Forradalmi mesterséges intelligencia a rák támogatására: áttörés!

Forradalmi mesterséges intelligencia a rák támogatására: áttörés!

A Drezdai Műszaki Egyetem Else Kröner Fresenius Központjának (EKFZ) kutatói egy úttörő, autonóm mesterséges intelligencia ágenst fejlesztettek ki, amely az onkológiai klinikai döntéshozatal támogatására szolgál. Ennek az innovatív tanulmánynak az eredményeit a neves szaklapban tették közzé Természet rák közzétett. Az AI-ügynök célja, hogy megszabadítsa az egészségügyi szakembereket az összetett adatok elemzésétől és a rákos betegek egyéni kezelési stratégiáinak kidolgozásától.

Az onkológiában a klinikai döntéshozatal különféle típusú adatok értékelését igényli, beleértve az orvosi képalkotást, a genetikai információkat és a betegrekordokat. Az AI-ügynök a fejlett GPT-4 nyelvi modellen alapul, és digitális eszközökkel fejleszti. Ezek közé tartozik a radiológiai jelentések generálása MRI- és CT-vizsgálatokból, az orvosi képelemzés és a genetikai változások előrejelzése kórszövettani szövetmetszetek alapján.

Főbb eredmények és vizsgálati módszerek

Az ügynök körülbelül 6800 dokumentumhoz fér hozzá a hivatalos onkológiai irányelvekből és klinikai forrásokból. A 20 valósághű, szimulált betegesettel végzett tesztek során a rendszer az esetek 91 százalékában tudott helyes klinikai következtetéseket levonni. Ezenkívül az esetek több mint 75 százalékában helyesen hivatkoztak a vonatkozó onkológiai irányelvekre. A speciális eszközök használata a hamis állítások, az úgynevezett „hallucinációk” számának csökkentését is segítette.

A tanulmány rávilágít a rendszer meglévő korlátaira is, mivel eddig csak kis számú szimulált eseten tesztelték. A valós klinikai helyzetekben való hatékonyság megerősítéséhez további validálásra van szükség. A jövőbeli kutatásoknak a társalgási képességek és az adatvédelemnek megfelelő alkalmazások integrációjára kell összpontosítaniuk.

Kihívások és perspektívák

Az ilyen mesterséges intelligencia rendszerek bevezetése kihívásokat hoz magával. Különösen a meglévő rendszerekkel való interoperabilitást, az adatvédelmi követelményeket és a jóváhagyási eljárásokat kell megoldani. Hosszú távon ezeket a mesterséges intelligencia ágenseket más orvosi területeken is fel lehetne használni, feltéve, hogy megkapják a megfelelő eszközöket és adatokat. A klinikusokat arra is ki kell képezni, hogy hatékonyan kommunikáljanak ezekkel a rendszerekkel, miközben megtartják a döntéshozatali felelősséget.

A mesterséges intelligencia és a mély tanulás alkalmazása nemcsak az onkológiában fontos, hanem az orvosbiológiai kutatás más területeit is forradalmasíthatja. Az AI-alkalmazások eddig többnyire meghatározott feladatokra koncentráltak, de az autonóm AI-modellek felgyorsíthatják a teljes fejlesztési folyamatot a rákkutatásban. Ezek a modellek hatékony együttműködést tesznek lehetővé a speciális AI-rendszerek között, és optimalizálhatják az időt és az erőforrásokat.

A rák mélyebb megértéséhez széleskörű információkra van szükség különböző szinteken. Hangos DKFZ A daganatok elemzéséhez speciális gépi tanulási és mesterséges intelligencia algoritmusokat kell kidolgozni. Különösen érdekesek azok a genetikai és epigenetikai változások, amelyek a sejtekben molekuláris változásokhoz vezetnek.

Az onkológián dolgozó osztály genomiális és molekuláris adatokat generál egysejt- és térbeli felbontásban, hogy jobban megértse a rák evolúcióját. A kutatás célja a mutációk mechanizmusának megfejtése és a rákos sejtek növekedésére gyakorolt ​​hatásuk elemzése. A mesterséges intelligencia rendszerek ezért értékes támogatást nyújthatnak a betegségek kutatásában és a megfelelő terápiás megközelítések kidolgozásában.

Összességében a tanulmány azt mutatja, hogy a nyelvi modellek precíziós onkológiával és keresési eszközökkel való kombinációja óriási lehetőségeket rejt magában a rákgyógyászat jövője szempontjából. A hatékony használat és a felelősségteljes megvalósítás elengedhetetlen a technológia előnyeinek maximalizálásához.