Koneoppimismenetelmien hyödyntäminen astman hoidossa

Abstract

Astma on krooninen keuhkosairaus, jonka hallinta vaatii tarkkaa diagnostiikkaa ja jatkuvaa seurantaa. Perinteiset kliiniset hoitomenetelmät ovat olleet astman hoidon perustana. Tekoälyn kehitys luo edellytykset astman hoidon kehittämiselle, jossa korostuvat hoidon parempi saavutettavuus ja yksilöllinen optimointi. Kirjallisuuskatsaus tarkastelee koneoppimismallien käytettävyyttä osana astman hoitoa. Tutkielmassa tarkastellaan koneoppimiseen perustuvien ennustemallien tuomaa lisäarvoa ja rajoitteita suhteessa perinteisiin hoitokäytäntöihin. Tutkielmassa analysoidaan eri koneoppimismallien soveltumista hoidon kehittämiselle. Lisäksi tarkastellaan mobiilisovelluksen ja digitaalisen inhalaattorin etuja ja rajoitteita hoitoon. Tutkimus perustuu kattavaan kirjallisuusanalyysiin, jossa hyödynnetään aikaisempia tutkimuksia ja tieteellisiä artikkeleita. Tulosten perusteella koneoppimismallien yhdistely ja hyödyntäminen astman hoidossa tarjoaa räätälöidymmän, kohdennetumman ja nopeamman hoidon. Toisaalta haasteina ovat yleistettävyys eri ihmisryhmiin, tutkimuksen puute sekä käyttö- ja myyntilupien saaminen, jotka vaativat vielä jatkotutkimusta. Johtopäätöksenä todetaan, että tekoälypohjaiset ratkaisut voivat tukea astman hoitoa tulevaisuudessa.