Tom 5, Nr 1 (2021)
DIABETOLOGIA
Opublikowany online: 2021-12-30

dostęp otwarty

Wyświetlenia strony 2044
Wyświetlenia/pobrania artykułu 822
Pobierz cytowanie

Eksport do Mediów Społecznościowych

Eksport do Mediów Społecznościowych

Zastosowanie sztucznej inteligencji w leczeniu chorych na cukrzycę i wykrywaniu jej powikłań

Ashish Behera1
Varia Medica 2021;5(1):1-6.

Streszczenie

Sztuczna inteligencja (AI) może odegrać ważną rolę we wczesnej diagnostyce powikłań, przestrzeganiu zdrowego stylu życia i zaleceń dotyczących przyjmowania leków, monitorowaniu glikemii w czasie rzeczywistym w celu osiągnięcia jej optymalnego wyrównania oraz predykcyjnym modelu prognostycznym stanu cukrzycy u pacjenta. Wczesne rozpoznanie i leczenie powikłań (ostrych i przewlekłych) cukrzycy pozwala poprawić jakość życia (QoL) pacjenta. Obiecujące wyniki stosowania AI we wczesnej diagnostyce retinopatii cukrzycowej otworzyły perspektywy w leczeniu również innych powikłań. Chociaż nowoczesne metody, takie jak monitorowanie glikemii oparte na technologii skanowania i ciągłe monitorowanie stężenia glukozy, nie są jeszcze stosowane rutynowej praktyce klinicznej, jednak wszystko wskazuje, że będą w przyszłości wykorzystywane w leczeniu cukrzycy. Zautomatyzowana diagnostyka retinopatii cukrzycowej i monitorowanie czynników ryzyka sercowo-naczyniowego są obecnie możliwe z wykorzystaniem dużych zestawów danych z badań obrazowych dna oka; metody te cechują się zwiększoną czułością i swoistością. Smartfony i inne urządzenia inteligentne mogą zwiększyć rolę pacjentów w monitorowaniu i wczesnej diagnostyce powikłań cukrzycy dzięki aplikacjom na ich inteligentnych urządzeniach, co sprawi, że w przyszłości cukrzyca leczona będzie jako „e-choroba”. Aplikacje sztucznej inteligencji zapewniają większą dokładność, wydajność, łatwość obsługi i satysfakcję oraz mogą być dodatkowym narzędziem poprawiającym leczenie i wczesną identyfikację powikłań cukrzycy.

Słowa kluczowe: sztuczna inteligencja, logika rozmyta, retinopatia cukrzycowa, urządzenia do monitorowania cukrzycy, uczenie maszynowe

Artykuł dostępny w formacie PDF

Pokaż PDF Pobierz plik PDF