Pag-detect ng Cerebrovascular Accident (CVA) o ‘Stroke’ – Maaaring Tumulong ang AI sa mga Paramediko sa mga Kritikal na Oras na Emerhensiya

Ang pagiging isang Paramediko ay isang napakastress na trabaho.  Hindi lamang sila inatasang magligtas ng buhay, kundi ang mga front-line na manggagawang ito ay palaging inilalagay sa mga hindi inaasahang sitwasyon sa bawat kapaligirang maaaring maisip.  Kailangan nilang manatiling magiliw ngunit may awtoridad at mahusay magtrabaho nang mag-isa at kasama ang mga kaugnay na serbisyo (Pulis, Bumbero, atbp.).  Upang lalong mapahirap, kailangan nilang gawin ito habang nagtatrabaho ng hindi regular at mahabang oras, na nagdudulot ng matinding stress sa kanilang katawan at isipan.  Sa lahat ng tawag na kailangang puntahan ng mga Paramediko, ilan sa mga pinaka-makabagbag-damdamin ay yaong kung saan wala silang gaanong kontrol sa kinalabasan.  Ang isang allergic reaction ay maaaring gamutin ng gamot; ang ilang emergency sa diyabetiko ay maaaring maresolba ng glucose; ang mga arrhythmia sa puso ay maaaring maitama ng interbensyong elektrikal.  Gayunpaman, pagdating sa Cerebrovascular Accidents (CVA) – karaniwang tinatawag na ‘stroke,’ kakaunti lamang ang maaaring gawin sa field.

Dagdag pang nagpapakumplikado sa sitwasyon kapag humahawak ng CVA ay ang katotohanang ang paggamot para sa pinaka-karaniwang anyo (ischemic) ay dapat maibigay sa loob ng medyo maikling panahon na mas mababa sa 4.5 na oras.  Maaaring tunog ito na maraming oras, ngunit kapag isinasaalang-alang ang oras na kinakailangan para makarating ang mga Paramediko sa lokasyon, alisin ang posibleng mga sanhi, tukuyin ang isyu, at sa huli ay ihanda ang pasyente para i-transport sa Emergency Department, ang 4.5 na oras ay mabilis na lumilipas—lalo na sa mga rural na lugar.  Kaya’t ang mabilis at maagang pagtuklas ay napakahalaga kapag humaharap sa CVA.

Sa kabutihang palad, sa pag-usbong ng Artipisyal na Intelihensiya (AI), maaaring magkaroon ng bagong kasangkapan ang mga Paramediko na kanilang mapagkakatiwalaan sa mga darating na taon.

Pag-convert ng Minuto sa Segundo

Isang koponan ng mga Biomedical Engineer mula sa RMIT University ang kamakailan lamang nakabuo ng bagong kasangkapan na gumagamit ng AI upang matukoy ang CVA sa loob ng ilang segundo, na may mas mataas na antas ng katumpakan kaysa sa kasalukuyang posible sa field.  Ang kanilang papel, na may pamagat na ‘Mga ekspresyon ng mukha upang tuklasin ang post-stroke: Isang pilot na pag-aaral‘, ay naglalarawan ng isang smartphone app na epektibong nasusuri ang mga tampok ng mukha ng isang tao at tinutukoy kung may mga senyales ng CVA batay sa matagal nang kilalang palatandaan tulad ng unilateral na pag-urong ng mukha.

Bagaman marami pang kailangang gawin, ang mga unang resulta ay lubos na maganda, kung saan ang solusyong pinapagana ng AI ay tumpak na natukoy ang mga pasyenteng post-stroke na may 82% tagumpay.

“Sa katumpakan na 82%, maganda ang mga resulta. Ipinapakita ng pagsusuri na ang Kiss at Spread ang pinakamahusay na mga ekspresyon ng mukha upang makilala ang pagkakaiba sa pagitan ng malusog at post-stroke na indibidwal, kung saan ang mga kalamnan sa paligid ng bibig ang pinakaapektado. Ang sistema ay dinisenyo para sa hindi pinangangasiwaang pagsusuri ng mga video, na ginagawang angkop ito para sa pag-develop bilang isang app sa smartphone”

Bahagi ng nagpapahirap at nagpapahaba ng oras sa pagtukoy ng CVA ay ang proseso na karaniwang kinabibilangan ng pag-aalis ng iba’t ibang alternatibong sanhi para sa presentasyon ng pasyente.  Ilan sa mga karaniwang kondisyon na maaaring magmukhang CVA ay:

• hypoglycemia (mababang asukal sa dugo)
• mga impeksyon sa central nervous system (hal., meningitis)
• matinding hypertension at/o pagtaas ng intracranial pressure (ICP)
• mga droga (hal., cocaine)

Kapag natukoy na, ang pangangalaga bago makarating sa ospital ay karaniwang kinabibilangan ng pagtiyak ng daanan ng hangin ng pasyente, pagbibigay ng oxygen kung kinakailangan, at mabilis na transportasyon.  Ang pangangailangan ng pasyente ay alinman sa anti-clotting agent para sa ischemic CVA o operasyong interbensyon para sa Hemorrhagic CVA.

Sa pagdadala ng napakaraming variable, nagiging mas mahirap ang katumpakan sa field, at ang pinakamahalagang kalakal (oras) ay nauubos.  Sa bawat minutong lumilipas, mas lalapit ang pasyente sa permanenteng pinsala sa utak, kaya ang solusyong iminungkahi ng koponan ng mga inhinyero ay maaaring makaligtas ng hindi mabilang na buhay sa buong mundo sa pamamagitan ng pagpapadali at pagpapabisa ng trabaho ng mga Paramediko.

Mga Kumpanyang Gumagamit ng Artipisyal na Intelihensiya sa Pangangalagang Pangkalusugan

1. Alphabet Inc.

GOOGL Tsart ng Presyo

Ang Google Health division ng Alphabet (GOOG ) ay nakatuon sa paggamit ng AI upang mapabuti ang pangangalagang pangkalusugan. Ito ay nagde-develop ng mga AI algorithm para sa pag-diagnose ng mga sakit mula sa medikal na imaging, pag-predict ng mga kinalabasan ng pasyente, at pag-personalize ng mga plano ng paggamot. Isang kapansin-pansing proyekto ay ang paggamit ng AI upang matukoy ang diabetic retinopathy at breast cancer nang may mataas na katumpakan mula sa mga medikal na larawan.

Isa pang inisyatiba na kaugnay ng Alphabet ay sa pamamagitan ng isa sa mga subsidiary nito, ang DeepMind. Ang kumpanyang ito, na nasa unahan din ng AI sa pangangalagang pangkalusugan, ay nagtatrabaho sa mga proyektong gumagamit ng AI upang i-predict ang paglala ng pasyente at bumuo ng mga modelo ng prediksyon ng estruktura ng protina na maaaring mapabilis ang pagdiskubre ng gamot.

2. IBM Corporation

IBM Tsart ng Presyo

Ang IBM Watson Health ay nag-aaplay ng AI at data analytics sa iba’t ibang hamon sa pangangalagang pangkalusugan. Ang mga solusyong pinapagana ng AI nito ay naglalayong mapabuti ang klinikal na paggawa ng desisyon, mapahusay ang pangangalaga sa pasyente, at i-optimize ang mga operasyon. Ang mga solusyon sa Oncology at Genomics ng Watson Health ay tumutulong sa mga oncologist na bumuo ng personalized na mga plano ng paggamot sa kanser sa pamamagitan ng pagsusuri ng napakalaking dami ng medikal na literatura at datos ng genetika.

Sa pamamagitan ng inisyatibang Clinical Development, ginagamit din ng IBM ang AI upang pasimplehin ang proseso ng clinical trial, pinapabuti ang pamamahala ng datos at binabawasan ang oras hanggang sa paglabas sa merkado ng mga bagong therapy.

Lampas sa CVA

Kagiliw-giliw, naniniwala ang koponan ng mga inhinyero sa likod ng inisyatibang ito na, sa paglipas ng panahon, ang software ay maaaring tumpak na matukoy ang iba pang mga neurological na kondisyon na nagpapakita sa pamamagitan ng mga ekspresyon ng mukha.  Ilan sa mga halimbawa ng mga kondisyong ito ay:

• Bell’s Palsy
• Parkinson’s
• Myasthenia Gravis
• Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS)

Ang pinuno ng koponan na si Propesor Dinesh Kumar, ay nagsabi na,

“Nais naming maging kasing-sensitibo at espesipiko hangga’t maaari. Kami ngayon ay nagtatrabaho patungo sa isang AI tool na may karagdagang datos at kung saan isasaalang-alang din namin ang iba pang mga sakit… Ang pakikipagtulungan sa mga tagapagbigay ng pangangalagang pangkalusugan ay magiging mahalaga upang maisama ang App na ito sa umiiral na mga protokol ng emergency response, na magbibigay sa mga paramediko ng epektibong paraan para sa maagang pagtuklas ng stroke.”

Sa ngayon, sana ay mapabuti at maisakatuparan ang produktong ito, dahil maaari itong gumanap ng mahalagang papel sa parehong pagliligtas ng buhay at pagpapanatili ng kalidad ng buhay ng hindi mabilang na mga pasyenteng may CVA bawat taon.