Fot. SkinSens, źródło: WAT i Milton Essex 

Opracowany przez polski zespół system sztucznej inteligencji SkinLogic™ ma za zadanie automatyzację, ale także obiektywizację i przyspieszenie diagnostyki alergii za pomocą testów skórnych, które uznawane są obecnie za złoty standard kliniczny. Technologia wykazała się niemal perfekcyjną skutecznością – bliską 98%. Jest to wspólny sukces specjalistów Milton Essex, Instytutu Informatyki Politechniki Warszawskiej oraz Wojskowego Instytutu Medycznego.

Jak sprawdza się skuteczność algorytmów?

Skuteczność algorytmu została zmierzona wystandaryzowanymi wskaźnikami AUC (0.98) i AP (0.97) i porównana do metody referencyjnej. Jest to o tyle znaczący sukces, że światowa konkurencja na tym polu jest bardzo duża i wiele ośrodków intensywnie pracuje nad rozwiązaniami automatyzującymi diagnostykę obrazową, przyspieszającą i ułatwiającą wczesne rozpoznawanie markerów chorobowych. Uzyskane rezultaty stawiają sztuczną inteligencję SkinLogic™ w pierwszej lidze światowej, jeśli chodzi o zautomatyzowane rozwiązania wykorzystujące uczenie głębokie i medyczną sztuczną inteligencję. Wróży to duży sukces opartemu na SkinLogic™ systemowi medycznemu SkinSens™ automatyzującemu diagnostykę alergii. Na automatyczną diagnostykę czekają pacjenci – tylko w Europie jest to ok. 150 mln osób. 

Dlaczego jest to tak ważne?

Niemal połowa alergików nigdy nie była obiektywnie zdiagnozowana z użyciem testów. Powoduje to patową sytuację, gdyż nawet w tych przypadkach, gdy jest to możliwe, tacy niezdiagnozowani testami alergicy nie mogą być poddani skutecznej immunoterapii odczulającej. Dzięki polskiemu rozwiązaniu obecna sytuacja chorych może ulec znacznej poprawie. Po pierwsze, przyspieszy obiektywną diagnostykę alergii (zwłaszcza na bardzo powszechne alergeny wziewne). Po drugie, więcej pacjentów natychmiast rozpocznie skuteczne leczenie odczulające, co w alergologii nie jest dzisiaj takie powszechne. Po trzecie, system wprowadzi już na poziomie podstawowej opieki medycznej nowe, zintegrowane podejście do wczesnej diagnostyki prewalencji astmy alergicznej. Pacjenci, zwłaszcza pediatryczni, będą przechodzili w jednym miejscu i czasie etapowe badania począwszy od specjalistycznych testów alergenowych, poprzez cyfrową spirometrię, a skończywszy na tym, że ich wyniki będą integrowane przez sztuczną inteligencję, co pozwoli bardzo szybko rozpoznać pierwsze sygnały zagrożenia rozwojem astmy lub innych poważnych chorób płuc. Po czwarte, wprowadzone zostanie inne, nowoczesne leczenie, jeśli specjalistyczne wskaźniki zagrożenia chorobami płuc, w tym POChP, będą potwierdzone w dalszych badaniach.

Dzięki nowym rozwiązaniom znacznie szybciej będzie można diagnozować nie tylko alergię, ale także astmę. Przed pandemią polski pacjent czekał na rozpoznanie ponad 7 lat, a średnia europejska wynosiła 3,5 roku. W czasie pandemii sytuacja jeszcze się pogorszyła. Dzięki nowym możliwościom diagnostycznym wykorzystującym sztuczną inteligencję możemy u wielu pacjentów skutecznie przeciąć drogę rozwoju astmy alergicznej, która jest niezwykle groźną i kosztowną w leczeniu chorobą. Statystyki są tutaj naprawdę zatrważające – w Polsce choruje 11% dzieci w wieku 6-14 lat i ok. 10% dorosłych.