¿Cómo responden los médicos a la atención médica tecnológica que brinda la IA?

Hemos llegado a un punto en el que el progreso ha sido más rápido y el impacto ha sido enorme en miles de años. La comunidad médica tiene dos opciones comunes: una es avanzar lentamente con las estrategias tradicionales y la otra. el otro es adoptar los avances rápidos de las nuevas tecnologías.

Registros históricos: En el siglo VI d.C., el emperador Yang de la dinastía Sui sufrió una extraña enfermedad en sus últimos años. Tenía la boca y la lengua secas. Bebía varios litros de agua y orinaba varios litros. al día, y poco a poco se volvió marchito y esquelético. Ahora es fácil para todos juzgar que es diabetes y sabían cómo tratarla, pero en ese momento solo podía permanecer en el nivel de síntomas clínicos, lo que se llamaba ". síndrome de diabetes" y también se consideraba una enfermedad incurable. Incluso hay evidencia arqueológica que muestra que los faraones del antiguo Egipto pudieron haber tenido diabetes hace 3.000 a 4.000 años. En otras palabras, los humanos han estado tratando de combatir la diabetes durante miles de años.

Cuando los humanos por fin entendimos un poco qué era esta enfermedad, ya estábamos en el siglo XIX. En 1838, un médico de Londres detectó azúcar en la sangre mediante métodos químicos. La comunidad médica confirmó gradualmente que el "síndrome de diabetes" está relacionado con el azúcar. Durante este período, algunas personas también descubrieron que los extractos pancreáticos pueden ayudar a resolver el problema de la diabetes. Síntomas de la diabetes: a través de una serie de avances científicos y tecnológicos, los humanos han construido gradualmente la comprensión actual de la diabetes.

Desde el principio fue difícil medir el azúcar en el laboratorio, y luego una máquina del tamaño de la palma de la mano pudo medir el azúcar en sangre. En otras palabras, sólo en los últimos 50 años el control de la diabetes en los seres humanos ha mejorado significativamente, mientras que el progreso en los últimos miles de años ha sido muy lento.

Muchas otras enfermedades o condiciones de salud (como la degeneración muscular y la pérdida ósea en la vejez) tienen un proceso similar: tras la aparición de determinadas tecnologías o teorías científicas, se produce una explosión repentina. para mejorar la comprensión y el tratamiento de las enfermedades. Ahora se nos dice que la tecnología puede brindar a los humanos una forma completamente nueva de comprender las enfermedades.

Resulta que cada uno necesita tratamientos diferentes

La tecnología nos ha traído muchas diferencias. La medicina siempre ha resumido los principios generales a partir de los síntomas siempre cambiantes y ha tratado la mayoría de ellos. Se cura hasta cierto punto, pero esto no es suficiente. Por lo tanto, avanzando hacia la "medicina de precisión", se puede "adaptar" el tratamiento más adecuado a cada persona. Las nuevas tecnologías nos permiten distinguir cada vez más claramente la enfermedad de cada persona. otros.

Por ejemplo, el campo más avanzado en el desarrollo de la medicina de precisión es el cáncer. Desde los primeros días, solo se podía distinguir según la ubicación de la enfermedad en los pulmones y el cáncer de hígado. en el hígado, luego progresó a secciones de tejido patológico, puede decir qué tipo de célula es, como cáncer de células epiteliales o adenocarcinoma, y ​​cada tipo tiene diferentes tratamientos.

Sin embargo, para el mismo adenocarcinoma de pulmón, ¿por qué los efectos del tratamiento son diferentes para los pacientes? No fue hasta que la tecnología avanzó hasta el punto en que se pudieron realizar pruebas genéticas que los médicos descubrieron que el mismo cáncer se llamaba adenocarcinoma de pulmón, pero tenía sensibilidades muy diferentes a diferentes medicamentos debido a diferentes expresiones genéticas.

Antes no había forma de distinguir esto, los médicos podían dar a los pacientes con cáncer el mismo medicamento y luego volver a comprobarlo después de 3 meses para ver si tenía algún efecto. Si funcionaba, continuarían usándolo. Si no fuera así, volverían a probar otro medicamento. Sin embargo, muchos pacientes no tienen tres meses para "probar el medicamento por sí mismos". Por tanto, la medicina de precisión puede ayudarnos a encontrar recetas eficaces en una fase temprana, lo que supone un gran avance.

En los últimos años, dos avances importantes, "la biotecnología y la tecnología de la información en la atención médica", han tenido un gran impacto y también han traído nuevos desafíos a la atención médica. Prueba 1: la explosión de datos dificulta que los médicos realicen un seguimiento de su capacidad de interpretación

El desarrollo actual de la biología y la tecnología de la información es realmente una prueba para el personal médico. Se coloca una gran cantidad de datos genéticos. frente a los médicos, y es posible que los médicos no puedan realizar un seguimiento. También es imposible comprender completamente cómo juzgarlo y cómo utilizarlo en el tratamiento clínico. Además de los genes, también hay cuerpos proteicos, metabolitos y muchos síntomas clínicos y números de detección de biomarcadores.

La tecnología es capaz de detectarlo, pero es posible que los médicos no puedan interpretarlo completamente. Por ejemplo, ahora podemos detectar 10.000 sustancias en la sangre. Si queremos saber cuáles de ellas están relacionadas con la diabetes, la forma más sencilla es extraer sangre de personas diabéticas y sanas y comparar las diferencias de concentración de qué sustancias son las más grandes; No son tan simples, porque es probable que 50 de las 10.000 sustancias, que forman un patrón de interacción entre sí, sean los síntomas reales de la diabetes.

Antes, debido a la carga de capacidades de análisis tradicionales, era difícil para los médicos realizar dichos análisis ahora, con la ayuda de la inteligencia artificial (IA) y el big data, estamos empezando a poder hacerlo; Hazlo. Esta combinación producirá una gran cantidad de conocimiento de una sola vez que supera la medicina actual.

En el pasado, el conocimiento médico se basaba en una serie de experimentos con células, experimentos con animales y ensayos clínicos que se acumulaban poco a poco. Ahora podemos confiar en la inteligencia artificial y el big data para informar a los médicos sobre muchos fenómenos que eran invisibles. en el pasado Estos fenómenos permiten a los expertos regresar al laboratorio para verificar si el fenómeno es correcto, formando un ciclo positivo. Prueba 2: Es necesario renovar los antiguos estándares de diagnóstico

Hoy en día, los dispositivos portátiles populares pueden generar continuamente cifras de seguimiento fisiológico. Un paciente era muy concienzudo y usaba agujas para medir su nivel de azúcar en la sangre todos los días. Cuando regresó para una visita de tres meses, le mostró al médico una larga hoja de registro. Para ser honesto, vio una larga lista de cientos de números. el médico sólo pudo mirarlo unas cuantas veces. Dar un comentario vago: "¡No está mal!"

En medicina, el valor promedio de la tendencia a largo plazo se utiliza para simplificar la estrategia de análisis y la glicosilación. La hemoglobina se utiliza como valor promedio de la medición de glucosa en sangre como estándar de juicio. Pero aquí viene el problema. Algunos pacientes tienen un control realmente bueno y sus valores son estables; algunas personas tienen valores bajos ayer y valores altos hoy. Es normal sumar y dividir por dos; y valores bajos durante todo el día, y la suma general es normal. De hecho, la importancia clínica de estas condiciones es completamente diferente.

(Compilado por Chen Junchen)