Může umělá inteligence diagnostikovat endometriózu z nepravidelností menstruačního cyklu zjištěných v datech z aplikace pro sledování menstruace ?

Endometrióza narušuje hormonální cykly, často způsobuje nepravidelné krvácení. Umělá inteligence analyzující příznaky zaznamenané v aplikaci by mohla identifikovat atypické cykly spojené s onemocněním. Včasné odhalení by mohlo snížit zpoždění v diagnostice, která v současnosti činí průměrně 7–10 let. Kvalita dat a zkreslení způsobená uživatelskými hlášeními zůstávají klíčovými překážkami. Tento přístup využívá crowdsourcované zdravotní vzorce v měřítku.

Výzkumníci začali zkoumat, zda mohou modely umělé inteligence používat záznamy o příznacích z aplikací pro sledování menstruace k označení možného výskytu endometriózy, ale současné systémy zůstávají experimentální a nejsou schváleny pro diagnostiku. Studie z roku 2023 ukázala, že strojové učení založené na samohlášených příznacích může dosáhnout střední přesnosti při odlišení pravděpodobné endometriózy od kontrol, avšak vysoké míry falešně pozitivních výsledků a nedostatek konfirmačních zobrazovacích metod nebo chirurgického ověření omezují klinickou spolehlivost. Protože diagnóza endometriózy obvykle vyžaduje laparoskopickou operaci nebo MRI, měly by být upozornění založená pouze na nepravidelnostech cyklu považována za předběžné signály spíše než za definitivní diagnózy. Jakékoli výstrahy z aplikace by měly vést k konzultaci s kvalifikovaným poskytovatelem zdravotní péče za účelem provedení příslušných testů.

— Enriched 12. května 2026 · Zdroj: BMJ — https://www.bmj.com/content/383/bmj.p2810