Revolutsiooniline AI vähi toetamiseks: läbimurre!

Revolutsiooniline AI vähi toetamiseks: läbimurre!

Dresdeni tehnikaülikooli digitaalse tervise keskuse Else Kröner Freseniuse (EKFZ) teadlased on välja töötanud murrangulise autonoomse AI-agensi, mis on loodud onkoloogia kliiniliste otsuste tegemise toetamiseks. Selle uuendusliku uuringu tulemused avaldati tunnustatud erialaajakirjas Loodusvähk avaldatud. AI-agendi eesmärk on vabastada meditsiinitöötajad keeruliste andmete analüüsimisest ja vähihaigete individuaalsete ravistrateegiate väljatöötamisest.

Kliiniliste otsuste tegemine onkoloogias nõuab erinevat tüüpi andmete, sealhulgas meditsiinilise pildistamise, geneetilise teabe ja patsiendiandmete hindamist. AI-agent põhineb täiustatud keelemudelil GPT-4 ja seda täiustavad digitaalsed tööriistad. Nende hulka kuuluvad radioloogiliste aruannete koostamine MRI- ja CT-skaneeringutest, meditsiinilise kujutise analüüs ja geneetiliste muutuste ennustamine histopatoloogilistest koelõikudest.

Peamised tulemused ja katsemeetodid

Agentil on juurdepääs ligikaudu 6800 dokumendile ametlikest onkoloogiajuhistest ja kliinilistest ressurssidest. 20 realistliku simuleeritud patsiendijuhtumiga testides suutis süsteem teha õigeid kliinilisi järeldusi 91 protsendil juhtudest. Lisaks viidati enam kui 75 protsendil juhtudest asjakohased onkoloogilised juhised õigesti. Spetsiaalsete tööriistade kasutamine aitas vähendada ka valeväidete, nn hallutsinatsioonide arvu.

Uuring toob esile ka süsteemi olemasolevad piirangud, kuna seda on seni testitud vaid vähesel arvul simuleeritud juhtudel. Täiendav valideerimine on vajalik tõhususe kinnitamiseks tegelikes kliinilistes olukordades. Tulevased uuringud peaksid keskenduma vestlusvõimaluste ja privaatsusega ühilduvate rakenduste integreerimisele.

Väljakutsed ja perspektiivid

Selliste tehisintellektisüsteemide kasutuselevõtt toob endaga kaasa väljakutseid. Eelkõige tuleb lahendada koostalitlusvõime olemasolevate süsteemidega, andmekaitsenõuded ja heakskiitmise kord. Pikas perspektiivis saaks neid tehisintellekti agente kasutada ka muudes meditsiinivaldkondades, eeldusel, et neile antakse sobivad tööriistad ja andmed. Samuti peavad arstid olema koolitatud nende süsteemidega tõhusalt suhtlema, säilitades samal ajal vastutuse otsuste tegemisel.

Tehisintellekti ja süvaõppe kasutamist ei peeta oluliseks mitte ainult onkoloogias, vaid see võib muuta ka teisi biomeditsiiniliste uuringute valdkondi. Seni on AI-rakendused keskendunud peamiselt konkreetsetele ülesannetele, kuid autonoomsed AI mudelid võivad kiirendada kogu vähiuuringute arendusprotsessi. Need mudelid võimaldavad tõhusat koostööd spetsiaalsete AI-süsteemide vahel ning võivad optimeerida aega ja ressursse.

Vähi sügavam mõistmine nõuab ulatuslikku teavet erinevatel tasanditel. Valju DKFZ Kasvajate analüüsiks tuleb välja töötada spetsiaalsed masinõppe ja tehisintellekti algoritmid. Eriti huvitavad on geneetilised ja epigeneetilised muutused, mis põhjustavad rakkudes molekulaarseid muutusi.

Onkoloogiaga tegelev osakond genereerib genoomseid ja molekulaarseid andmeid üherakulise ja ruumilise eraldusvõimega, et paremini mõista vähi arengut. Uurimistöö eesmärk on dešifreerida mutatsioonide mehhanismid ja analüüsida nende mõju vähirakkude kasvule. Tehisintellektisüsteemid võivad seetõttu pakkuda väärtuslikku tuge haiguste uurimisel ja sobivate ravimeetodite väljatöötamisel.

Üldiselt näitab uuring, et keelemudelite kombinatsioon täppis-onkoloogia ja otsinguvahenditega omab vähimeditsiini tuleviku jaoks tohutut potentsiaali. Tõhus kasutamine ja vastutustundlik rakendamine on selle tehnoloogia eeliste maksimeerimiseks üliolulised.