Artificial intelligence in medicine
Authors: Γενιτσαρίδη Ειρήνη 
Published: September 2021

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI), είναι ο κλάδος πληροφορικής που ασχολείται με τη σχεδίαση και την υλοποίηση ευφυών συστημάτων ικανά να συλλέγουν πληροφορίες, να εκτελούν ανάλυση δεδομένων και να εφαρμόζουν κατάλληλες ενέργειες, για να καλύψουν τις ανάγκες διαφόρων περιβαλλόντων, μιμούμενα την ανθρώπινη συμπεριφορά ως προς την συλλογιστική, μάθηση και επίλυση προβλημάτων. Τα κλινικά συστήματα υποστήριξης αποφάσεων είναι συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που υποστηρίζουν τη διαδικασία λήψης αποφάσεων των ιατρών. Η παρούσα διατριβή επικεντρώνεται στην ανάπτυξη του κλινικού συστήματος υποστήριξης αποφάσεων CDS-RA για την διαχείριση και μακροπρόθεσμη πρόγνωση ασθενών με ρευματοειδή αρθρίτιδα υπό βιολογική θεραπεία. Ένας σημαντικός στόχος του CDS-RA συστήματος είναι να παρέχει προγνωστική λειτουργικότητα ικανή για την πρώιμη πρόβλεψη του επιπέδου επίμονης νόσου ενός ασθενούς με ρευματοειδή αρθρίτιδα υπό βιολογική θεραπεία. Το επίπεδο επίμονης νόσου ορίστηκε ως το ίδιο επίπεδο δραστηριότητας της νόσου, που παρουσιάστηκε σε έναν ασθενή υπό βιολογική θεραπεία, για τουλάχιστον το ήμισυ της 5ετούς κλινικής παρακολούθησης, σωρευτικά και ανεξάρτητα από τις διακυμάνσεις. Η διατριβή αναλύει τη σχέση των επιπέδων επίμονης χαμηλής (LDA), μέτριας (MDA) και υψηλής (HDA) νόσου με διαφορετικά μακροπρόθεσμα αποτελέσματα, όσο αφορά (α) την πενταετή πορεία λειτουργικότητας των ασθενών και (β) το σύνολο σοβαρών ανεπιθύμητων συμβάντων στα 5 χρόνια βιολογικής θεραπείας. Αναπτύχθηκε ένα πολυπαραγοντικό μοντέλο μεικτών επιδράσεων (mixed-effect model) με βάση τις πενταετές πορείες λειτουργικότητας των ασθενών που έδειξε ότι οι ασθενείς με MDA συσχετίστηκαν με χειρότερη πορεία λειτουργικότητας 5 ετών από τους ασθενείς με LDA ενώ οι ασθενείς με HDA συσχετίστηκαν με ακόμη υψηλότερο περιορισμό λειτουργικότητας 5 ετών από τους LDA ασθενείς. Οι ασθενείς με MDA υπο-κατηγοριοποιήθηκαν σε δύο υπο-ομάδες χαμηλότερης και υψηλότερης MDA. Ένα δεύτερο πολυπαραγοντικό μοντέλο μεικτών επιδράσεων έδειξε ότι η υπό-ομάδα σε υψηλότερη MDA συσχετίστηκε με χειρότερη πορεία λειτουργικότητας 5 ετών από την υπό-ομάδα σε χαμηλότερη MDA. Παρόμοια διαφοροποίηση παρουσίασαν τα σοβαρά ανεπιθύμητα συμβάντα. Επίσης, δύο πολυπαραγοντικά προβλεπτικά μοντέλα λογιστικής παλινδρόμησης (logistic regression) από το πεδίο της μηχανικής μάθησης αναπτύχθηκαν για την εξατομικευμένη πρόβλεψη του επιπέδου επίμονης νόσου ενός ασθενή από πρώιμα δεδομένα θεραπείας. Τα μοντέλα ανέδειξαν πρώιμους δείκτες για τα επιπέδα επίμονης χαμηλής, μέτριας και υψηλής νόσου. Το σύστημα CDS-RA περιλαμβάνει ακόμα λειτουργικότητα τεχνητής νοημοσύνης (AI) που υποστηρίζει την πρόγνωση του επιπέδου επίπονης νόσου ενός ασθενή υπό βιολογική θεραπεία, βασισμένη σε τρεις στοιχειοθετημένες πολιτικές που εκφράστηκαν με λογικούς κανόνες αναιρέσιμης συλλογιστικής. Συνολικά, το CDS-RA παρέχει ένα τεχνολογικό περιβάλλον τεχνητής νοημοσύνης με ευρύ φάσμα λειτουργικών υπηρεσιών που παρέχει εξατομικευμένες προγνωστικές πληροφορίες για την μακροπρόθεσμη έκβαση των ασθενών υπό βιολογική θεραπεία. Οι καινοτόμες υπηρεσίες του συστήματος χρησιμοποιούν πολυπαραγοντικά μοντέλα μεικτών επιδράσεων, προβλεπτικά μοντέλα μηχανικής μάθησης και αναιρέσιμη συλλογιστική, για να παρέχουν πολύτιμες προγνωστικές πληροφορίες κατά την διαδικασία κλινικών αποφάσεων. Το σύστημα CDS-RA στοχεύει στην υποστήριξη των κλινικών ιατρών κατα την βιολογική θεραπεία ασθενών με ρευματοειδή αρθρίτιδα ώστε να βελτιωθούν τα αποτελέσματα τους.