În lumea medicală contemporană, inteligența artificială (AI) este pe cale să devină un instrument indispensabil în diagnosticarea și gestionarea bolilor inflamatorii intestinale (IBD). Deși încă în fazele incipiente, potențialul tehnologiilor AI de a revoluționa practica clinică în domeniul gastroenterologiei este imens. Acest articol explorează trei domenii principale ale AI - analiza și procesarea imaginilor, procesarea limbajului natural (NLP) și AI generativă - care sunt pe cale să transforme modul în care medicii abordează IBD.

Unul dintre cele mai promițătoare aplicații ale AI în îngrijirea IBD este analiza și procesarea imaginilor și videoclipurilor medicale. Instrumentele emergente de AI convertesc elementele esențiale ale imaginilor medicale în caracteristici matematice, pe care le folosesc apoi pentru a se antrena și a se perfecționa. Obiectivul final este de a oferi rezultate rapide, precise și detaliate, eliminând variațiile inter- și intraobservator și potențialul de eroare umană.

Tehnicile actuale nu cuantifică suficient de bine IBD, deoarece sunt calitative și subiective, conform lui Ryan Stidham, profesor asociat de gastroenterologie și medicină computațională la Universitatea din Michigan. Chiar și sistemele standardizate de evaluare utilizate de FDA și EMA pentru a evalua severitatea bolii și a măsura răspunsul terapeutic sunt încă destul de rudimentare.

O altă atracție a acestei tehnologii în îngrijirea IBD este că are capacități, inclusiv recunoașterea complexă a modelelor, dincolo de cele ale medicilor. Conform lui Stidham, "ceea ce nu putem face este să măsurăm minuțios fiecare ulcer, să numărăm câte caracteristici diferite ale bolii sunt observate de-a lungul întregului colon, unde se află acestea și cum sunt corelate spațial, sau care sunt modelele lor de culoare". Medicii nu au timpul, fezabilitatea sau, francamente, energia și atenția cognitivă necesare pentru a face acest lucru pentru fiecare pacient.

Evaluările activității bolii bazate pe AI au dat rezultate promițătoare în mai multe sisteme de imagistică. Tehnologia a progresat rapid în ultimul deceniu și începe să demonstreze capacitatea de a replica aproape perfect interpretarea endoscopică a experților umani.

Studii separate au arătat că modelele AI au prezentat un nivel ridicat de acord cu evaluatorii experimentați în ceea ce privește scorurile Mayo endoscopice și indicele de severitate endoscopică pentru colita ulcerativă. De asemenea, au redus timpul de revizuire a endoscopiei capsulare pan-enterice pentru pacienții cu boala Crohn suspectată de la 26-39 de minute la 3,2 minute per pacient.

Un raport din studiul PiCaSSO a arătat că un sistem ghidat de AI poate distinge remisia/inflamația folosind evaluări histologice ale biopsiilor de colită ulcerativă cu o rată de acuratețe apropiată de cea a evaluatorilor umani.

În prezent, mai multe companii comerciale produc instrumente care pot analiza imagini sau videoclipuri endoscopice și oferi un scor standardizat comparabil cu cel al unui expert uman. Cu toate acestea, încă mai este loc pentru îmbunătățiri, deoarece diferențierea dintre inflamație și adenoame rămâne o provocare.

NLP, un subset al învățării automate aplicate, esențialmente învață computerele să citească. Aceasta permite sistemelor automatizate să parcurgă informațiile digitale existente, inclusiv textele precum notele clinice, și să extragă, interpreteze și cuantifice aceste date într-o fracțiune de timp față de medicii umani.

O modalitate prin care acest tip de AI poate ajuta în îngrijirea IBD este prin automatizarea revizuirii fișierelor medicale electronice (EMR). În prezent, clinicienii trebuie adesea să efectueze revizuiri cronofage pentru a aduna și citi toate informațiile necesare gestionării îngrijirii pacienților cu această afecțiune.

Dovezile sugerează că această sarcină are un impact semnificativ. Într-un raport Medscape din 2023, gastroenterologii au citat problemele cu EMR-urile și timpul excesiv petrecut la serviciu printre principalii factori care contribuie la epuizare.

NLP aplicat întregilor sisteme EMR ar putea fi utilizat pentru a îmbunătăți îngrijirea generală a IBD. Stidham remarcă: "Avem la dispoziție 30-40 de ani de EMR-uri. Aceste cantități imense de date clinice stau pur și simplu acolo și oferă o narațiune longitudinală a ceea ce s-a întâmplat fiecărui pacient și a schimbărilor din parcursul său de tratament".

Mai multe studii care implică NLP au dat rezultate promițătoare. Modelele automate de revizuire a fișierelor, îmbunătățite cu NLP, s-au dovedit a fi mai bune în identificarea pacienților cu boala Crohn sau colită ulcerativă și în detectarea și deducerea stării de activitate a manifestărilor extraintestinale ale IBD decât modelele care folosesc doar coduri medicale.

Alte exemple de aplicații NLP care ar putea economisi timp și energie medicilor în practica de zi cu zi includ generarea automată a notelor clinice, rezumarea interacțiunilor cu pacienții și evidențierea informațiilor importante pentru urmărire.

Pentru clinicienii supraîncărcați, NLP ar putea chiar restabili aspectele esențiale ale îngrijirii care i-au atras inițial în profesie, a declarat Kurowski pentru Medscape News: "Ar putea fi chiar următorul pas pentru a îndepărta medicii de computer și a-i readuce față în față cu pacientul, ceea ce cred că este una dintre cele mai mari plângeri ale tuturor în lumea modernă a EMR-urilor".

Educația pacienților va fi, probabil, remodelată de aplicațiile AI emergente care pot genera materiale digitale într-un ton conversațional. Aceste instrumente AI generative, inclusiv chatbot-urile avansate, sunt alimentate de modele de limbaj de mare dimensiune, un tip de învățare automată antrenată pe cantități vaste de date text pentru a înțelege și genera limbaj natural.

Această tehnologie va fi familiară oricui a interacționat cu ChatGPT al OpenAI, care, după ce primește o "promptă" - o întrebare sau o solicitare - de la un utilizator, oferă un răspuns conversațional.

"Chatbot-urile au existat de ceva timp, dar ceea ce este nou este că acum pot înțelege și genera limbaj mult mai realist", a declarat Stidham. "Plus că pot fi antrenate pe scenarii clinice, astfel încât să poată pune pacienții individuali în context atunci când au acea conversație digitală, alimentată de AI".

În IBD, chatbot-urile sunt folosite pentru a educa pacienții, de exemplu, răspunzând la întrebările lor înainte de a se supune colonoscopiei. Într-o analiză recentă, cel mai bun performer dintre trei chatbot-uri a răspuns corect la 91,4% din întrebările obișnuite precolonale. Alte cercetări au determinat că răspunsurile chatbot-urilor la întrebările despre colonoscopie erau comparabile cu cele oferite de gastroenterologi.

Stidham și colegii săi de la Universitatea din Michigan au văzut potențialul acestei tehnologii pe viu, unde au implementat cu succes chatbot-uri comerciale pentru a interacționa cu pacienții înainte de colonoscopie.

"Este un multiplicator de forță, în sensul că aceste chatbot-uri ne permit practic să ne extindem personalul fără a aduce mai mulți oameni", a explicat Stidham.

Cu toate acestea, această tehnologie nu este încă pregătită pentru implementarea la scară largă. "ChatGPT ar putea fi gata pentru medicina generală, dar nu are grijă încă de pacienții mei de gastroenterologie", au scris Stidham și coautorii într-un articol recent, exprimându-și îngrijorarea cu privire la incapacitatea versiunilor 3 și 4 ale ChatGPT de a trece testul de autoevaluare al American College of Gastroenterology.

Pe măsură ce tehnologia AI avansează rapid, gastroenterologii trebuie să fie pregătiți pentru integrarea sa în practica clinică. Un prim pas proactiv este implicarea în inițiativele societăților profesionale vizând ghidarea implementării AI.

Una dintre aceste inițiative este Grupul de lucru pentru AI al American Society for Gastrointestinal Endoscopy, condus de Seth A. Gross. "Grupul de lucru pentru AI, care a evoluat recent într-un institut AI, crede în AI responsabilă", a declarat Gross pentru Medscape News. "Grupul subliniază importanța transparenței și a parteneriatului cu toți actorii cheie pentru a asigura că dezvoltarea și integrarea AI duc la îmbunătățirea îngrijirii pacienților cu boli gastrointestinale".

Pe măsură ce AI devine din ce în ce mai bună la cuantificarea datelor pacienților, va deschide calea mult așteptatei ere a îngrijirii personalizate, conform lui Kurowski: "Cred că ne mută, de fapt, în domeniul discutării despre vindecarea anumitor persoane cu IBD, pentru anumite subtipuri ale bolii. AI va fi mult mai prietenul tău decât orice altceva ai văzut în era modernă a medicinei".

Deși implementarea pe scară largă a tehnologiilor AI în îngrijirea IBD poate părea îndepărtată, cercetările recente arată că viitorul este aici. Pe măsură ce aceste instrumente devin mai precise și mai accesibile, gastroenterologii care le îmbrățișează vor fi pregătiți să ofere îngrijiri mai bune, mai eficiente și mai personalizate pacienților lor cu IBD.