Revolusjonerende AI-teknologi for tidlig oppdagelse av lungekreft lansert!

Revolusjonerende AI-teknologi for tidlig oppdagelse av lungekreft lansert!

Et nytt forskningsprosjekt for tidlig oppdagelse av lungekreft startet i dag, ledet av Ilmenau University of Technology. Prosjektet med tittelen Breath Observer ble finansiert av det føderale departementet for utdanning og forskning med 1,2 millioner euro og vil løpe i tre år. Lunge- og bronkialkreft er en av de vanligste krefttypene i Tyskland og står for en femtedel av alle tumorsykdommer. Nåværende diagnostiske prosedyrer er ofte invasive eller involverer radiologiske byrder. Disse metodene utgjør ikke bare risiko for skader og infeksjoner, men er også kostbare og belastende for pasientene.

Hovedmålet med Breath Observer prosjektet er å utvikle en mobil, ikke-invasiv diagnostisk enhet som muliggjør analyse av menneskelig utåndingsgass. Denne utåndingen inneholder gassformige stoffer hvis sammensetning er påvirket av ulike sykdommer. Forskerne jobber med å identifisere spesifikke biomarkører for kreft for å oppdage biologiske egenskaper i pusten som kan indikere lungekreft. Analysesystemet vil være utstyrt med en engangs metalloksidgasssensor og en spirometrisk lungefunksjonsmåling.

Bruk av kunstig intelligens

Et spesielt innovativt aspekt ved prosjektet er bruken av kunstig intelligens (AI) for tidlig oppdagelse av kreft og overvåking av sykdomsforløpet. AI har potensial til å oppdage kreft på et tidlig, behandlingsbart stadium, som f.eks Webmedy høydepunkter. Teknologier som maskinlæring og dyp læring blir i økende grad brukt innen onkologi, spesielt innen medisinsk bildebehandling og genomikk. AI er i stand til å analysere CT-skanninger, MR-er og mammografier, og identifisere potensielle kreftforandringer.

Fordelene med AI i tidlig kreftdeteksjon er lovende. Diagnostisk nøyaktighet kan økes betydelig ettersom AI oppdager mønstre som kanskje ikke er synlige for menneskelige radiologer. I tillegg øker automatisering av bildeanalyse og datatolkning raskere diagnoser. Personlig tilpassede screeningtilnærminger basert på individuelle risikofaktorer, samt prediktiv analyse for å identifisere høyrisikoindivider, er også mulige fremskritt.

Utfordringer og etiske hensyn

Til tross for disse fremskrittene står imidlertid AI-teknologier innen onkologi overfor utfordringer. Kvaliteten på opplæringsdata påvirker effektiviteten til AI direkte, og integreringen av den i klinisk praksis krever at helsepersonell tilpasser seg nye teknologier. Etiske spørsmål knyttet til databeskyttelse og unngåelse av skjevhet spiller også en avgjørende rolle.

Utviklingen innen AI-drevet onkologi kan bringe revolusjonerende endringer i kreftdiagnose og behandling. For eksempel har noen AI-verktøy, som PathAI og IBM Watson for Oncology, allerede mottatt godkjenninger fra regulatoriske myndigheter som FDA. Disse teknologiene kan ikke bare redusere kostnadene ved kreftbehandling, men også forbedre tidlig oppdagelse og muliggjøre mindre invasive behandlinger.

De Breath Observer Prosjektet kan derfor representere et viktig skritt mot en mer presis og pasientvennlig kreftdiagnose ved å bruke kombinasjonen av pustegassanalyser og AI-baserte metoder.