Rewolucja w medycynie raka: AI promuje spersonalizowane terapie!

Rewolucja w medycynie raka: AI promuje spersonalizowane terapie!

Essen, Deutschland - Postęp w spersonalizowanej medycynie nabiera nowego wymiaru, szczególnie w obszarze leczenia raka. Interdyscyplinarny zespół badawczy z Wydziału Medycznego Uniwersytetu w Duisburgu-Essen (UDE), Uniwersytet Ludwig Maximilians w Monachium (LMU) i Bifold w TU Berlin opracował innowacyjne podejście do poprawy personalizowanej terapii raka za pomocą sztucznej inteligencji (AI). To nowe podejście może mieć dalekosiężne efekty w sposobie, w jaki leczenie są dostosowane do indywidualnych potrzeb pacjentów.

Medycyna krawiecka, która wcześniej oparta tylko na ograniczonej liczbie parametrów, jest rewolucjonizowana poprzez analizę ponad 15 000 danych pacjentów. Model AI analizuje interakcję 350 różnych parametrów, które są uzyskiwane z medycznych pre-statorów, wartości laboratoryjnych, metod obrazowania i analiz genetycznych. Ta kompleksowa baza danych umożliwia głębszy wgląd w prawdopodobieństwa prognostyczne dla różnych rodzajów raka. Profesor Frederick Klauschen, dyrektor LMU Patological Institute, podkreśla, że ​​spójne i kompleksowe metody analizy są niezbędne do wykorzystania pełnego potencjału spersonalizowanej medycyny.

Wyjaśniająca sztuczna inteligencja dla poszczególnych prognoz

Niezwykłym aspektem badań jest zastosowanie wyjaśniającej sztucznej inteligencji (XAI), która umożliwia opracowanie zrozumiałych prognoz. Technologia ta umożliwia rozumowanie konkretnego wkładu każdego parametru w ogólnym prognozie. Profesor Jens Kleesiek podkreśla znaczenie tego podejścia, szczególnie biorąc pod uwagę, że sztywne systemy oceny, takie jak etapy nowotworów, są często stosowane w praktyce onkologicznej. Wyniki badania opublikowanego w magazynie Nature Cancer Specialist pokazują obiecujące perspektywy zindywidualizowanej terapii przeciwnowotworowej.

Model AI, który został już zatwierdzony za pomocą danych ponad 3000 pacjentów z rakiem płuc, jest w stanie określić całkowitą prognozę, a jednocześnie pokazać, w jaki sposób poszczególne parametry oddziałują ze sobą. Naukowcy zamierzają również zastosować tę metodę w nagłych wypadkach w celu szybkiej oceny parametrów diagnostycznych. Profesor Martin Schuler ogłosił badania kliniczne w celu udowodnienia faktycznych korzyści dla pacjentów.

Wyzwania związane z wdrożeniem

Niemniej spersonalizowana medycyna oparta na sztucznej inteligencji stoi również przed wyzwaniami. Według raportu znaczenie nowych technologii jest często niedoceniane przez ustawodawców i organów regulacyjnych, co prowadzi do procesów zatwierdzania przeszkód. Stephen Gilbert, profesor nauk regulacyjnych urządzeń medycznych, podkreśla potrzebę fundamentalnej zmiany w tych procesach, aby umożliwić szybsze wdrażanie innowacyjnych metod leczenia.

Sugestie dotyczące poprawy sytuacji obejmują ponowną ocenę ocen ryzyka korzyści w wysoce spersonalizowanym podejściu do leczenia oraz wprowadzenie pomocy decyzyjnych już udowodnionych w USA w UE. Ponadto stymulowano bardziej elastyczną adaptację oceny bezpieczeństwa istniejących zastosowań cyfrowych. Różne instytucje są zaangażowane w to interdyscyplinarne wyzwanie, w tym EKFZ ds. Zdrowia cyfrowego w TU Drezno i ​​Fraunhofer Institute for Cell Therapy and Immunology.

Wyniki tych przełomowych badań nie tylko oferują nowe spojrzenie na spersonalizowaną terapię raka, ale także pokazują pilną potrzebę działania w celu skutecznego zintegrowania innowacyjnych podejść do praktyki klinicznej. Liczby i podejścia terapii oparte na danych mogą wkrótce stać się standardem, co jest kluczowe dla poprawy wyników leczenia.

Aby uzyskać więcej informacji, możesz wyświetlić badania i raporty pod następującymi linkami: University of Duisburg-essen , lmu Monich i opieka zdrowotna w Europie .