Conf. Univ. Dr. Diana Loreta Păun
Inteligența artificială (IA) a devenit un instrument tot mai frecvent utilizat în medicina modernă,inclusiv în domeniul endocrinologiei. Astfel, IA propune utilizarea algoritmilor avansați și a modelelor de învățare profundă („deep learning”), facilitează integrarea și analiza simultană a unor seturi complexe de date clinice, paraclinice și imagistice, contribuie la extragerea rapidă de informații relevante referitoare la pacient. IA ajută la identificarea unor tipare care ar putea trece neobservate, îmbunătățind procesul de diagnosticare.
Diagnosticul automatizat al acromegaliei
Acromegalia este o afecțiune determinată de hipersecreția hormonului de creștere, debutată la vârstă adultă, cu multiple complicaţii sistemice, care netratată scurtează durata de viaţă a pacienţilor. Un semn caracteristic al acestei afecțiuni este faciesul acromegaloid, caracterizat prin modificări faciale distinctive.
Diagnosticul precoce al acromegaliei este esențial pentru prevenirea complicațiilor cardiovasculare, metabolice și articulare asociate. În acest sens, IA oferă identificarea timpurie a semnelor faciale caracteristice.
A fost descris un model de inteligență artificială bazat pe rețele neuronale convoluționale (CNN) pentru detectarea acromegaliei pe baza imaginilor faciale. Studiul a plecat de la trei arhitecturi avansate de rețele neuronale, iar modelul hibrid rezultat a demonstrat o acuratețe de 99,7%, superioară metodelor convenționale de diagnostic.
Evaluarea aspectului ecografic al formațiunilor tiroidiene
IA îmbunătățește diagnosticarea nodulilor tiroidieni prin utilizarea algoritmilor de învățare automată, care analizează imagini ecografice și evidențiază trăsături subtile ale nodulilor (formă, contur/margini, pattern-ul vascular). Un exemplu notabil este modelul IA care utilizează rețele neuronale convoluționale, pentru a evidenția diferențe notabile între nodulii benigni și maligni.
Inteligența artificială, prin fuziunea datelor imagistice și clinice, facilitează stratificarea riscului de malignitate în cazul formațiunilor nodulare tiroidiene, susținând procesul decizional medical prin standardizarea interpretării și creșterea performanței diagnostice.
Predictibilitatea osteoporozei și implicit a riscului de fracturi
Osteoporoza este o afecțiune osoasă sistemică a scheletului, caracterizată prin masă osoasă scăzută și dezorganizare microarhitecturală, având drept consecință creșterea fragilității osoase și implicit a riscului de fractură.
Inteligența artificială joacă un rol din ce în ce mai important în diagnosticul și gestionarea osteoporozei, oferind instrumente eficiente și precise în identificarea și evaluarea riscului de fractură. Modelele generate de IA pot identifica pacienții cu risc ridicat, analizând densitatea minerală osoasă, parametrii biochimici și istoricul medical. Modelele de învățare automată aplicate pe imagini CT permit clasificarea automată a osteoporozei, îmbunătățind acuratețea diagnosticării și oferind posibilitatea unei monitorizări precise a progresiei bolii. Click or tap here to enter text.
În ceea ce privește riscul de fracturi, IA ajută la evaluarea acestuia prin integrarea diverselor date: istoricul medical al pacientului, caracteristicile imagistice și alte elemente medicale predispozante. Algoritmii permit identificarea pacienților cu risc înalt de fracturi, ghidând astfel deciziile terapeutice; IA a reușit analiza de radiografii dentare, pentru a depista semnele de osteoporoză, chiar și în stadiile incipiente. Click or tap here to enter text.
În plus, IA contribuie la personalizarea tratamentului osteoporozei, optimizând terapiile potrivite fiecărui pacient. Modelele predictive pot monitoriza răspunsul la tratament și pot ajusta planurile terapeutice în funcție de evoluția densității minerale osoase, îmbunătățind astfel rezultatele pe termen lung și reducând riscul de fractură de fragilitate.
Monitorizarea diabetului zaharat
Diabetul zaharat reprezintă una dintre cele mai răspândite afecțiuni metabolice la nivel global. IA a fost utilizată pentru a îmbunătăți screening-ul, diagnosticul și gestionarea diabetului. IA este utilizată pentru analiza datelor din monitorizarea glicemică continuă, permițând ajustarea tratamentului în timp real.
De asemenea, algoritmii de învățare automată au fost utilizați pentru a prezice riscul de a avea un copil cu greutate mare pentru vârsta gestațională la femeile cu diabet gestațional.
Evaluarea tulburărilor de creștere la copii
Inteligența artificială joacă un rol mai important în diagnosticarea și gestionarea tulburărilor de creștere la copii. Aceste afecțiuni pot fi cauzate de o varietate de factori, inclusiv dezechilibre hormonale, malnutriție sau tulburări genetice, iar diagnosticarea corectă poate fi complexă. IA ajută la identificarea unor tipare subtile în datele clinice, cum ar fi ritmul de creștere, markerii hormonali și istoricul medical. De exemplu, algoritmii de învățare pot analiza datele din graficele de creștere pentru a detecta devieri de la dezvoltarea normală, iar modelele predictive pot ajuta la prognoza evoluției acestei afecțiuni. În plus, IA permite personalizarea tratamentelor, ajustându-le în funcție de răspunsul fiecărui copil, cum ar fi tratamentele cu hormoni de creștere sau terapiile pentru corectarea disfuncțiilor hormonale.
În ciuda beneficiilor evidente, utilizarea IA în endocrinologie prezintă și provocări. Calitatea și cantitatea datelor disponibile influențează performanța algoritmilor, iar problemele legate de confidențialitatea și securitatea datelor rămân preocupări majore. De asemenea, este esențială o colaborare strânsă între medicii clinicieni și specialiștii IA pentru a asigura implementarea eficientă și etică a acestor noi tehnologii.
