Категории
Сменить пароль!
Сброс пароля!
FDA (США) одобрило более 500 медицинских приложений, использующих искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение, с наибольшим количеством в области радиологии, за которой следуют кардиология, гематология и неврология [1]. Такая же тенденция наблюдается и в Европейском союзе [2].
Это явный признак того, что ИИ становится неотъемлемой частью медицинской практики, а количество исследований в этой области стремительно растет [3]. С 2018 года количество публикации на тему ИИ растет с каждым годом, и на 2024 год пришелся пик этих исследований [3,4].
ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ИИ
Одним из самых впечатляющих направлений использования ИИ становится диагностика и классификация аллергических заболеваний [5]. Например, Jabez Christopher и его коллеги разработали инструмент для диагностики аллергического ринита, который продемонстрировал точность 88% (прежняя цифра - 58,2%).
Вдобавок, современные алгоритмы ИИ способны значительно улучшить точность диагностики заболеваний. Например, исследование Fu D. и соавторов показало, что новые модели для диагностики аллергического ринита обеспечили на 2% большую точность по сравнению с традиционными методами [7].
ИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ИИ может выявлять факторы риска, способствующие развитию заболеваний. Так, Huang Y. и соавторы, благодаря ИИ, продемонстрировали, что качество воздуха в пренатальный период является важным предиктором детского аллергического ринита [8].
НОСИМЫЕ УСТРОЙСТВА ДЛЯ КОНТРОЛЯ ЛЕЧЕНИЯ
Одним из интересных достижений является использование носимых устройств, таких как смарт-часы, которые помогают пациентам с аллергическим ринитом соблюдать режим приема лекарств [9]. Эти устройства не только отслеживают регулярность приема препаратов, но и сообщают врачу, если пациент пропустил прием более двух дней [9]. В результате пациенты, использующие такие устройства, демонстрируют большую приверженность к лечению.
ИИ В МОНИТОРИНГЕ АЛЛЕРГЕНОВ И КАЧЕСТВА ВОЗДУХА
Кроме того, ИИ играет важную роль в мониторинге пыльцы и аллергенов [10]. Традиционные методы подсчета пыльцы, хоть и точные, но трудоемкие, уступают место автоматизированным системам, которые могут точно и быстро подсчитывать концентрацию аллергенов. Также ИИ используется для прогнозирования уровней пыльцы и загрязнения воздуха, что помогает людям лучше подготовиться к сезонным аллергиям и минимизировать риски для здоровья [10].
ОСТОРОЖНОСТЬ В ПРИМЕНЕНИИ ИИ: СОМНЕНИЯ
Пока одни исследователи используют ИИ для научных целей, другие выражают сомнения. Например, Simon Høj и соавт. решили оценить достоверность информации, предоставляемой ChatGPT относительно аллергического ринита [11]. Результаты показали, что точность данных может варьироваться, что подчеркивает необходимость осторожности при использовании чат-ботов для медицинских консультаций. Авторы пришли к выводу, что ИИ не может заменить квалифицированных специалистов, и пациенты должны обращаться к врачам, а не полагаться исключительно на онлайн-источники [11].
ИИ продолжает открывать новые горизонты в области диагностики и лечения аллергических заболеваний. В будущем мы, вероятно, будем свидетелями еще большего влияния ИИ на здравоохранение.
Однако новые технологии не отменяют актуальных и проверенных временем схем лечения: так, надежным способом контроля симптомов аллергического ринита остаются интраназальные глюкокортикостероиды, например, Момат Рино (МНН: мометазон).
Источники:
1. FDA. Artificial intelligence and machine learning (AI/ML)-enabled medical devices. Accessed December 11, 2022. URL: https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-and-machine-learning-aiml-enabled-medical-devices. (Дата обращения: 31.03.2025)
2. Muehlematter UJ, Daniore P, Vokinger KN. Approval of artificial intelligence and machine learning-based medical devices in the USA and Europe (2015–20): a comparative analysis. Lancet Digit Health. 2021; 3(3): e195-e203.
3. Zhu S, Gilbert M, Chetty I, Siddiqui F. The 2021 landscape of FDA-approved artificial intelligence/machine learning-enabled medical devices: an analysis of the characteristics and intended use. Int J Med Inform. 2022; 165:104828.
4. Demir E, Uğurlu BN, Uğurlu GA, Aydoğdu G. Artificial intelligence in otorhinolaryngology: current trends and application areas. Eur Arch Otorhinolaryngol. 2025 Feb 17. Epub ahead of print.
5. Amanian A, Heffernan A, Ishii M, Creighton FX, Thamboo A. The Evolution and Application of Artificial Intelligence in Rhinology: A State of the Art Review. Otolaryngol Head Neck Surg. 2023 Jul;169(1):21-30.
6. Jabez Christopher J, Khanna Nehemiah H, Kannan A. A clinical decision support system for diagnosis of allergic rhinitis based on intradermal skin tests. Comput Biol Med. 2015; 65: 76-84.
7. Fu D, Chuanliang Z, Jingdong Y, Yifei M, Shiwang T, Yue Q, Shaoqing Y. Artificial intelligence applications in allergic rhinitis diagnosis: Focus on ensemble learning. Asia Pac Allergy. 2024 Jun;14(2):56-62.
8. Huang Y, Wen HJ, Guo YLL, et al. Prenatal exposure to air pollutants and childhood atopic dermatitis and allergic rhinitis adopting machine learning approaches: 14-year follow-up birth cohort study. Sci Total Environ. 2021; 777:145982.
9. Li L, Wang Z, Cui L, Xu Y, Lee H, Guan K. The efficacy of a novel smart watch on medicine adherence and symptom control of allergic rhinitis patients: pilot study. World Allergy Organ J. 2023;16(1):100739.
10. van Breugel M, Fehrmann RSN, Bügel M, Rezwan FI, Holloway JW, Nawijn MC, Fontanella S, Custovic A, Koppelman GH. Current state and prospects of artificial intelligence in allergy. Allergy. 2023 Oct;78(10):2623-2643.
11. Høj S, Thomsen SF, Meteran H, Sigsgaard T, Meteran H. Artificial intelligence and allergic rhinitis: does ChatGPT increase or impair the knowledge? J Public Health (Oxf). 2024 Feb 23;46(1):123-126.
12. Инструкция по медицинскому применению лекарственного препарата «Момат Рино», ЛП-№(001710)-(РГ-RU).
13. IQVIA — средняя розничная цена за 2024 год.
R1339992-31032025-HCP
Комментарии (0)