Как отмечают эксперты в области диабетологии, искусственный интеллект (ИИ) кардинально трансформирует подходы к лечению сахарного диабета — от совершенствования диагностических методик до разработки инновационных инструментов, существенно снижающих ежедневную нагрузку на пациентов и облегчающих самоконтроль заболевания.
«Одним из самых значительных преимуществ применения ИИ в терапии диабета является прогресс в разработке гибридных инсулиновых помп замкнутого цикла и систем непрерывного мониторинга уровня глюкозы», — подчёркивает Яа А. Кумах-Кристал, доктор медицинских наук, доцент кафедры биомедицинской информатики и детской эндокринологии Медицинского центра Университета Вандербильта (Нэшвилл, штат Теннесси).
Эволюция данных технологий направлена на постепенную автоматизацию ключевых аспектов контроля гликемии и расчёта дозировок инсулина, что в перспективе обеспечит пациентам существенно большую свободу и гибкость в повседневной жизни.
Актуальные достижения и перспективные направления развития ИИ в диабетологии детально проанализированы в недавнем обзоре, опубликованном в журнале Endocrine Practice. В работе, подготовленной доктором медицины Франсиско Хавьером Паскелем (медицинская школа Университета Эмори, Атланта) совместно с коллегами, систематизированы современные данные о клинической ценности искусственного интеллекта в управлении диабетом и обозначены ключевые векторы его дальнейшего развития.
«Клинически значимый искусственный интеллект демонстрирует стремительное развитие в ключевых областях: скрининге, прогнозировании рисков, поддержке принятия клинических решений и оптимизации медицинских устройств. При этом регулирующие органы и системы здравоохранения уже приступили к поэтапному внедрению данных технологических решений», — сообщил Франсиско Хавьер Паскель в интервью Medscape Medical News.
Столь интенсивная динамика развития ИИ-технологий диктует необходимость для практикующих врачей постоянно актуализировать свои знания. Коллегам критически важно иметь чёткое представление о том, какие решения уже доказали свою эффективность, какие технологии реально работают в клинической практике и какие инновации ожидаются в ближайшей перспективе.
Как ИИ помогает уже сегодня
На сегодняшний день стоит выделить инструменты ИИ, предназначенные для диагностики диабетической ретинопатии и коррекции ассоциированных осложнений. По их оценке, данные решения демонстрируют высокую степень адаптируемости к реальным клиническим условиям. В частности, системы ИИ, получившие одобрение FDA, сегодня обеспечивают автоматизированную оценку состояния сетчатки. В контролируемых исследованиях их диагностическая точность приближается к показателям, демонстрируемым квалифицированными специалистами.
«Эта технология существенно расширяет возможности своевременного скрининга, — подчеркнул Паскель. — Особенно актуально это для учреждений первичной медико-санитарной помощи и регионов с ограниченными ресурсами, включая страны с низким уровнем дохода. Внедрение ИИ-решений позволяет компенсировать дефицит квалифицированных офтальмологов».
Однако стоит обратить внимание на то, что значительная часть перспективных ИИ-приложений всё ещё находится на ранних этапах разработки. В частности, ведутся исследования моделей машинного обучения, анализирующих термограммы и цифровые изображения кожных покровов. Их потенциальное применение связано с ранней детекцией ишемических изменений и инфекционных процессов в зонах поражений при диабетической периферической нейропатии. Особую ценность представляют прогностические модели на основе ИИ, позволяющие:
- усовершенствовать стратификацию рисков развития сахарного диабета;
- прогнозировать вероятность возникновения осложнений;
- оценивать риски госпитализаций и повторных поступлений;
- оптимизировать распределение профилактических ресурсов;
- формировать персонализированные программы превентивного вмешательства.
Алгоритмы следующего поколения
Также стоит акцентировать внимание на перспективности автоматизированных алгоритмов подачи инсулина нового поколения. Ключевые преимущества таких систем заключаются в их способности:
- оперативно детектировать непредвиденные приёмы пищи;
- интегрировать контекстные данные (включая показатели физической активности и параметры режима сна);
- оптимизировать дозирование инсулина;
- минимизировать риск развития гипогликемических состояний.
В ходе обсуждения технологических трендов в диабетологии Паскель сослался на недавнее консенсусное заявление, подготовленное доктором философии Питером Г. Джейкобсом (Орегонский университет здравоохранения и науки) и его коллегами. В документе подробно рассматривается интеграция методов машинного обучения в сенсоры и системы доставки лекарственных средств. Как отмечают авторы, применение алгоритмов искусственного интеллекта позволяет выявлять сложные паттерны гликемического профиля, что открывает возможности для персонализации терапевтических стратегий и улучшения клинических исходов.
Исследователи подчёркивают наличие существенных ограничений, затрудняющих разработку высокоэффективных алгоритмов. К ключевым проблемам отнесены:
- недостаточность репрезентативных наборов данных для обучения моделей;
- значительная индивидуальная вариабельность динамики уровня глюкозы у пациентов с сахарным диабетом.
Синтез данных и поддержка пациентов
Яа А. Кумах-Кристал, доктор медицинских наук, доцент кафедры биомедицинской информатики и детской эндокринологии Медицинского центра Университета Вандербильта, обозначила перспективные направления развития ИИ в медицине.
«Некоторые из наиболее перспективных инструментов искусственного интеллекта, которые появятся на горизонте, позволяют нам синтезировать большие объёмы данных, генерируемых пациентами», — подчеркнула исследовательница.
В качестве иллюстрации она привела пример интеграции данных носимых устройств: сопоставление показателей двигательной активности с данными о частоте сердечных сокращений, получаемыми с умных часов. Такой мультипараметрический анализ, по её мнению, открывает новые возможности для оценки эффективности фармакотерапии с учётом индивидуальных особенностей пациента.
Стоит также обратить внимание на потенциал неинвазивных методов мониторинга в эндокринологии.
«Многие из тестов, которые мы проводим в эндокринологии, представляют собой инвазивные анализы крови. Однако существует множество других фрагментов метаданных, которыми пациенты готовы делиться. Эти данные можно эффективно использовать с помощью ИИ для создания более полной и детализированной картины их здоровья», — отметила Кумах-Кристал.
Эволюция ИИ-инструментов приведёт к трансформации роли технологий в системе здравоохранения. В перспективе искусственный интеллект будет выступать в качестве персонализированного «тренера и вдохновителя», выполняя следующие функции:
- предоставление пациентам актуальной информации о состоянии здоровья;
- организация образовательного сопровождения;
- напоминание о необходимости приёма лекарственных препаратов;
- информирование о предстоящих визитах к врачу.
Такой подход будет способствовать повышению вовлечённости пациентов в процесс управления собственным здоровьем...
