Revolucionārs AI vēža atbalstam: izrāviens!

Revolucionārs AI vēža atbalstam: izrāviens!

Drēzdenes Tehniskās universitātes Digitālās veselības centra Else Kröner Fresenius (EKFZ) pētnieki ir izstrādājuši revolucionāru autonomu AI aģentu, kas paredzēts, lai atbalstītu klīnisko lēmumu pieņemšanu onkoloģijā. Šī novatoriskā pētījuma rezultāti tika publicēti slavenajā specializētajā žurnālā Dabas vēzis publicēts. AI aģenta mērķis ir atbrīvot medicīnas speciālistus no sarežģītu datu analīzes un individualizētu vēža pacientu ārstēšanas stratēģiju izstrādes.

Klīnisko lēmumu pieņemšanai onkoloģijā ir nepieciešams novērtēt dažāda veida datus, tostarp medicīnisko attēlveidošanu, ģenētisko informāciju un pacientu ierakstus. AI aģents ir balstīts uz uzlaboto valodas modeli GPT-4, un to uzlabo digitālie rīki. Tie ietver radioloģisko ziņojumu ģenerēšanu no MRI un CT skenēšanas, medicīnisko attēlu analīzi un ģenētisko izmaiņu prognozēšanu no histopatoloģisko audu sekcijām.

Galvenie rezultāti un pārbaudes metodes

Aģentam ir pieejami aptuveni 6800 dokumenti no oficiālajām onkoloģijas vadlīnijām un klīniskajiem resursiem. Pārbaudēs ar 20 reālistiskiem, simulētiem pacientu gadījumiem sistēma spēja izdarīt pareizus klīniskos secinājumus 91 procentā gadījumu. Turklāt attiecīgās onkoloģijas vadlīnijas tika pareizi citētas vairāk nekā 75 procentos gadījumu. Specializētu rīku izmantošana arī palīdzēja samazināt nepatiesu apgalvojumu, tā saukto "halucināciju" skaitu.

Pētījumā arī uzsvērti esošie sistēmas ierobežojumi, jo līdz šim tā ir pārbaudīta tikai nelielā skaitā simulētu gadījumu. Ir nepieciešama turpmāka apstiprināšana, lai apstiprinātu efektivitāti reālās klīniskās situācijās. Turpmākajos pētījumos galvenā uzmanība jāpievērš sarunvalodas iespēju un ar privātumu saderīgu lietojumprogrammu integrācijai.

Izaicinājumi un perspektīvas

Šādu AI sistēmu ieviešana rada problēmas. Jo īpaši ir jāatrisina savietojamība ar esošajām sistēmām, datu aizsardzības prasības un apstiprināšanas procedūras. Ilgtermiņā šos AI aģentus varētu izmantot arī citās medicīnas jomās, ja tiem tiek nodrošināti atbilstoši rīki un dati. Klīnicistiem ir arī jābūt apmācītiem, lai tie efektīvi mijiedarbotos ar šīm sistēmām, vienlaikus saglabājot atbildību par lēmumu pieņemšanu.

AI un dziļās mācīšanās izmantošana tiek uzskatīta ne tikai par svarīgu onkoloģijā, bet arī varētu mainīt citas biomedicīnas pētījumu jomas. Līdz šim AI lietojumprogrammas galvenokārt ir vērstas uz konkrētiem uzdevumiem, taču autonomie AI modeļi varētu paātrināt visu vēža izpētes attīstības procesu. Šie modeļi nodrošina efektīvu sadarbību starp specializētām AI sistēmām un var optimizēt laiku un resursus.

Lai iegūtu dziļāku izpratni par vēzi, nepieciešama plaša informācija dažādos līmeņos. Skaļi DKFZ Audzēju analīzei jāizstrādā speciāli mašīnmācības un mākslīgā intelekta algoritmi. Īpaši interesanti ir ģenētiskās un epiģenētiskās izmaiņas, kas izraisa molekulāras izmaiņas šūnās.

Departaments, kas strādā ar onkoloģiju, ģenerē genoma un molekulāros datus ar vienas šūnas un telpisko izšķirtspēju, lai labāk izprastu vēža evolūciju. Pētījuma mērķis ir atšifrēt mutāciju mehānismus un analizēt to ietekmi uz vēža šūnu augšanu. Tāpēc mākslīgā intelekta sistēmas varētu piedāvāt vērtīgu atbalstu slimību izpētē un piemērotu terapeitisku pieeju izstrādē.

Kopumā pētījums liecina, ka valodas modeļu kombinācijai ar precīzas onkoloģijas un meklēšanas rīkiem ir milzīgs potenciāls vēža medicīnas nākotnei. Efektīvai lietošanai un atbildīgai ieviešanai ir izšķiroša nozīme, lai maksimāli palielinātu šīs tehnoloģijas priekšrocības.