Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στη διαχείριση του σακχαρώδη διαβήτη
Creators: name: Τζιαφέτα, Αθανασία Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Σακχαρώδης Διαβήτης
Τεχνητή νοημοσύνη
Μηχανική μάθηση
Diabetes mellitus
Artificial intelligence AI
Machine learning

description: Η εργασία αυτή εξετάζει τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και της Μηχανικής Μάθησης (ML) στη διαχείριση του σακχαρώδη διαβήτη, εστιάζοντας στις τεχνολογικές και θεραπευτικές προοπτικές, καθώς και στις ηθικές και κοινωνικές διαστάσεις. Η AI προσφέρει τη δυνατότητα αυτοματοποιημένης παρακολούθησης γλυκόζης, εξατομικευμένων θεραπειών και πρόβλεψης επιπλοκών, με σημαντικά οφέλη για τους ασθενείς, όπως η βελτίωση της ποιότητας ζωής και η μείωση της ανάγκης για παρεμβάσεις. Οι κύριες τεχνολογίες που εξετάζονται περιλαμβάνουν συστήματα συνεχούς παρακολούθησης γλυκόζης (CGM) και αντλίες ινσουλίνης, όπως το MiniMed 780G, που ρυθμίζουν αυτόματα τις δόσεις ινσουλίνης. Παρά τα πλεονεκτήματα, αναδύονται ηθικά ζητήματα, όπως η αξιοπιστία των αλγορίθμων και η διαφάνεια στη λήψη αποφάσεων. Οι ασθενείς εκφράζουν φόβους σχετικά με την αντικατάσταση της ανθρώπινης παρέμβασης και τις ανισότητες στην πρόσβαση στις νέες τεχνολογίες. Η εργασία τονίζει τη σημασία της συμμόρφωσης με κανονισμούς προστασίας δεδομένων, όπως ο GDPR, προκειμένου να διασφαλιστεί η ιδιωτικότητα των ασθενών. Στο μέλλον, οι εξελίξεις στην AI αναμένεται να προσφέρουν νέα εργαλεία για την πρόληψη και διαχείριση του διαβήτη, ενώ προκλήσεις όπως η εκπαίδευση και η αποδοχή από τους επαγγελματίες υγείας παραμένουν κρίσιμες. Συνολικά, η εργασία υποδεικνύει ότι η συνδυασμένη χρήση της AI μπορεί να μετασχηματίσει τη διαχείριση του διαβήτη, εφόσον παραμείνουν οι προσεγγίσεις ασφαλείς και ηθικές
description: The work examines the technological and therapeutic prospects of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in the management of diabetes, a chronic disease with a growing prevalence worldwide. It begins by presenting the fundamental principles of AI and ML, describing how these technologies provide tools for analysis and self-improvement through algorithms and models that allow for continuous adaptation based on new data. This adaptability is crucial in monitoring and managing chronic conditions like diabetes, where patients' needs and data vary daily. AI is widely used in diabetes management for predicting glucose levels, diagnosing early disease signs, and forecasting related complications. Current applications include continuous glucose monitoring (CGM) systems and insulin pumps, like the MiniMed 780G, which offer automatic insulin dose adjustments. These systems leverage real-time data and use ML algorithms to accurately regulate basal insulin doses, significantly reducing the risk of hypoglycemia and hyperglycemia. Incorporating this technology enhances patient autonomy and facilitates effective treatment monitoring, contributing to improved quality of life. The study also highlights the ethical and social implications of AI in medicine, emphasizing the need for strict regulations and personal data protection measures to ensure patient trust and prevent misuse of their information. Transparency and responsible application of AI in healthcare are critical for the sustainability and acceptance of these technologies among both patients and healthcare professionals. Overall, the work underscores AI and ML's role in evolving diabetes management, presenting their applications, benefits, and the challenges they face in clinical practice. While the prospects are promising, ongoing evaluation of ethical and practical challenges is essential for the successful integration of AI into medical practice.