Innledning

Forskere har store forhåpninger om at kunstig intelligens (KI) kan spille en avgjørende rolle i å identifisere immunsykdommer. Men for å oppnå dette, krever teknologien en ekstra dimensjon av hjelp.

Forskning på immunsykdommer

Doktorgradsstipendiaten Ghadi Al Hajj fra Universitetet i Oslo er i frontlinjen av denne forskningen. Han forklarer at tradisjonelle metoder for å lære algoritmer er avhengig av store datasett med tilbakemeldinger om riktige svar, men denne tilnærmingen sliter når det gjelder komplekse problemer som immunsykdommer. Immunsykdommer oppfører seg ulikt fra person til person, noe som kompliserer algoritmenes evne til å gjenkjenne mønstre.

Utfordringer med algoritmer

Al Hajj sier: "Det algoritmen skal finne, er bare en liten del av det totale datasettet. I tillegg er antall forskjellige presentasjoner for samme sykdom mange, noe som gjør det vanskeligere å finne de rette indikatorene."

Visjonen for KI i diagnostikk

Forskernes visjon er ambisiøs: Tenk deg en pasient som presenterer med immunrelaterte symptomer. Etter en blodprøve, vil prøven bli analysert av en KI trent på tidligere data. Algoritmen skal kunne identifisere mulige årsaker, som for eksempel allergi mot gluten.

Kompleksiteten i immunsykdommer

Det eksisterer tusenvis av immunsykdommer, hver med unike triggerpunkter for immunforsvaret. Al Hajj forklarer at tidlige modeller, som DeepRC – Deep Repertoire Classification, allerede jobber med å finne fragmenter av proteiner i blodet som kan indikere sykdom. Problemet oppstår når disse relevante sekvensene er få og skjult blant hundretusenvis av totalt sekvenser.

Sammenligning med juridisk arbeid

I et forsøk på å vise kompleksiteten, sammenligner Al Hajj det med en advokat som skal skille ut forfalskede dokumenter fra ekte. Med så mange sider og avsnitt å gjennomgå, er det en overveldende oppgave å finne de riktige bevisene uten klare ledetråder.

En ny metode for algoritmer

For å hjelpe algoritmen videre, foreslår Al Hajj en metode der man gir den spesifikke retningslinjer for hva den skal lete etter, basert på immunologiske eksperimenter med celler som reagerer på spesifikke stoffer som gluten. Dette kan i stor grad redusere datasettets størrelse og dermed spare tid og ressurser.

Forbedring av presisjon

"Tanken er å gi en klarere oversikt over hvilke dokumenter som kan ha vår interesse," sier Al Hajj. "Det vil hjelpe KI-modellen til å bli mer presis i sine analyser."

Fremtiden for KI i helsevesenet

Fremtiden for denne innovasjonen ser lovende ut. Forskere har håp om å anvende disse metodene på ekte helsedata, noe som kan føre til mer nøyaktige diagnoser av ulike immunsykdommer. I en tid hvor helsevesenet opplever press for å finne mer effektive måter å diagnostisere og behandle pasienter, kan kunstig intelligens være nøkkelen til raskere og mer presise medisinske diagnoser.