των περιπτώσεων. Επειδή χρησιμοποιούνται συχνά και φοριούνται όλο το εικοσιτετράωρο, αυτή η έρευνα δείχνει ότι οι φορητές συσκευές θα μπορούσαν να παρέχουν μοναδικά δεδομένα που διαφορετικά θα ήταν δύσκολο να συλλεχθούν.

Ωστόσο, υπάρχουν ορισμένα μειονεκτήματα, συμπεριλαμβανομένου του σημαντικού κόστους των έξυπνων συσκευών, το οποίο μπορεί να είναι απρόσιτο για πολλούς. Άλλα περιλαμβάνουν την αμφισβητήσιμη ικανότητα των έξυπνων συσκευών να ανιχνεύουν βιολογικά δεδομένα σε έγχρωμους ανθρώπους και την έλλειψη ποικιλομορφίας στους πληθυσμούς της μελέτης.

Μελέτες έχουν επίσης χρησιμοποιήσει τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης για την ανίχνευση της κατάθλιψης. Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη, οι επιστήμονες έχουν προβλέψει την παρουσία και τη σοβαρότητα της κατάθλιψης με βάση τη γλώσσα των αναρτήσεών μας και τις συμμετοχές στην κοινότητα στις πλατφόρμες κοινωνικών μέσων.

Οι συγκεκριμένες λέξεις που χρησιμοποιήθηκαν προέβλεπαν κατάθλιψη με ποσοστό επιτυχίας έως και 90% τόσο στα αγγλικά όσο και στα αραβικά. Με τη βοήθεια των emojis που χρησιμοποιήσαμε, η κατάθλιψη μπορούσε να ανιχνευθεί με επιτυχία στα αρχικά της στάδια.

Πρόβλεψη ανταπόκρισης στη θεραπεία

Αρκετές μελέτες έχουν βρει ότι η ανταπόκριση στην αντικαταθλιπτική θεραπεία μπορεί να προβλεφθεί με μεγαλύτερη από 70% ακρίβεια χρησιμοποιώντας μόνο ηλεκτρονικά ιατρικά αρχεία. Αυτό θα μπορούσε να παρέχει στους γιατρούς πιο ακριβείς γνώσεις όταν συνταγογραφούν φαρμακευτικές θεραπείες.

Συνδυάζοντας δεδομένα από άτομα που συμμετείχαν σε δοκιμές αντικαταθλιπτικών, οι επιστήμονες έχουν προβλέψει εάν η λήψη του φαρμάκου θα βοηθήσει ορισμένους ασθενείς να επιτύχουν ύφεση από την κατάθλιψή τους.

Η τεχνητή νοημοσύνη δείχνει πολλά υποσχόμενη στη διάγνωση και τη θεραπεία της κατάθλιψης, αλλά τα νεότερα ευρήματα πρέπει να επικυρωθούν πριν χρησιμοποιηθούν ως διαγνωστικά εργαλεία. Μέχρι τότε, οι μαγνητικές τομογραφίες, τα wearables και τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης μπορούν να βοηθήσουν τους γιατρούς να διαγνώσουν και να θεραπεύσουν την κατάθλιψη.

Σάρα ΧέλγουελΕρευνητής, Σχολή Επιστημών Υγείας, Πανεπιστήμιο Curtin και Perron Institute for Neurological and Translational Science, Curtin University

Αυτό το άρθρο αναδημοσιεύεται από το The Conversation με άδεια Creative Commons. Διαβάστε το αρχικό άρθρο.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *