Tekoäly ja rollaattori käyttöön - tulivat tarpeeseen

   Viikko sitten heräsin sängyssä kääntyessäni pyörrytykseen ja huimaukseen.  Omassa sängyssä se on sillä tavoin harmitonta, että eihän siitä minnekään putoa.  Istumaan noustua huimaus hellitti. Myös  kuulo oli mennyt.  Minulla kun on valmiiksi otoskleroosin takia keskivaikea kuulonalenema eli olen miltei kuuro ja tarvitsen kuulolaitteen oikeaan korvaan (joka on ollut se huonompi korva).  Nyt tarvittiin kuulolaite molempiin korviin. 

  Tiesin toki, että on hyvänlaatuista asentohuimausta.  Otin tekoälyn chatgpt avuksi ja sain oikein hyvän tietopaketin erilaisista huimauksen syistä. Hyvänlaatuiseen huimaukseen käytetään asentohoitoa, ja  Chatgpt  löysi Terveyskylästä Epleyn manööverin, jota sitten kokeilin pari päivää.  Tämä on hyvä esimerkki halvasta ja hyvästä etälääketieteestä. No, eihän tästä ollut apua ja hakeuduin korvalääkärille, joka totesi, ettei ole hyvänlaatuista ja sanoi, että nyt pitää mennä neurologille. 

  Kuten vuosien saatossa kymmeniä kertoja aiemminkin, otin yhteyttä neurologian poliklinikalle ja sieltä tulikin takaisinsoitto nopeasti.  Ehkä uuden upean Soten ansiosta tulikin uudenlaiset ohjeet: menepä terveyskeskukseen.  Apotissa on yksi hyvä ominaisuus: Maisa. Omahoitaja sai omalääkärille ajan seuraavaksi päiväksi.  Siinä sitten omalääkäri totesi, etteipä hän osaa muuta kuin tehdä lähetteen neurologian poliklinikalle.  Siinä sitten oli erinäisiä vaiheita, kunnes sieltä tuli Maisa-viesti, että saan kortisonipulssin Päiväsairaalassa jo ohjelmoitujen Privigen-tiputusten yhteydessä. Tätä olin itsekin ehdottanut. 

Tekoäly oli jo aiemmin kertonut, että MOGADiin joissain - tosin harvinaisissa tapauksissa liittyy niin huimaus kuin kuulonmenetys (kuulohermon tulehdus). Näköhermon tulehdukset ovat yleisempi oire. Minulla siis on hyvin harvinaisen taudin hyvin harvinainen oirekuva ja taudin pahenemisvaihe, joka vaatii pikaisen kortisonipulssin.  Ei tämä nyt kovin pikaisesti mennyt.  Toivottavasti vielä tehoaa. 

Onneksi on hankittu Karia varten rollaattori.  Se on nyt sängyn vieressä, että ei tarvitse kaatuilla vessareissulla. Päivisin täällä kotona töpöttelen seinän vierustoja pitkin. Ennen Maisaa ja Apottia tästä olisi jäänyt kymmenkunta viestiä ja puhelua sekä turha terveyskeskuskäynti väliin.  Muinaisina aikoina olisin laittanut sähköpostin hoitavalle lääkärille, joka olisi kirjoittanut määräyksen kortisonipulssista. Ei ihme, ettei sote tuo säästöjä. 

Toisaalta, uuden teknologian käyttöön otto HUS:issa taitaa olla vielä lapsenkengissä. Onneksi me potilasvanhukset osaamme sitä käyttää. Tänään Chatgpt kaivoi esiin omasta sairaudestani uusia julkaisuja, joita en tavallisilla hakukoneilla etsimälläkään löytänyt.  

En ole DeepSeekiä kokeillut.  Toisaalta, harvinaispotilaalle Kiina voi olla kultakaivos.  Olen jo nyt nähnyt aika jännittäviä tuloksia.  Ultraharvinaisten sairauksien hoitotuloksista on tullut joitain kiinnostavia tuloksia.  Jos taudin esiintyvyys on vaikkapa 1:100 000, Suomesta löytyy tutkimukseen kourallinen vastasairastuneita. Kiinan väestöpohjalla satoja tai tuhansia. Varsinkin kun tietosuoja- tai lupakäytännöt eivät liene siellä hidasteena. Mikä aarreaitta uusien lääkkeiden kliinisiä kokeita varten. 

Mircosoftin Copilot tekoäly on kätevä apukuski. Seuraavan tekstin olen tehnyt Copilotin avulla.  Koska en tunne tekoälytermejä, luotan siihen enemmän kuin itseeni.  Fabryn tauti esimerkki on aika tylsä, ja paljon käytetty.  Ihan täyttä asiaa, mutta genre on toisenlainen.  Voittepa vertailla aluksi Copilot ja sen jälkeen Chatgpt.  Aika mielenkiintoista, eikö olekin? 

 

Kuinka tekoäly voi erottaa harvinaissairauden oireet muista taudeista

Tekoäly (AI) on mullistanut lääketieteen eri osa-alueita viime vuosina. Yksi merkittävimmistä sovellusalueista on erittäin harvinaisten sairauksien oireiden tunnistaminen ja erottaminen muista taudeista. Harvinaissairauksien diagnosointi on usein haastavaa, sillä oireet voivat olla epämääräisiä ja muistuttaa monia yleisempiä sairauksia. Tekoälyn avulla voidaan kuitenkin tarkentaa diagnostiikkaa ja kohdentaa hoitoa paremmin.

Koneoppimismallit ja oireiden tunnistaminen

Koneoppimismallit voidaan kouluttaa tunnistamaan tiettyjen oireiden ja laboratoriotulosten yhdistelmiä, jotka viittaavat harvinaissairauteen. Näin voidaan vähentää väärien diagnoosien määrää ja nopeuttaa oikean diagnoosin saamista. Esimerkiksi neuroverkkoja voidaan käyttää analysoimaan monimutkaisia kuvantamisdatoja, kuten MRI- tai CT-kuvia, ja tunnistamaan harvinaisia poikkeavuuksia, joita ihmisen silmä ei välttämättä huomaa.

Oireiden erottaminen muista taudeista

Yksi suurimmista haasteista harvinaissairauksien diagnosoinnissa on erottaa niiden oireet muiden sairauksien oireista. Tekoäly voi tässä olla korvaamaton apu. AI-järjestelmät voivat verrata potilaan oireita laajoihin tietokantoihin, jotka sisältävät tietoja sekä harvinaissairauksista että yleisemmistä sairauksista. Näin voidaan laskea todennäköisyys, että tietyt oireet viittaavat nimenomaan harvinaissairauteen eikä esimerkiksi yleisempään tautiin.

Esimerkkitapauksia

Eräs merkittävä esimerkki on tekoälyn käyttö Fabryn taudin diagnosoinnissa. Fabryn tauti on perinnöllinen aineenvaihduntasairaus, jonka oireet voivat olla hyvin erilaisia ja epäspesifisiä, kuten krooninen kipu, ihottumat ja munuaisvauriot. Tekoäly voi analysoida potilastietoja ja tunnistaa oireiden yhdistelmän, joka viittaa kyseiseen harvinaissairauteen. Tämän avulla voidaan erottaa Fabryn taudin oireet esimerkiksi reumasairauksien tai kroonisen munuaissairauden oireista.

Tulevaisuuden näkymät

Tekoälyn kehitys avaa uusia mahdollisuuksia harvinaissairauksien diagnosoinnissa ja hoidossa. Tulevaisuudessa AI-järjestelmien odotetaan kehittyvän entistä tarkemmiksi ja kykenevämmiksi analysoimaan yhä monimutkaisempia tietokokonaisuuksia. Tämä voi johtaa siihen, että harvinaissairaudet voidaan tunnistaa varhaisemmassa vaiheessa ja potilaat saavat oikean diagnoosin ja hoidon nopeammin.

Lopuksi, vaikka tekoäly ei korvaa ihmislääkäreitä, se voi toimia tehokkaana työkaluna heidän apunaan. Yhdistämällä tekoälyn analyysikyvyt lääkärien asiantuntemukseen voidaan parantaa harvinaissairauksien diagnosointia ja hoitoa merkittävästi.

 

Tässä Chatgpt:n tulos:

Tekoäly voi auttaa harvinaissairaita monin tavoin oireiden analysoinnissa ja oikean diagnoosin löytämisessä. Koska harvinaissairaudet ovat usein vaikeasti tunnistettavia ja diagnoosiviiveet voivat olla pitkiä, tekoäly voi tarjota arvokasta tukea esimerkiksi seuraavilla tavoilla:

1. Oireiden analysointi ja yhdistäminen
   Tekoälypohjaiset järjestelmät voivat vertailla potilaan oireita laajoihin lääketieteellisiin tietokantoihin ja ehdottaa mahdollisia diagnooseja. Esimerkiksi järjestelmät, kuten Undiagnosed Diseases Network tai Rare Disease Discovery Platforms, hyödyntävät koneoppimista harvinaisten oireyhdistelmien tunnistamiseen.

2. Kliinisten tutkimusten ja tietokantojen hyödyntäminen
   Tekoäly voi skannata lääketieteellisiä julkaisuja, harvinaissairausrekistereitä ja genomidataa löytääkseen yhtäläisyyksiä aiemmin tunnistettujen tapausten kanssa. Tämä voi auttaa lääkäreitä suuntaamaan jatkotutkimuksia tehokkaammin.

3. Genomi- ja biomarkkerianalyysi
   Monilla harvinaissairauksilla on geneettinen tausta. Tekoäly voi analysoida genomitietoa ja verrata sitä tunnettuun dataan, mikä voi nopeuttaa oikean diagnoosin löytämistä ja erottelua muiden sairauksien välillä.

4. Potilaskyselyt ja chat- tai sovellusavusteinen diagnostiikka
   Tekoäly voi toimia alustavana seulontatyökaluna esimerkiksi chatbottien tai oirekartoitussovellusten kautta. Nämä voivat auttaa potilasta ymmärtämään, ovatko oireet mahdollisesti harvinaissairauksien piirteitä vai viittaavatko ne johonkin muuhun yleisempään sairauteen.

5. Kuvantamisen analyysi
   Tekoäly voi tunnistaa harvinaissairauksille tyypillisiä muutoksia esimerkiksi magneetti- tai röntgenkuvista, mikä voi auttaa erottamaan sairauden muista mahdollisista syistä.

6. Lääketieteellisten ammattilaisten tukeminen
   Tekoäly voi auttaa lääkäreitä tunnistamaan harvinaissairauksia nopeammin ehdottamalla vaihtoehtoisia diagnooseja tai suositellen lisätutkimuksia.

Vaikka tekoäly voi olla erittäin hyödyllinen työkalu, se ei korvaa lääkärin asiantuntemusta. Sen avulla voidaan kuitenkin nopeuttaa diagnoosiprosessia, parantaa harvinaissairaiden elämänlaatua ja auttaa kohdentamaan hoitoja oikein.