Wie KI helfen kann, den Stress einer Krebserkrankung zu lindern

Ein Arzt zeigt einem Patienten einige Informationen auf einem digitalen Tablet. Gesundheitsuntersuchung und Behandlung von Krankheiten.

(SeaPRwire) –   In einer Zeit, in der die emotionale Belastung durch eine Krebserkrankung und den anschließenden Behandlungsverlauf für einen Patienten zu einem kritischen Thema wird. fand heraus, dass weltweit 27% der Krebspatienten an Depressionen leiden. Die gleiche Studie stellt fest, dass diese Rate jedes Jahr um 0,6% steigt.

Die meisten Patienten und Angehörigen, die mit Krebs konfrontiert sind, können mit einer Flut von Emotionen kämpfen und mit Gefühlen von Angst, Verwirrung und Unsicherheit ringen. Ganz zu schweigen davon, dass sowohl Patienten als auch Kliniker vor der entmutigenden Aufgabe stehen, inmitten dieser emotionalen Turbulenzen komplexe Behandlungsentscheidungen zu treffen sowie sich im komplizierten Gesundheitswesen zurechtzufinden. Heute stehen mehr Behandlungsmöglichkeiten zur Verfügung als je zuvor, und die meisten Patienten werden eine Kombination von Behandlungen erhalten. Während die erhöhte Auswahl mehr Hoffnung bietet, bietet sie auch mehr Wege, um den optimalen Behandlungspfad zu erreichen. Die Festlegung des Kurses für jeden Patienten auf der Grundlage seiner einzigartigen klinischen Merkmale und Bedürfnisse kann ein harter Kampf sein, ohne die richtigen Werkzeuge, die den Weg weisen.

Auf dem Krebsweg sind Kliniker gezwungen, ein Gleichgewicht zwischen der herzustellen. Ohne die Voraussicht, wie der Krebs fortschreiten wird und wie schnell, können sowohl Kliniker als auch Patienten feststellen, dass sie den Weg nach vorne ohne Klarheit oder Zuversicht navigieren.

Aber was, wenn die Technologie uns helfen könnte, das Problem zu vereinfachen? Mit den rasanten Fortschritten in der KI erleben wir einen Wandel in der Art und Weise, wie wir Gesundheitsversorgung leisten. KI-gestützte Krebstests insbesondere haben das Potenzial, personalisierte Einblicke zu liefern, die sowohl Patienten als auch Kliniker in die Lage versetzen, fundiertere Behandlungsentscheidungen zu treffen und letztendlich die Patientenergebnisse sowohl mental als auch physisch zu verbessern.

Einer der wichtigsten Faktoren für die psychische Belastung von Krebspatienten ist die überwältigende Unsicherheit . Patienten haben Angst vor dem, wofür sie sich anmelden, und fragen sich oft: „Wird diese Therapie einen Unterschied für mich machen?“ oder „Lohnt sich das im Vergleich zu den Nebenwirkungen?“ Diese Bedenken sind besonders relevant, da Krebserkrankungen bekanntlich wie Verlust der sexuellen Funktion, Knochenschwund, verminderte Muskelmasse und sogar erhöhte aufweisen können. Wenn diese Fragen unbeantwortet bleiben, können sie die psychosoziale Anpassung, das Gesundheitsverhalten und die Lebensqualität eines Patienten erheblich .

Die psychische Gesundheit eines Patienten kann auch beeinträchtigen, wenn er sich einer Behandlung unterzieht oder seinen Behandlungsplan konsequent befolgt. haben festgestellt, dass Patienten, die ihren Behandlungsplan nicht einhalten, eher schlechtere Ergebnisse haben, einschließlich häufigerer Arztbesuche, höherer Krankenhausaufenthaltsraten, längerer Aufenthalte, Krankheitsprogression und erhöhter Sterblichkeitsraten.

KI kann als dienen. Heute gibt es KI-gestützte Tests, die in der Lage sind, Echtzeitdaten schnell zu analysieren und in leicht verständliche und personalisierte Erkenntnisse umzuwandeln, was zu einer führt. So gibt es zum Beispiel Tests für lokalisierten Prostatakrebs, die riesige Datenmengen aus digitalisierten Pathologieschnitten verwenden, um versteckte Muster und entsprechende Kenntnisse über die Erkrankung eines einzelnen Patienten zu extrahieren. Dies sind Daten, die Kliniker nicht interpretieren können, da das menschliche Auge die Muster in diesen großen Datensätzen ohne technologische Unterstützung nicht erkennen kann. Der aktuelle Behandlungsstandard besteht darin, sich auf einen Pathologen zu verlassen, der die Pathologieschnitte überprüft, feststellt, ob Krebs vorhanden ist, und das Krebsrisiko einstuft, z. B. die Gleason-Einstufung bei Prostatakrebs. Während diese allgemeinen Kategorien effektiv sind, ist die Realität, dass die Digitalisierung des Pathologieschnitts zwischen 10.000 und 40.000 Bildmuster von Daten aus nur einem einzigen Patienten identifizieren kann. Mit der Kraft der KI kann der Test den digitalisierten Schnitt analysieren, um die spezifischen Risiken des einzelnen Patienten mit viel größerer Detailgenauigkeit zu bestimmen und detaillierte Einblicke in die Prognose und den Behandlungserfolg zu liefern. Dies kommt dem Kliniker zugute, indem nicht nur Zeit gespart und die kognitive Belastung reduziert wird, sondern auch durch die Schaffung von Vertrauen bei der Entscheidung, ob ein Patient zu einer bestimmten Behandlung aufgefordert werden soll.

Die Integration von KI in den Entscheidungsprozess , sondern bietet auch mehr Klarheit während des gesamten Krebserkrankungen-Behandlungsverlaufs. Wie erreicht sie das? Indem sie Patienten mit präzisen Informationen versorgt, die aus ihren einzigartigen Daten und potenziellen Ergebnissen gewonnen werden. So können KI-Tests bei Prostatakrebs jetzt digitale Biopsie-Bilder und klinische Patientendaten analysieren, um diejenigen zu identifizieren, die von einer Hormontherapie profitieren würden. haben gezeigt, dass nur ein Drittel der Patienten, die die Therapie erhielten, Vorteile zeigte, was bedeutet, dass zwei Drittel der Patienten überbehandelt wurden und die Therapie sicher hätten vermeiden können.

Neben der Belastung, die die Krebstherapie für den Körper mit sich bringt, gibt es auch die körperliche Belastung und die Besorgnis hinsichtlich der möglichen Notwendigkeit mehrerer Biopsien zur Gewinnung von Gewebeproben.

Genomtests können beispielsweise das Potenzial für eine personalisierte Versorgung bieten, erfordern aber oft den Verbrauch von Gewebeproben. Wenn neue Tests auftauchen, wird ein Teil der Gewebeprobe für die erneute Analyse benötigt. Gewebe ist endlich, was eine große Herausforderung darstellt, da jeder Genomtest das verfügbare Gewebe für zukünftige Tests oder Verfahren verringert. Der Aufstieg der digitalen Pathologie eröffnet jedoch die Möglichkeit, auf den zusätzlichen Gewebeverbrauch zu verzichten, und KI-Tests können stattdessen so oft wie nötig auf die gleichen digitalisierten Proben zugreifen, wodurch neue Erkenntnisse gewonnen werden, ohne dass weitere invasive Verfahren erforderlich sind. Dieser Ansatz schont nicht nur das Patienten gewebe, sondern rationalisiert auch prognostische Verfahren und macht möglicherweise nachfolgende Biopsien überflüssig.

Es ist auch wichtig, die Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der klinischen Versorgung zu erkennen. Einer der Gründe, warum es in der KI rassische Vorurteile gibt, ist zum Beispiel, dass es gibt, sodass Algorithmen anhand einer Patientengruppe trainiert werden, die hauptsächlich weiß ist. Aus diesem Grund müssen Forscher Algorithmen mit rassisch vielfältigen Daten trainieren, die die Patientengruppe repräsentieren. Die Technologie ist nur so gut wie die Daten, die sie erhält.

Es steht außer Frage, dass KI einen erheblichen Einfluss auf die Gesundheitsbranche haben wird. Während die Technologie zur Linderung von Verwaltungsaufgaben und zur Rationalisierung von Arbeitsabläufen beitragen kann, liegt ihr wirkungsvolleres Potenzial in ihrer Fähigkeit, komplexe Probleme zu vereinfachen und Lösungen aufzuzeigen. Die Nutzung dieser Fähigkeit wird den Weg für Patienten und Kliniker ebnen, Hoffnung, Zuversicht und Trost auf einer Krebsreise zu finden.

Der Artikel wird von einem Drittanbieter bereitgestellt. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) gibt diesbezüglich keine Zusicherungen oder Darstellungen ab.

Branchen: Top-Story, Tagesnachrichten

SeaPRwire liefert Echtzeit-Pressemitteilungsverteilung für Unternehmen und Institutionen und erreicht mehr als 6.500 Medienshops, 86.000 Redakteure und Journalisten sowie 3,5 Millionen professionelle Desktops in 90 Ländern. SeaPRwire unterstützt die Verteilung von Pressemitteilungen in Englisch, Koreanisch, Japanisch, Arabisch, Vereinfachtem Chinesisch, Traditionellem Chinesisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Indonesisch, Malaiisch, Deutsch, Russisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch und anderen Sprachen.