Revolucionarna umetna inteligenca za podporo raku: preboj!

Revolucionarna umetna inteligenca za podporo raku: preboj!

Raziskovalci Centra Else Kröner Fresenius (EKFZ) za digitalno zdravje na Tehnični univerzi v Dresdnu so razvili revolucionarno avtonomno sredstvo AI, zasnovano za podporo kliničnemu odločanju v onkologiji. Rezultati te inovativne študije so bili objavljeni v priznani strokovni reviji Narava Rak objavljeno. Cilj agenta AI je razbremeniti zdravstvene delavce pri analizi kompleksnih podatkov in razvoju individualiziranih strategij zdravljenja bolnikov z rakom.

Klinično odločanje v onkologiji zahteva vrednotenje različnih vrst podatkov, vključno z medicinskim slikanjem, genetskimi informacijami in kartoteko bolnikov. Agent AI temelji na naprednem jezikovnem modelu GPT-4 in je izboljšan z digitalnimi orodji. Ti vključujejo ustvarjanje radioloških poročil iz MRI in CT skeniranj, analizo medicinskih slik in napovedovanje genetskih sprememb iz histopatoloških delov tkiva.

Ključni rezultati in testne metode

Agent ima dostop do približno 6800 dokumentov iz uradnih onkoloških smernic in kliničnih virov. V testih z 20 realističnimi, simuliranimi primeri pacientov je sistemu uspelo v 91 odstotkih primerov narediti pravilne klinične zaključke. Poleg tega so bile ustrezne onkološke smernice pravilno navedene v več kot 75 odstotkih primerov. Uporaba specializiranih orodij je pripomogla tudi k zmanjšanju števila lažnih izjav, tako imenovanih »halucinacij«.

Študija poudarja tudi obstoječe omejitve sistema, saj je bil doslej testiran le na majhnem številu simuliranih primerov. Za potrditev učinkovitosti v dejanskih kliničnih situacijah je potrebna nadaljnja validacija. Prihodnje raziskave bi se morale osredotočiti na integracijo pogovornih zmogljivosti in aplikacij, skladnih z zasebnostjo.

Izzivi in ​​perspektive

Uvedba takih sistemov umetne inteligence s seboj prinaša izzive. Zlasti je treba rešiti interoperabilnost z obstoječimi sistemi, zahteve glede varstva podatkov in postopke odobritve. Dolgoročno bi se lahko ti agenti AI uporabljali tudi na drugih medicinskih področjih, če bi dobili ustrezna orodja in podatke. Klinike je treba tudi usposobiti za učinkovito interakcijo s temi sistemi, hkrati pa ohraniti odgovornost za odločanje.

Uporaba umetne inteligence in globokega učenja se ne šteje za pomembno le v onkologiji, ampak bi lahko spremenila tudi druga področja biomedicinskih raziskav. Doslej so bile aplikacije AI večinoma osredotočene na specifične naloge, vendar bi lahko avtonomni modeli AI pospešili celoten razvojni proces pri raziskavah raka. Ti modeli omogočajo učinkovito sodelovanje med specializiranimi sistemi AI in lahko optimizirajo čas in vire.

Za globlje razumevanje raka so potrebne obsežne informacije na različnih ravneh. Glasno DKFZ Za analizo tumorjev je treba razviti posebne algoritme strojnega učenja in umetne inteligence. Posebej zanimive so genetske in epigenetske spremembe, ki vodijo do molekularnih sprememb v celicah.

Oddelek, ki se ukvarja z onkologijo, ustvarja genomske in molekularne podatke z enocelično in prostorsko ločljivostjo za boljše razumevanje razvoja raka. Cilj raziskave je razvozlati mehanizme mutacij in analizirati njihov vpliv na rast rakavih celic. Sistemi umetne inteligence bi torej lahko ponudili dragoceno podporo pri raziskovanju bolezni in razvoju ustreznih terapevtskih pristopov.

Na splošno študija kaže, da ima kombinacija jezikovnih modelov z natančno onkologijo in orodji za iskanje ogromen potencial za prihodnost medicine raka. Učinkovita uporaba in odgovorno izvajanje sta ključnega pomena za maksimiranje prednosti te tehnologije.