انقلاب داده ها در دیابت: چگونه هوش مصنوعی و داده های بزرگ، بی نظیر هستند

بار جهانی دیابت در سال 2021 به افزایش نرخ هشدار دهنده ادامه می دهد، فدراسیون بین المللی دیابت تخمین زد که بیش از 537 میلیون بزرگسال با دیابت زندگی می کنند، با پیش بینی هایی که به 783 میلیون تا 2045 رسیده اند، این اختلال متابولیک نه تنها یک علت عمده از بیماری های بیماری و مرگ و میر است، بلکه همچنین سویه های بسیار زیادی را در سیستم های درمانی آشکار در سراسر جهان ایجاد کرده است.

هوش مصنوعی و داده های بزرگ در حال حاضر در حال تغییر لرزه ای در چگونگی کشف و تأیید بیولوژیکی هستند، به جای تست یک فرضیه در یک زمان، محققان می توانند به طور همزمان هزاران ویژگی مولکولی را مورد بازجویی قرار دهند، و الگوهای مبتنی بر داده را برای ظهور این که هیچ متخصص انسانی نمی تواند پیش بینی کند، این پارادایم تولید یک زرادخانه رو به رشد از بیومارکرهای دیابت جدید است: امتیازات خطر چندوژنیک ادغام صدها نوع یادگیری مبتنی بر تشخیص ژنتیکی، نشانه های اولیه از تشخیص سریع از نشانه های تصویربرداری از شواهد و دقیق از شواهد دقیق از نوروتیکی از شواهد دقیق از تشخیص سریع از شواهد دقیق از تشخیص سریع از شواهد و اثبات شده از تشخیص سریع از نشانه های تصویربرداری از نشانه های دقیق از تشخیص سریع از تشخیص سریع از نشانه های دقیق از نشانه های دقیق از تشخیص سریع از تشخیص سریع از نشانه های دقیق از تشخیص سریع و ثابت شدن داده های تشخیص متابولیک.

کشف Biomarker از طریق یادگیری ماشین

کشف بیومارکر سنتی بر رویکردهای کاندید متکی است که محققان مجموعه محدودی از مولکول ها را بر اساس دانش قبلی انتخاب کرده و آنها را در گروه های بالینی آزمایش می کنند، در حالی که این نشانگرهای ارزشمندی مانند HbA1c و C- پپتیدپتید، روند آهسته، فرضیه ای است و اغلب قادر به محدود کردن پیچیدگی کامل دیابت نیست. AI این پارادایم را با شناسایی فرضیه های یادگیری پیشرفته، از طریق داده های گسترده، تجزیه و تحلیل داده های گسترده، تجزیه و تحلیل داده های گسترده.

آموزش عالی: پیش بینی ریسک قبل از بروز علائم

مدل های یادگیری فوق العاده مانند ماشین های تقویت گرادیان، جنگل های تصادفی و شبکه های عصبی عمیق در مجموعه داده های برچسب شده آموزش دیده اند (به عنوان مثال، بیمارانی که دیابت را توسعه ندادند یا توسعه ندادند) برای مشخص کردن ویژگی های پیش بینی شده A شاخص شاخص سلول های مشابه DLT:0 پزشکی افزایش گرادینت در سوابق مراقبت های اولیه انگلستان برای پیش بینی نوع بیماری های مشابه (A2) و تشخیص چند منظوره از شاخص های سلول های مشابه، به عنوان H1.

یادگیری عمیق امکانات بیشتری دارد.شبکه های عصبی کانولو که در صندوق شبکیه آموزش داده شده اند[۱] تصاویر در حال حاضر رتینوپاتی دیابتی را با دقت قابل مقایسه با ophthalmology ها تشخیص می دهند.به طور غیرمنتظره، این شبکه ها همچنین می توانند نشانگرهای زیستی سیستمیک مانند HbA1c و فشار خون را از تصاویر به تنهایی پیش بینی کنند، و این نشان می دهد که AI تغییرات میکروپاتی ظریف را با مطالعه کلی متابولیک جذب می کند.

آموزش بدون نظارت: کشف زیرنوع بیماری

روش های یادگیری بدون نظارت مانند خوشه بندی، تجزیه و تحلیل جزء اصلی و خودکارسازیها ساختارهای پنهان را در داده ها بدون برچسب های پیش تعریف شده نشان می دهند، هنگامی که به گروه های بزرگ بیماران مبتلا به دیابت نوع 2 اعمال می شود، این مدل ها ساختارهای متمایزی از نوع پایانی را کشف کرده اند - به طور بیولوژیکی 1 زیرمجموعه های مالیاتی که در پیشرفت بیماری و خطر عوارض متفاوت هستند.

کار اخیر داده های یکپارچه را به خوشه بندی می کند.به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل 2023 از مطالعه قلبham ترکیب متابولومی و proteomics با ویژگی های بالینی برای شناسایی سه زیرنوع از دیسگلیسمی تهاجمی که پیش بینی نتایج مختلف قلبی عروقی.

آموزش نیمه-supervised and Reforcement Learning

رویکردهای نوظهور مانند اهرم یادگیری نیمه بالا، داده های برچسب شده را در کنار داده های بی برچسب فراوان، که در بانک های بزرگ زیستی رایج است که تنها یک درصد از بیماران دارای یادگیری پیگیری کامل هستند، در حالی که یادگیری تقویت کننده برای کشف زیست شناسی پویا، که در آن مدل ها زمان بهینه برای اندازه گیری های زیستمارکر بر اساس روش های بیمار را یاد می گیرند، در حالی که هنوز هم این روش های تجربی برای بهبود بهره وری نادر (به ویژه نمونه های بتای).

Big Data: سوخت برای کشف AI-Powered

مدل های AI تنها به اندازه داده هایی که در تحقیقات دیابت آموزش دیده اند، انفجار داده های بزرگ از بانک های زیستی، سوابق سلامت الکترونیکی (EHRs)، مانیتورهای گلوکز مداوم (CGMs) و فن آوری های بیضی، حجم، تنوع و سرعت مورد نیاز برای آموزش مدل های قدرتمند را فراهم می کند، با این حال داده های خام به تنهایی کافی نیست؛ ادغام در سراسر انواع داده ها و منابع در حالی که ارزش واقعی در حفظ داده ها و آسیب رساندن به چالش های مختلف است.

ادغام چند بعدی

امیدوار کننده ترین نامزدها از ادغام لایه های متعدد omics، ضبط متقابل از ژنتیک، رونویسی، پروتئین ها و متابولی ها می آیند، به عنوان مثال، ترانس اوmics برای پزشکی دقیق (StopMed) برنامه ترکیب شده با پروتئین های نوع آنزیمی و متابولیک شناخته شده از بیش از ۱۰۰۰۰ نفر شناسایی شده است.

Proteomics به ویژه سیستم عامل های مبتنی بر Aptamer مانند SomaScan بیش از 7000 پروتئین را به طور همزمان اندازه گیری می کنند. یادگیری ماشین اعمال شده به چنین داده های زنجیره ای بالا، نشانگرهای جدید را برای هر دو نوع 1 و نوع 2 دیابت تشخیص داده است، به عنوان یک پنل از چهار پروتئین گیاهی - از جمله پروتئین های پروتئین های ایمنی PD-L1 و شیمی درمانی CXCL10can - پیش بینی پیشرفت سنتی آنتی اسید های پیش بینی شده از آن را به طور مشابه از پیش بینی می کند.

اطلاعات واقعی جهانی از Wearables و EHRs

دستگاه های پوشیدنی جریان های مداوم داده های فیزیولوژیکی را تولید می کنند.محافظه های گلوکز مداوم (CGMs) تولید تا 288 خواندن در روز، ارائه پروفایل های غنی از زمان سنجی گلیسمیک تنوعی، محققان دانشگاه استنفورد از داده های CGM از بیش از 8000 فرد مبتلا به تشخیص غیر دیابتی برای تعریف یک "شاخص بی ثباتی" استفاده می کنند، یک اندازه گیری مبتنی بر فرکانس و گشت و گذار سنتی دیابت حتی پیش بینی شده است.

پردازش زبان طبیعی (NLP) اعمال شده به EHRs یکی دیگر از منابع غنی است. [] با استخراج یادداشت های بالینی بدون ساختار - روایت های فیبری، گزارش های خلاصه، گزارش های رادیولوژی - مدل های NLP از enotype های مشتق شده مانند "برجفت"، الگوهای پایبندی پزشکی و توصیف های علامت ظریف که زمینه های ساختاری، مطالعه از (FLT) تشخیص داده شده با علائم بالینی 2، تشخیص نمونه های نمونه های نمونه های بالینی از نوع 1 را شناسایی می کند.

تصویر برداری به عنوان منبع بیومارکرها

تصویربرداری پزشکی به عنوان یک منبع غیر تهاجمی از بیومارکرهای دیابتی در حال ظهور است. Beyond شبکیهلئوملیو، سی تی و اسکن MRI اقدامات کمی از ترکیب چربی پانکراس، استاتوز کبدی و توزیع چربی شکمی را ارائه می دهد، الگوریتم های یادگیری عمیق می توانند بخش و تشخیص این ویژگی ها را از اسکن های بالینی استاندارد، به عنوان مثال، اندازه گیری های خودکار از چربی پانکراس از CT به عملکرد سلول های بتا مرتبط بوده و علائم تصویربرداری مولکولی مشابه، نمی توانند با این علائم تصویربرداری بالینی مرتبط باشند.

از PO به Bedside: اثرات بالینی و چالش

بیومارکرهای کشف شده به طور فزاینده ای به عمل بالینی حرکت می کنند. امتیازات خطر Polyogenic (PRS) برای دیابت نوع 2 به صورت تجاری در دسترس هستند، با برخی از سیستم های بهداشتی با استفاده از آنها برای تجزیه و تحلیل زمان یکپارچه برای تشخیص زود هنگام بیماری کلیوی دیابتی، پیش بینی می شود در آزمایشات چند مرکز بزرگ معتبر است. برنامه بهداشت بیومارکر FDA پذیرفته شده است شواهد AI برای تجزیه و تحلیل عمیق یکپارچه از بهبود مستمر چربی به عنوان یک بررسی مداوم قند خون.

با این حال، موانع قابل توجه باقی مانده است. کیفیت داده ها و استاندارد سازی مسائل مداوم است. EHRs شامل خطاهای برنامه نویسی، ارزش های از دست رفته و تغییرات خاص سایت که می تواند سوگیری را معرفی کند. بسیاری از نشانگرهای زیستی کشف شده AI در گروه های مستقل به دلیل تفاوت های جمعیت یا مصنوعات تحلیلی تکرار نمی شوند.

پیش بینی یکی دیگر از موانع عمده است. مدل های یادگیری عمیق به وضوح مبهم هستند؛ پزشکان بعید است که در یک نمره خطر عمل کنند اگر آنها نمی توانند توضیح دهند که چرا یک بیمار خاص به طور مشخص به روش های AI قابل توضیح مانند SHAP و LIME ارائه می دهند، اما سازمان های نظارتی هنوز در حال توسعه چارچوب هایی برای ارزیابی این مدل ها برای ایمنی، عدالت، و پاسخگویی پزشکی (FDAA) هستند.

ملاحظات اخلاقی پیش بینی ریسک مبتنی بر بیومارکر می تواند باعث اضطراب، منجر به تبعیض بیمه، یا حفظ تفاوت های بهداشتی اگر مدل ها عمدتا در داده های جمعیت سفیدپوست، ثروتمند آموزش داده می شوند. [۱] دسترسی قابل اطمینان به تست های پیشرفته بیومارکر و ارتباطات شفاف از خطر برای استقرار مسئول غیر قابل مذاکره است. .۱] عدالت و کار گروهی [۳]

آینده افق: دوقلوهای دیجیتال و یادگیری فدرال

مرز بعدی ایجاد " دوقلوهای دیجیتال" است - نمایندگی های مجازی از بیماران فردی که داده های زیستی طولی، اطلاعات ژنتیکی، عوامل شیوه زندگی و تاریخچه درمان را ادغام می کنند، این مدل ها شبیه سازی مسیرهای پیشگیری از بیماری و استراتژی های مداخله تست قبل از استفاده بالینی، فعال کردن به روز رسانی شخصی تر در دیابتی مراقبت های درمانی] مراقبت های بهداشتی مراقبت از مکمل های اولیه، به طور بالقوه افزایش می یابد و پیش بینی دقیق تر از نوع داده های دقیق تر از نوع 1.

یادگیری فدرال ارائه می دهد یک مسیر برای غلبه بر سیلوهای داده در حالی که حفظ حریم خصوصی.به جای جمع آوری داده های حساس بیمار به طور مرکزی، مدل های AI به طور محلی در بیمارستان های متعدد آموزش داده شده اند، با تنها به روز رسانی مدل به اشتراک گذاشته شده است پروژه تعمیر و نگهداری مجدد دیابتی در سراسر پنج موسسه در اروپا و آسیا نشان داد که مدل های تغذیه شده دقت قابل مقایسه با یک مدل متمرکز در حالی که نگه داشتن داده های یادگیری در این رویکرد زیست محیطی قادر به سرعت بخشیدن به تشخیص داده های مختلف زیست محیطی است.

فن آوری های تک سلولی یک مرز هیجان انگیز دیگر است.با پروفایل سلول های فردی از جزایر انسانی یا نمونه های خون، محققان می توانند کشورهای نادر سلولی مرتبط با بیماری را شناسایی کنند. مدل های AI تجزیه و تحلیل داده های توالی RNA تک سلولی، زیرمجموعه های جدیدی از سلول های بتا و سلول های ایمنی را که با پیشرفت دیابت مرتبط هستند، نشان می دهد.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی و داده های بزرگ صرفاً به سرعت کشف بیومارکرهای دیابت شتاب نمی دهند – آنها اساساً از آنچه که یک نشانگر زیستی می تواند باشد، دفاع می کنند.دیگر به یک مولکول منفرد یا اندازه گیری استاتیک محدود نمی شود، نشانگرهای زیستی امروزی پویا و چند بعدی هستند که ترکیب ژنتیک، متابولیسم، محیط زیست و رفتار را از امتیازات خطر چندوژنیک و پانل های پیش بینی شده در آن، دقیقاً با ابزارهای تصویربرداری شخصی تر، و دقیق تر، سازگار می شوند.

تحقق این وعده نیاز به سرمایه گذاری پایدار در زیرساخت داده ها، استانداردهای دقیق اعتبار سنجی، روش های AI تفسیر شده و دسترسی عادلانه به آزمایش های پیشرفته.تلاش های همکاری مانند همه ما برنامه تحقیقات ما و بهره وری بین المللی برای ساخت مجموعه داده های متنوع حیاتی است. ادغام AI و داده های بزرگ تبدیل دیابت از یک پس زمینه یک اندازه است که همه چیز را می توان به یک پیشرفت علمی دقیق و همه چیز در این نیاز است که همه چیز در این بیماری ها درک می تواند به درک شود.