Zarówno tętniak mózgu, jak i padaczka stanowią bardzo znaczący i groźny populacyjnie problem medyczny. Postawienie odpowiedniej diagnozy jest kluczowe dla każdego z pacjentów, a jak pokazują światowe badania, coraz większy udział w diagnozie może mieć sztuczna inteligencja. Analizy przypadków interpretacji zapisów badań wykazały, że sztuczna inteligencja dokonała takich samych wniosków, jak lekarze interpretujący te same badania.
Pęknięcie tętniaka mózgu stanowi przyczynę zgonów około pół miliona ludzi na świecie każdego roku. Zasięg epidemiologiczny padaczki to również liczby rzędu 50 milionów osób chorujących na całym świecie. Schorzenia te stanowią poważny problem społeczny i wyzwanie dla medycyny.
Tętniak mózgu
Ze względu na swoje umiejscowienie tętniak mózgu stanowi bardzo znaczący problem – jest on bezpośrednim zagrożeniem dla pacjenta, a jednocześnie obszar zajęty przez nieprawidłowość nie pozwala na odpowiednią interwencję chirurgiczną. Wykrycie tętniaka ma kluczowe znaczenie, gdyż istnieją obecnie metody zabezpieczania poszerzonych naczyń krwionośnych, zmniejszając ryzyko pęknięcia. Jednak samo wykrycie również stanowi problem, gdyż często tętniaki mózgu nie dają początkowo żadnych objawów. Przydatna okazuje się tu być sztuczna inteligencja, która, jak pokazują południowonorweskie badania, jest w stanie samodzielnie analizować wyniki badań tętnic mózgowych i wskazać umiejscowienie tętniaka. W prowadzonych badaniach AI (sztuczna inteligencja) uzyskała wyniki diagnozy bardzo zbliżone rezultatem do oceny lekarskiej.
Padaczka
Obecnie stanowi ona bardzo rozpowszechniony na świecie problem, a corocznie diagnozuje się kolejne przypadki w liczbie około 2 milionów. Badania prowadzone w Arabii Saudyjskiej i Egipcie wykazały, że ocena zapisów EEG przez AI jest równie skuteczna jak ocena lekarska tego typu wyników badań. Można wnioskować, że interpretacja zapisów EEG, czyli czynności biometrycznej mózgu, nie stanowi dla AI problemu.
Analizy AI
Tego typu rozwiązanie pozwala na znaczące skrócenie czasu uzyskania interpretacji wyników badań, umożliwiając jednocześnie łatwiejszy do nich dostęp. Efekty pracy AI mogą stanowić również pomoc w diagnozowaniu wielu innych schorzeń i skracać czas postawienia diagnozy przy znaczącej redukcji ludzkiego błędu [1].