Naukowcy z Uniwersytetu Cambridge osiągnęli przełom w diagnostyce onkologicznej, tworząc zaawansowany system sztucznej inteligencji (AI), który z imponującą dokładnością 98,2%, potrafi zidentyfikować 13 złośliwych typów nowotworów. System wykorzystuje modele uczenia maszynowego do analizy próbek tkanek, odróżniając tkanki nowotworowe od zdrowych. W badaniach ujawniono charakterystyczne modyfikacje DNA we wczesnych stadiach rozwoju nowotworów, co umożliwiło precyzyjną identyfikację wielu typów raka.
Dr Kalyan Sivasailam, współzałożyciel i dyrektor generalny 5C Network, podkreśla, iż integracja zaawansowanych technologii AI w diagnostyce onkologicznej może znacznie poprawić dokładność diagnoz, personalizację planów leczenia i wyniki pacjentów. System AI wykorzystuje głębokie uczenie, w tym sieci neuronowe CNN, które doskonale radzą sobie z zadaniami rozpoznawania obrazów, ucząc się złożonych wzorców i cech z dużych zestawów danych medycznych.
Sztuczna inteligencja odciąży specjalistów
Sztuczna inteligencja nie tylko wykrywa typy nowotworów, ale także identyfikuje konkretne podtypy i markery genetyczne, co umożliwia tworzenie spersonalizowanych planów leczenia. Włączenie AI do rutynowych procesów skanowania i przeglądu przez radiologów pozwala na skuteczniejszą i szybszą analizę, odciążając specjalistów i umożliwiając im skupienie się na bardziej skomplikowanych przypadkach.
Autonomiczne systemy, które bezbłędnie wykonują większość pracy, pozwalają radiologom skupić się na przypadkach, takich jak skomplikowane operacje i przeszczepy, które wymagają szerokiej komunikacji – mówi Dr. Sivasailam, współzałożyciel i dyrektor generalny 5C Network.
Mimo ogromnego potencjału, wdrożenie tej technologii w praktyce klinicznej wymaga rozwiązania kilku problemów, takich jak zapewnienie zgodności modeli sztucznej inteligencji z różnymi populacjami i standardami sprzętu oraz integracja z systemami elektronicznej dokumentacji medycznej. Jednakże postępy w dziedzinie AI już teraz rewolucjonizują leczenie nowotworów, a przyszłość przynosi nadzieję na jeszcze skuteczniejsze metody diagnostyki i terapii.
