Rewolucyjna sztuczna inteligencja wspierająca raka: przełom!

Rewolucyjna sztuczna inteligencja wspierająca raka: przełom!

Naukowcy z Centrum Cyfrowego Zdrowia Else Kröner Fresenius (EKFZ) na Uniwersytecie Technicznym w Dreźnie opracowali przełomowego autonomicznego agenta AI zaprojektowanego w celu wspierania podejmowania decyzji klinicznych w onkologii. Wyniki tego innowacyjnego badania zostały opublikowane w renomowanym czasopiśmie specjalistycznym Rak natury opublikowany. Celem agenta AI jest odciążenie lekarzy od analizy skomplikowanych danych i opracowania zindywidualizowanych strategii leczenia pacjentów chorych na nowotwory.

Podejmowanie decyzji klinicznych w onkologii wymaga oceny różnorodnych typów danych, w tym obrazowania medycznego, informacji genetycznych i dokumentacji pacjenta. Agent AI opiera się na zaawansowanym modelu językowym GPT-4 i jest wzbogacony o narzędzia cyfrowe. Obejmują one generowanie raportów radiologicznych na podstawie skanów MRI i CT, analizę obrazu medycznego i przewidywanie zmian genetycznych na podstawie histopatologicznych skrawków tkanek.

Kluczowe wyniki i metody badań

Agent ma dostęp do około 6800 dokumentów z oficjalnych wytycznych onkologicznych i zasobów klinicznych. W testach obejmujących 20 realistycznych, symulowanych przypadków pacjentów system był w stanie wyciągnąć prawidłowe wnioski kliniczne w 91 procentach przypadków. Co więcej, w ponad 75% przypadków prawidłowo podano odpowiednie wytyczne onkologiczne. Zastosowanie specjalistycznych narzędzi pomogło także zmniejszyć liczbę fałszywych zeznań, tzw. „halucynacji”.

W badaniu podkreślono również istniejące ograniczenia systemu, ponieważ dotychczas przetestowano go jedynie na niewielkiej liczbie symulowanych przypadków. Konieczna jest dalsza walidacja, aby potwierdzić skuteczność w rzeczywistych sytuacjach klinicznych. Przyszłe badania powinny skupiać się na integracji możliwości konwersacyjnych i aplikacji zapewniających ochronę prywatności.

Wyzwania i perspektywy

Wprowadzenie takich systemów sztucznej inteligencji niesie ze sobą wyzwania. W szczególności należy rozwiązać kwestię interoperacyjności z istniejącymi systemami, wymogów w zakresie ochrony danych i procedur zatwierdzania. W dłuższej perspektywie wspomniane środki sztucznej inteligencji można by wykorzystać także w innych obszarach medycyny, pod warunkiem zapewnienia im odpowiednich narzędzi i danych. Lekarze muszą także zostać przeszkoleni w zakresie skutecznej interakcji z tymi systemami, zachowując przy tym odpowiedzialność za podejmowanie decyzji.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia się jest uważane nie tylko za ważne w onkologii, ale może również zrewolucjonizować inne obszary badań biomedycznych. Do tej pory zastosowania sztucznej inteligencji skupiały się głównie na konkretnych zadaniach, ale autonomiczne modele sztucznej inteligencji mogłyby przyspieszyć cały proces rozwoju badań nad rakiem. Modele te umożliwiają efektywną współpracę między wyspecjalizowanymi systemami sztucznej inteligencji i mogą optymalizować czas i zasoby.

Głębsze zrozumienie nowotworu wymaga obszernych informacji na różnych poziomach. Głośny DKFZ Do analizy nowotworów należy opracować specjalne algorytmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Szczególnie interesujące są zmiany genetyczne i epigenetyczne, które prowadzą do zmian molekularnych w komórkach.

Katedra zajmująca się onkologią generuje dane genomiczne i molekularne w rozdzielczości pojedynczej komórki i w rozdzielczości przestrzennej, aby lepiej zrozumieć ewolucję nowotworu. Celem badań jest rozszyfrowanie mechanizmów mutacji i przeanalizowanie ich wpływu na wzrost komórek nowotworowych. Systemy sztucznej inteligencji mogłyby zatem stanowić cenne wsparcie w badaniu chorób i opracowywaniu odpowiednich podejść terapeutycznych.

Ogólnie rzecz biorąc, badanie pokazuje, że połączenie modeli językowych z onkologią precyzyjną i narzędziami wyszukiwania kryje w sobie ogromny potencjał dla przyszłości medycyny onkologicznej. Efektywne wykorzystanie i odpowiedzialne wdrażanie mają kluczowe znaczenie dla maksymalizacji korzyści płynących z tej technologii.