Исследователи разработали бинарные и мультиклассовые модели искусственного интеллекта для определения нескольких типов рака по образцам нераковых тканей. В ходе исследования они наблюдали за изменениями в маркерах ДНК на ранних стадиях развития рака и определили 13 различных типов рака по нераковым тканям с точностью 98,2 процента.
Это выдающееся достижение в области медицинских технологий является важной вехой в области онкологии и способно произвести революцию в диагностике и лечении рака.
В искусственном интеллекте используются CNN, которые особенно эффективны в задачах распознавания образов. Использование предварительно обученных моделей, настроенных на конкретные наборы данных по раку, обеспечивает повышенную точность. Кроме того, обнаружение нескольких типов рака с высокой точностью позволяет диагностировать рак на ранних стадиях. Раннее обнаружение значительно улучшает прогноз и выживаемость.
Искусственный интеллект также может определять конкретные подтипы рака и генетические факторы, что позволяет составлять персональные планы лечения с учетом индивидуальных особенностей рака каждого пациента.
ТРЕБОВАНИЯ ДЛЯ АКТИВАЦИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА:
Валидация и стандартизация: Очень важно обеспечить валидацию моделей ИИ в различных популяциях и клинических условиях. Также необходимо стандартизировать эти инструменты для работы с различным оборудованием и протоколами визуализации.
Интеграция с электронными медицинскими картами (EHR): Бесшовная интеграция с системами EHR необходима для того, чтобы отчеты и аналитические материалы, созданные ИИ, были легко доступны и действенны для врачей.
Обучение и внедрение: Клиницисты и радиологи должны быть обучены эффективному использованию инструментов ИИ. Может возникнуть сопротивление внедрению новых технологий из-за кривой обучения и воспринимаемой угрозы профессиональной автономии.
