Neseniai atliktas tyrimas, pristatytas 2024 m. Metiniame branduolinės medicinos ir molekulinio vaizdavimo draugijos susirinkime, pristatė revoliucinį dirbtinio intelekto požiūrį į vėžio aptikimą ir klasifikavimą viso kūno PET/CT skenavimuose. Šis naujoviškas metodas demonstruoja didelį tikslumą atpažįstant šešis skirtingus vėžio tipus ir gali būti lemiamas gerinant paciento prognozę, gydymo reakcijos prognozavimą ir išgyvenamumo įvertinimą.
Ankstyvas aptikimas ir gydymo gerinimas naudojant AI
Vėžio ankstyvas ir tikslus nustatymas yra labai svarbus laiku gydymui. Įprastai, vėžio identifikavimui skirti AI modeliai buvo riboti mažais ir vidutinio dydžio duomenų rinkiniais, kurie pagrindžiami vienos ir/arba radioaktyvių sekėjų. Tai yra kritinis užtikrinimo ir vertinimo paradigmos iššūkis medicinos vaizdiniuose tyrimuose ir radiologijoje.
Reaguodami į šiuos iššūkius, mokslininkai sukūrė inovatyvų gilųjį perkeliamos mokymosi AI metodą, skirtą automatizuoti navikų segmentaciją visame kūne bei nuspėti jų progresą PET/CT skenavimuose. Buvo išanalizuoti duomenys iš 611 pacientų su plaučių vėžiu, melanoma, limfoma, galvos ir kaklo vėžiu bei krūties vėžiu atlikusių FDG PET/CT skenavimų, taip pat iš 408 prostatos vėžiu sergančių pacientų PSMA PET/CT skenavimų.
AI vaidmuo prognozavime ir vadyboje
AI ištraukė radiominines savybes ir viso kūno vaizdinius rodiklius iš nuspėtų navikų segmentacijų, kvantifikuodama molekulinį naviko krūvį ir susirinkimą visų vėžio tipų atveju. Šias kiekybines savybes ir vaizdinius rodiklius buvo naudojami kuriant prognozinius modelius siekiant atskirti prognostinę vertę rizikos klasifikavimui, išgyvenamumo įvertinimui ir gydymo reakcijos prognozavimui vėžiu sergantiems pacientams.
Už vėžio prognozę laikantis, ši AI metodika siūlo pagrindą pagerinti paciento rezultatus nustatant patikimus biologinius žymenis, charakterizuojant naviko po-tipus ir leidžiant ankstyvai aptikti bei gydyti vėžį. Ji gali padėti ankstyvai valdyti pacientus, sergančius pažengusia stadija, nustatant tinkamus gydymo režimus ir prognozuojant reakcijas į terapijas, tokias kaip radioterapija.
Remiantis būsimais skalėtu AIS įrankiais, šie pažangos žingsniai turi būti svarbus vaidmuo vaizdiniuose centruose, padedant gydytojams interpretuoti PET/CT skenavimus vėžiu sergantiems pacientams. Be to, gili mokymosi metodika galėtų leisti atrasti svarbių molekulių įžvalgų į fundamentalius biologinius procesus, galbūt ankstyviau didelėse pacientų populiacijose.
Svarbūs klausimai ir atsakymai:
1. Kokie pagrindiniai iššūkiai siejami su AI įdiegimu vėžio aptikime?
A: Pagrindiniai iššūkiai apima duomenų privatumą ir saugumą, poreikį dideliems duomenų rinkiniams mokyti AI modelius, integraciją su esamais medicinos darbo procesais, AI sprendimų aiškumą ir užtikrinti, kad technologija būtų prieinama ir lygiavertė skirtingose populiacijose.
2. Ar yra ginčų atsiribojantys AI sveikatos priežiūroje?
A: Taip, ginčai apima etinius rūpesčius dėl duomenų naudojimo ir paciento sutikimo, potencialų AI algoritmų šališkumą, žmogaus darbo pakeitimą ir AI sprendimų patikimumą sudėtingose klinikinėse situacijose.
Privalumai ir trūkumai:
Privalumai:
– Patobulintas tikslumas: AI gali potencialiai aptikti ir klasifikuoti įvairius vėžio tipus tiksliau nei tradiciniai metodai.
– Laiko efektyvumas: AI gali greitai analizuoti didelius skaičius skenavimų, ženkliai mažindamas diagnozės reikalingą laiką.
– Prognozinė analitika: AI gali prognozuoti ligos progresą ir reakciją į gydymą, padedant asmeniškam paciento priežiūrai.
– Nuoseklumas: AI gali suteikti nuoseklią analizę, mažindamas neapibrėžtumą, kuris kyla iš skirtingų radiologų interpretacijų.
Trūkumai:
– Duomenų privatumas: Jautrios paciento informacijos tvarkymas kelia nerimą dėl duomenų privatumo ir galimos duomenų nutekėjimo rizikos.
– Ribotas bendrinamumas: AI modeliai gali susidurti su sunkumais, bendrinant išvadas visose skirtingose populiacijose, jei mokymo duomenys nepakankamai įvairūs.
– Resursų intensyvumas: Norint mokyti sudėtingus AI modelius, reikalingas didelis skaičiavimo pajėgumas ir dideli duomenų rinkiniai.
– Priklausomybė nuo duomenų kokybės: AI diagnozavimo tikslumas labai priklauso nuo naudotų duomenų kokybės.
Pagrindiniai iššūkiai:
– Duomenų gavyba: Rinkti didelius kiekius kokybiškai anotuotų medicininių vaizdų mokymui yra sunku dėl privatumo klausimų ir kai kurių būklių retumo.
– Algoritmo šališkumas: AI gali paveldėti arba išpūsti šališkumus, esančius mokymo duomenyse, dėl ko gali atsirasti nelygybė sveikatos priežiūros rezultatuose.
– Interpretuojamumas: AI sprendimų supratimas ir interpretavimas yra sudėtingas, kas gali būti problemiška demonstruojant veiksmingumą ir saugumą reguliavimo institucijoms.
Susiję nuorodos:
– Branduolinės medicinos ir molekulinio vaizdavimo draugija
– Amerikos vėžio draugija
Svarbu įvertinti straipsnio teiginius šiose platesnėse svarstymuose ir vykstančiose diskusijose apie AI ir sveikatos priežiūros sritį.