Revolução em Medicina do Câncer: a IA promove terapias personalizadas!
Revolução em Medicina do Câncer: a IA promove terapias personalizadas!
Essen, Deutschland - O progresso na medicina personalizada assume uma nova dimensão, especialmente na área de tratamento do câncer. Uma equipe de pesquisa interdisciplinar da Faculdade Médica da Universidade de Duisburg-Essen (UDE), da Universidade Ludwig Maximilians em Munique (LMU) e Bifold no TU Berlin desenvolveu uma abordagem inovadora para melhorar a terapia personalizada do câncer usando inteligência artificial (AI). Essa nova abordagem pode ter efeitos de alcance distante na maneira como os tratamentos são adaptados às necessidades individuais dos pacientes.
O medicamento feito pelo alfaiate, que anteriormente baseado apenas em um número limitado de parâmetros, é revolucionado analisando mais de 15.000 dados de pacientes. O modelo de IA examina a interação de 350 parâmetros diferentes, obtidos a partir de pré-histórias médicas, valores de laboratório, métodos de imagem e análises genéticas. Este banco de dados abrangente permite uma visão mais profunda das probabilidades prognósticas para diferentes tipos de câncer. O professor Frederick Klauschen, diretor do Instituto Patológico da LMU, enfatiza que são necessários métodos de análise consistente e abrangente para explorar todo o potencial da medicina personalizada.
IA explicável para previsões individuais
Um aspecto notável da pesquisa é o uso de inteligência artificial explanável (XAI), que permite desenvolver previsões compreensíveis. Essa tecnologia possibilita fazer a contribuição específica de cada parâmetro compreensível para o prognóstico geral. O professor Jens Kleesiek enfatiza a relevância dessa abordagem, especialmente ao levar em consideração que sistemas de avaliação rígidos, como estágios tumorais, são frequentemente usados na prática oncológica-clínica. Os resultados do estudo publicado na revista Nature Cancer Specialist mostram perspectivas promissoras para a terapia individualizada do câncer.
O modelo de IA, que já foi validado com dados de mais de 3.000 pacientes com câncer de pulmão, é capaz de determinar uma previsão total e, ao mesmo tempo, mostrar como os parâmetros individuais interagem entre si. Os pesquisadores também pretendem usar esse método em emergências para avaliar rapidamente os parâmetros de diagnóstico. O professor Martin Schuler anunciou estudos clínicos para provar os benefícios reais para os pacientes.
Desafios para implementação
No entanto, o medicamento personalizado baseado em IA também enfrenta desafios. Segundo um relatório, a importância das novas tecnologias é frequentemente subestimada por legisladores e autoridades regulatórias, o que leva a processos de aprovação de obstáculos. Stephen Gilbert, professor de ciência regulatória de dispositivos médicos, enfatiza a necessidade de uma mudança fundamental nesses processos, a fim de permitir uma implementação mais rápida de métodos inovadores de tratamento.
As sugestões para melhorar a situação incluem uma reavaliação das avaliações de risco de benefícios em abordagens de tratamento altamente personalizadas e a introdução de AIDs de tomada de decisão já comprovada nos EUA na UE. Além disso, é estimulada uma adaptação mais flexível da avaliação de segurança dos aplicativos digitais existentes. Várias instituições estão envolvidas nesse desafio interdisciplinar, incluindo o EKFZ para a Saúde Digital no TU Dresden e no Instituto Fraunhofer de Terapia Celular e Imunologia.Os resultados desta pesquisa inovadora não apenas oferecem uma nova visão da terapia personalizada do câncer, mas também mostram necessidade urgente de ação para integrar efetivamente abordagens inovadoras à prática clínica. Os números e as abordagens de terapia baseadas em dados podem em breve se tornar um padrão, o que é crucial para melhores resultados de tratamento.
Para obter mais informações, você pode visualizar os estudos e relatórios nos seguintes links: Universidade de Duisburg -sen , lmu munich e saúde na Europa .
Details | |
---|---|
Ort | Essen, Deutschland |
Quellen |