Revoliucinis AI vėžiui palaikyti: proveržis!

Revoliucinis AI vėžiui palaikyti: proveržis!

Drezdeno technikos universiteto skaitmeninės sveikatos centro Else Kröner Fresenius (EKFZ) mokslininkai sukūrė novatorišką autonominį AI agentą, skirtą padėti priimti klinikinius sprendimus onkologijoje. Šio naujoviško tyrimo rezultatai buvo paskelbti žinomame specializuotame žurnale Gamtos vėžys paskelbta. AI agento tikslas – atleisti medicinos specialistus nuo sudėtingų duomenų analizės ir individualizuotų vėžio pacientų gydymo strategijų kūrimo.

Norint priimti klinikinius sprendimus onkologijoje, reikia įvertinti įvairių tipų duomenis, įskaitant medicininius vaizdus, ​​genetinę informaciją ir pacientų įrašus. AI agentas yra pagrįstas pažangiu kalbos modeliu GPT-4 ir yra patobulintas skaitmeniniais įrankiais. Tai apima radiologijos ataskaitų generavimą iš MRT ir KT skenavimo, medicininių vaizdų analizę ir genetinių pokyčių numatymą iš histopatologinių audinių pjūvių.

Pagrindiniai rezultatai ir bandymo metodai

Agentas turi prieigą prie maždaug 6800 dokumentų iš oficialių onkologijos gairių ir klinikinių išteklių. Atliekant testus su 20 realių, imituotų pacientų atvejų, sistema galėjo padaryti teisingas klinikines išvadas 91 proc. Be to, daugiau nei 75 procentais atvejų buvo teisingai nurodytos atitinkamos onkologijos rekomendacijos. Specializuotų priemonių naudojimas taip pat padėjo sumažinti melagingų teiginių, vadinamųjų „haliucinacijų“, skaičių.

Tyrimas taip pat pabrėžia esamus sistemos apribojimus, nes iki šiol ji buvo išbandyta tik nedaugeliu modeliuotų atvejų. Norint patvirtinti veiksmingumą realiose klinikinėse situacijose, būtinas tolesnis patvirtinimas. Būsimi tyrimai turėtų būti sutelkti į pokalbio galimybių ir privatumą atitinkančių programų integravimą.

Iššūkiai ir perspektyvos

Tokių AI sistemų įdiegimas kelia iššūkių. Visų pirma turi būti išspręstas suderinamumas su esamomis sistemomis, duomenų apsaugos reikalavimai ir patvirtinimo procedūros. Ilgainiui šie dirbtinio intelekto agentai galėtų būti naudojami ir kitose medicinos srityse, jei joms būtų suteikti atitinkami įrankiai ir duomenys. Gydytojai taip pat turi būti apmokyti veiksmingai sąveikauti su šiomis sistemomis, kartu išsaugant atsakomybę už sprendimų priėmimą.

AI ir gilaus mokymosi naudojimas ne tik laikomas svarbiu onkologijoje, bet ir gali pakeisti kitas biomedicininių tyrimų sritis. Iki šiol AI programos daugiausia buvo sutelktos į konkrečias užduotis, tačiau autonominiai AI modeliai gali paspartinti visą vėžio tyrimų kūrimo procesą. Šie modeliai leidžia efektyviai bendradarbiauti tarp specializuotų AI sistemų ir optimizuoti laiką bei išteklius.

Norint giliau suprasti vėžį, reikia daug informacijos įvairiais lygmenimis. Garsiai DKFZ Auglių analizei turi būti sukurti specialūs mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto algoritmai. Ypač įdomūs yra genetiniai ir epigenetiniai pokyčiai, lemiantys molekulinius pokyčius ląstelėse.

Departamentas, dirbantis su onkologija, generuoja genominius ir molekulinius duomenis vienos ląstelės ir erdvine skiriamąja geba, kad geriau suprastų vėžio evoliuciją. Tyrimu siekiama iššifruoti mutacijų mechanizmus ir išanalizuoti jų įtaką vėžinių ląstelių augimui. Todėl dirbtinio intelekto sistemos galėtų būti vertinga pagalba tiriant ligas ir kuriant tinkamus gydymo metodus.

Apskritai tyrimas rodo, kad kalbos modelių derinys su tikslia onkologija ir paieškos įrankiais turi didžiulį potencialą vėžio medicinos ateičiai. Efektyvus naudojimas ir atsakingas įgyvendinimas yra labai svarbūs siekiant maksimaliai padidinti šios technologijos naudą.