AI och maskininlärning kan påskynda behandlingar för typ 1-diabetes

Ny teknik som artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) kan spela en viktig roll i utvecklingen av behandlingar för typ 1-diabetes. Dessa verktyg kan hjälpa forskare att snabbare hitta rätt patienter för studier, testa nya läkemedel och förutsäga hur väl behandlingar kommer att fungera.

Det finns få godkända behandlingar som kan bromsa eller förhindra att typ 1-diabetes utvecklas, trots stora satsningar. Ett problem är att det är svårt att hitta personer som snabbt utvecklar sjukdomen för att delta i tester. Dessutom saknas bra sätt att mäta hur effektiva behandlingarna är, vilket gör forskningen långsam och dyr.

Ett genombrott kom 2022 när ett läkemedel, teplizumab, godkändes i USA. Det kan fördröja sjukdomen hos personer med hög risk. Men för att fler framsteg ska ske behövs smartare sätt att identifiera rätt patienter och skräddarsy behandlingar.

Hur AI och ML kan hjälpa                                            AI och ML är kraftfulla tekniker som kan analysera stora mängder data och hitta mönster som människor annars skulle missa. Till exempel kan de användas för att:

• Identifiera personer som löper hög risk att utveckla diabetes.
• Snabbare testa nya läkemedel och hitta rätt dosering.
• Förutsäga hur bra en behandling kommer att fungera.

Dessa tekniker utnyttjar data från olika källor, som patientjournaler, kliniska studier, fitnessarmband och appar. Genom att kombinera och analysera dessa data kan forskare bättre förstå sjukdomen och utveckla effektiva behandlingar.

Framtidens möjligheter
Forskarna undersöker också hur AI kan skapa "digitala tvillingar" – datormodeller av patienter som gör det möjligt att testa behandlingar utan att behöva långa och dyra kliniska studier. Detta kan leda till snabbare framsteg och mer individanpassade behandlingar.

Begränsningar att övervinna
Även om AI och ML har stor potential finns det utmaningar. Modellerna kan vara svåra att förstå och ibland ge snedvridna resultat om data är av dålig kvalitet. Därför behövs noggranna tester för att säkerställa att tekniken verkligen fungerar som tänkt.

Sammanfattningsvis kan AI och ML revolutionera hur vi behandlar typ 1-diabetes, men det krävs fortsatt forskning och noggrannhet för att nå dit.

Melanie R. Shapiro - Erin M. Tallon - Matthew E. Brown - Amanda L. Posgai - Mark A. Clements - Todd M. Brusko
Mottagen: 31 juli 2024 / Accepterad: 28 oktober 2024

Artificiell intelligens (AI) Ett område som handlar om att bygga maskiner och datorer som efterliknar funktioner som förknippas med mänsklig intelligens. I dagligt tal används "AI" ofta synonymt med "ML", men AI är ett paraplybegrepp som omfattar flera delområden, varav ML är ett.

Maskininlärning, machine learning (ML) är ett område inom AI, och därmed inom datavetenskapen. Det handlar om metoder för att med data "träna" datorer att upptäcka och "lära" sig regler för att lösa en uppgift, utan att datorerna har programmerats med regler för just den uppgiften. Området angränsar till statistik, datorseende och mönsterigenkänning. Datautvinning (datamining) är ett betydelsenära begrepp som avser en kombination av maskininlärning och statistiska metoder för att upptäcka och visualisera mönster i stora mängder data. (Wikipedia)

Källa: Diabetologia