Revolution in Cancer Medicine: AI fremmer personaliserte terapier!

Revolution in Cancer Medicine: AI fremmer personaliserte terapier!

Essen, Deutschland - Fremgangen innen personlig medisin får en ny dimensjon, spesielt innen kreftbehandling. Et tverrfaglig forskerteam fra det medisinske fakultetet ved University of Duisburg-Essen (UDE), Ludwig Maximilians University i München (LMU) og Bifold ved TU Berlin har utviklet en innovativ tilnærming for å forbedre personlig kreftbehandling ved bruk av kunstig intelligens (AI). Denne nye tilnærmingen kan ha vidtrekkende effekter i måten behandlinger er tilpasset pasientens individuelle behov.

Den skreddersydde medisinen, som tidligere bare er basert på et begrenset antall parametere, blir revolusjonert ved å analysere over 15 000 pasientdata. AI-modellen undersøker interaksjonen mellom 350 forskjellige parametere, som er oppnådd fra medisinske pre-historier, laboratorieverdier, avbildningsmetoder og genetiske analyser. Denne omfattende databasen muliggjør en dypere innsikt i de prognostiske sannsynlighetene for forskjellige typer kreft. Professor Frederick Klauschen, direktør for LMU Pathological Institute, understreker at konsistente og omfattende analysemetoder er nødvendige for å utnytte det fulle potensialet for personlig medisin.

Forklarbar AI for individuelle prognoser

Et bemerkelsesverdig aspekt ved forskning er bruk av forklarbar kunstig intelligens (XAI), som gjør det mulig å utvikle forståelige prognoser. Denne teknologien gjør det mulig å gjøre det spesifikke bidraget til hver parameter forståelig for den generelle prognosen. Professor Jens Kleesiek understreker relevansen av denne tilnærmingen, spesielt når man tar hensyn til at stive evalueringssystemer som tumorstadier ofte brukes i onkologisk-klinisk praksis. Resultatene fra studien publisert i Nature Cancer Specialist Magazine viser lovende perspektiver for individualisert kreftterapi.

AI -modellen, som allerede er validert med data fra over 3000 lungekreftpasienter, er i stand til å bestemme en total prognose og samtidig vise hvordan de individuelle parametrene samhandler med hverandre. Forskerne har også til hensikt å bruke denne metoden i nødsituasjoner for raskt å evaluere diagnostiske parametere. Professor Martin Schuler kunngjorde kliniske studier for å bevise de faktiske fordelene for pasienter.

Utfordringer for implementering

Likevel står den AI-baserte personaliserte medisinen også overfor utfordringer. I følge en rapport blir viktigheten av nye teknologier ofte undervurdert av lovgivere og myndigheter, noe som fører til hindringsprosesser. Stephen Gilbert, professor i medisinsk utstyrsreguleringsvitenskap, understreker behovet for en grunnleggende endring i disse prosessene for å muliggjøre raskere implementering av innovative behandlingsmetoder.

Forslag for å forbedre situasjonen inkluderer en revurdering av fordelene med fordelingsrisiko i sterkt personaliserte behandlingsmetoder og innføring av beslutningshjelpemidler som allerede er bevist i USA i EU. I tillegg stimuleres en mer fleksibel tilpasning av sikkerhetsvurderingen av eksisterende digitale applikasjoner. Ulike institusjoner er involvert i denne tverrfaglige utfordringen, inkludert EKFZ for digital helse ved Tu Dresden og Fraunhofer Institute for Cell Therapy and Immunology.

Resultatene fra denne banebrytende forskningen tilbyr ikke bare et nytt blikk på personlig kreftterapi, men viser også et presserende behov for handling for effektivt å integrere innovative tilnærminger i klinisk praksis. Tall og databaserte terapitilnærminger kan snart bli en standard, noe som er avgjørende for forbedrede behandlingsresultater.

For mer informasjon, kan du se studiene og rapportene under følgende lenker: University of Duisburg-essen , lmu München , og Healthcare in Europe .