Die AI-betriebene Blutuntersuchung verbessert den frühen Nachweis der Lyme-Borreliose
Heute bei ADLM 2025 (ehemals AACC jährliche wissenschaftliche Versammlung und Clinical Lab Expo) werden Forscher eine mit Hilfe der künstliche Intelligenz (KI) entwickelte Blutuntersuchung vorstellen, die die Lyme -Borreliose früher und genauer als der aktuelle Standard identifiziert – und sich auf erhebliche Verbesserung der Patientenergebnisse umsetzen könnte. In einer zweiten Studie wird hervorgehoben, wie bestimmte generative KI -Tools Jugendliche befähigen können, indem sie ihnen helfen, nützliche medizinische Informationen zu sammeln.
Zusammen zeigen diese Ergebnisse das Potenzial von KI, um einen tiefgreifenden und positiven Unterschied im Leben der Menschen zu bewirken, wenn sie sorgfältig in die klinische Labormedizin integriert werden.
Der Lyme -Test bietet Hoffnung auf eine frühe, wirksame Behandlung
Jedes Jahr werden bei mehr als 475.000 Amerikanern eine Lyme -Borreliose diagnostiziert – eine Zahl, die aufgrund des Klimawandels nur aufgrund des Klimawandels die Bereiche der Gebiete erweitern wird, in denen Zecken leben können. Wenn der Zustand früh erwischt wird, reagiert der Zustand gut auf Antibiotika. Der typische Test, der als zweistufige Serologie bezeichnet wird, erkennt jedoch nur in 30% der Fälle den frühen Lyme genau. Es ist eine bedeutende Gelegenheit, da mehr als die Hälfte der Lyme-Patienten, die innerhalb der ersten Wochen der Infektion nicht diagnostiziert oder behandelt werden, langfristige Gesundheitsprobleme wie Müdigkeit, neurokognitive Probleme und Arthritis entwickeln wird.
Der neue Test nutzt die KI, um eine größere Verbesserung zu bieten. Seine Sensitivität und Spezifität beträgt beide über 90%, „bedeutet, dass 9 von 10 Patienten eine korrekte Diagnose erhalten und eine angemessene Behandlung erhalten, was das Risiko einer chronischen Krankheit erheblich senkt“, sagte Holly Ahern, Mikrobiologe und Chief wissenschaftlicher Beamter bei ACES -Diagnostik.
Ahern und Team basieren auf der Forschung in Rhesus -Makakenaffen, deren Immunantwort auf die Bakterien, die Lyme verursachen, dem Menschen ähnlich, um ein Panel zu entwickeln, das nach 10 Proteinen (Antigene) sucht und als einzelner Test abgeschlossen wird. Dieser Ansatz ist eine Verbesserung gegenüber der zweistufigen Methode, für die bis zu vier Tests erforderlich sind.
Als nächstes analysierten sie Blutproben von Menschen, darunter 123 Menschen mit Lyme -Borreliose und 197 nicht infizierte Personen, um zu testen, ob das Hinzufügen von maschinellem Lernen zum Test die Leistung durch Erkennung von einzigartigen Immunmustern stärken kann. „Sie und ich könnten von denselben Bakterien infiziert werden, aber wir könnten beide unterschiedliche Antikörperreaktionen darauf produzieren“, sagte Ahern. „Mit diesen Antigenen, die mit einem auf Entscheidungsbaum basierenden Klassifikator übereinstimmen, können wir das in jedem einzelnen Fall tatsächlich aufnehmen.“
Das Team fand einen Algorithmus, der die Genauigkeit in allen Krankheitsstadien verbesserte und in über 90% der frühen Fälle die Infektion korrekt markiert hat (gegenüber 27% mit der Standardmethode). Sie hoffen, dass der Test – der laut Ahern relativ kostengünstig ist und an Standardlaborgeräten arbeitet – bis Ende 2026 im Handel erhältlich sein wird.
Medizin-GPT als Informationsinstrument für Jugendliche
In einer zweiten Studie wurde Medicine-GPT bewertet, ein von Arzt entwickelter, frei zu bedienender Chatgpt-benutzerdefiniertes maßgeschneidertes Modell. Die Forschung konzentrierte sich auf Jugendliche, da sie tendenziell frühe technische Adoptierer sind, die häufig online nach Informationen suchen, häufig zu Themen, die sie nicht wohl fühlen, wenn sie mit Erwachsenen diskutieren.
Medicine-GPT ist vielversprechend als leistungsstarkes Instrument zur Bekämpfung von Gesundheitsanfragen von Jugendlichen, übertrifft Chatgpt-4 in Vollständigkeit, Argumentation und allgemeine medizinische Hilfsbereitschaft. „
Austin Jin, Praktikantin der High School Research bei Weill Cornell Medicine, New York
Jin und Team sammelten über 100 klinische Fragen zu Labormedizin und Diagnostik aus Reddits „Ask Doctors“ -Forum, filterten für Beiträge von Personen im Alter von 10 bis 19 Jahren und sortiert nach „Top“ -Wechselwirkungen. Sie bewerteten, wie gut der individuelle Chatbot im Vergleich zu seinem Vorgänger Chatgpt-4 nützliche Antworten lieferte.
Beide Modelle zeigten eine vollständige sachliche Genauigkeit, aber die Medizin-GPT übertrafen Chatgpt-4 bei anderen Maßnahmen, wobei die Bewertungen von 66,6% für die Vollständigkeit, 60% für die Argumentation und 46,6% für Hilfsbereitschaft (im Vergleich zu 20%, 33,3% bzw. 23,3%) für Chatgpt-4 erreicht wurden. Beide Modelle erhielten eine hohe Bewertungen für Klarheit (80% für Medizin-GPT gegenüber 70% für ChatGPT-4).
Eine häufige Herausforderung besteht jedoch darin, dass diese Tools Jugendliche überfordert fühlen können, insbesondere wenn Chatbots seltene, tödliche Bedingungen als diagnostische Möglichkeiten darstellen. „Dies zeigt, dass zukünftige KI-Tools nicht nur medizinisch korrekt, sondern auch kontextbezogene, benutzersensible und in Einklang mit der Kommunikation von Klinikern in Einklang stehen“, sagte Jin.
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