Chatbot AI ma na celu zwiększenie świadomości kobiet na temat chorób serca
Badacze z Uniwersytetu Kalifornijskiego sprawdzają, czy chatbot AI może pomóc kobietom w rozpoznawaniu objawów chorób serca.
Badacze z Uniwersytetu Kalifornijskiego badają, czy chatbot zasilany sztuczną inteligencją może pomóc kobietom w rozpoznawaniu objawów i ryzyk związanych z chorobami serca. Opracowany w UC San Francisco, HeartBot dostarcza spersonalizowane informacje na temat zdrowia serca oraz sygnałów ostrzegawczych dotyczących zawału serca. Obecnie prowadzone są badania kliniczne, które mają na celu sprawdzenie, czy rozmowy z chatbotem poprawiają wiedzę kobiet i ich zdolność do rozpoznawania potencjalnie zagrażających życiu objawów.
Choroby serca pozostają główną przyczyną zgonów wśród kobiet w Stanach Zjednoczonych, dotykając ponad 60 milionów kobiet. Mimo kampanii zdrowotnych, świadomość ryzyk sercowo-naczyniowych spadła. Z danych przedstawionych przez badaczy wynika, że odsetek kobiet, które uznają choroby serca za główną przyczynę zgonów, spadł z 65% w 2009 roku do 44% w 2019 roku. Spadek ten był szczególnie widoczny wśród młodszych kobiet oraz populacji czarnoskórej i latynoskiej.
Te wyniki skłoniły Yoshimi Fukuokę, profesor i naukowca pielęgniarstwa w UCSF, do zbadania, czy AI konwersacyjna mogłaby zapewnić bardziej dostępne podejście do edukacji na temat chorób serca.
Spersonalizowane informacje
HeartBot został pierwotnie opracowany w 2021 roku przez interdyscyplinarny zespół z UCSF, UCLA i UC Davis. Badacze połączyli wiedzę z zakresu pielęgniarstwa kardiologicznego, komunikacji, lingwistyki, informatyki i biostatystyki. Zespół zebrał około 600 potencjalnych pytań dotyczących chorób serca, wraz z odpowiedziami opartymi na dowodach. Szczególną uwagę zwrócono na to, jak kobiety opisują objawy i omawiają zdrowie serca.
Chatbot wyjaśnia powszechne czynniki ryzyka, środki zapobiegawcze oraz objawy, które mogą wskazywać na zawał serca. Chociaż ból w klatce piersiowej jest powszechny zarówno u mężczyzn, jak i kobiet, kobiety mogą również doświadczać objawów takich jak duszność, nudności, wymioty oraz dyskomfort w plecach lub szczęce. Objawy te mogą być mylone z innymi schorzeniami, co może opóźnić udzielenie pomocy medycznej.
HeartBot może również odnosić się do informacji z poprzednich rozmów, co czyni interakcje bardziej spersonalizowanymi. Celem nie jest diagnozowanie chorób serca, lecz zwiększenie świadomości i zachęcanie do odpowiedniej pomocy medycznej w przypadku wystąpienia sygnałów ostrzegawczych.
LLM z kontrolowanymi informacjami medycznymi
Najnowocześniejsza wersja, HeartBot II, została wzbogacona w 2025 roku o moduły edukacyjne dotyczące chorób serca, objawów, czynników ryzyka i zapobiegania. System przeszedł również z usługi opartej na SMS na aplikację mobilną, wykorzystującą duży model językowy do wspierania bardziej naturalnych rozmów. Aby zredukować ryzyko nieprawidłowych porad medycznych, jego odpowiedzi opierają się na starannie dobranej bazie wiedzy opracowanej przez zespół badawczy.
Dostępność była kolejnym czynnikiem. Badacze odkryli, że terminy takie jak czynniki ryzyka, choć znane pracownikom służby zdrowia, nie zawsze były jasno rozumiane przez uczestników. Kolejne wersje przyjęły więc bardziej konwersacyjny język i prostsze wyjaśnienia. Aplikacja jest obecnie dostępna dla uczestników badania w Apple App Store i Google Play Store. Szeroka dostępność jest planowana dopiero po ustaleniu jej skuteczności i bezpieczeństwa.
Badania kliniczne
Zespół Fukuoki prowadzi sześciomiesięczne randomizowane badanie kontrolne z udziałem 201 pacjentek UCSF Health. Około połowa z nich ma natychmiastowy dostęp do sesji edukacyjnych HeartBot II, podczas gdy pozostałe uczestniczki tworzą grupę kontrolną i uzyskają dostęp później. Badacze ocenią, czy korzystanie z chatbota poprawia zrozumienie chorób serca przez uczestniczki oraz ich zdolność do rozpoznawania objawów zawału serca w czasie.
Badanie wykracza poza pomiar zaangażowania w korzystanie z chatbota i bada, czy informacje są zapamiętywane. Fukuoka ma nadzieję ocenić przyszłe wersje wśród kilku tysięcy kobiet i uczynić tę technologię bardziej dostępną, potencjalnie poprzez kody QR w klinikach i miejscach publicznych. Jednak obecne badania nie ustaliły jeszcze, czy HeartBot poprawia zachowania związane z poszukiwaniem pomocy w nagłych wypadkach lub zmniejsza komplikacje sercowo-naczyniowe.
AI identyfikuje ryzyko sercowo-naczyniowe w mammografiach
Projekt HeartBot odzwierciedla rosnące zainteresowanie wykorzystaniem AI do zaspokajania luk w opiece kardiologicznej dla kobiet. Inne podejście polega na identyfikowaniu wcześniej pomijanych wskaźników ryzyka sercowo-naczyniowego w rutynowych badaniach przesiewowych w kierunku raka piersi. Badacze z Penn State College of Medicine badali, czy zwapnienia tętnic piersiowych widoczne na mammografiach mogą pomóc w przewidywaniu zdarzeń sercowo-naczyniowych.
Ich badanie obejmowało mammografie 10 348 kobiet. System AI ocenił obecność, nasilenie i postęp złogów wapnia w tętnicach piersiowych. Kobiety z pogarszającym się zwapnieniem miały zwiększone ryzyko zdarzeń sercowo-naczyniowych. Osoby w najwyższej kategorii nasilenia miały nawet dwukrotnie wyższe ryzyko, według badaczy.
W przeciwieństwie do HeartBot, który koncentruje się na edukacji i rozpoznawaniu objawów, analiza mammografii ma na celu identyfikację ryzyka sercowo-naczyniowego przed wystąpieniem objawów. Oba podejścia pozostają w fazie badawczej. Wyniki mammografii wymagają dalszej walidacji klinicznej, w tym dowodów na to, że identyfikacja zwapnień poprawia wyniki pacjentów. Razem te rozwinięcia ilustrują dwa potencjalne zastosowania AI w zdrowiu sercowo-naczyniowym kobiet: poprawę rozpoznawania pilnych objawów oraz identyfikację możliwości wcześniejszej opieki zapobiegawczej.
Źródło: https://www.icthealth.org/news/ai-chatbot-aims-to-improve-womens-heart-disease-awareness
Źródło: www.icthealth.org