Το μοντέλο AI «Ceograph» επιτυγχάνει ακρίβεια στην πρόβλεψη των αποτελεσμάτων του καρκίνου από δείγματα ιστών
Εν συντομία
Ένα πρόσφατα αναπτυγμένο ιατρικό μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης Ceograph μπορεί να προβλέψει τα αποτελέσματα για ασθενείς με καρκίνο με βάση δείγματα ιστού.
Ερευνητές στο UT Southwestern Medical Center (UTSW) ανέπτυξαν α τεχνητή νοημοσύνη Μοντέλο (AI) – που ονομάζεται Ceograph – που δείχνει την ικανότητα πρόβλεψης των αποτελεσμάτων για καρκινοπαθείς με βάση δείγματα ιστού.
Η ανάπτυξη αντιπροσωπεύει μια ευκαιρία για τη χρήση του AI για την πρόβλεψη της πιθανής τροχιάς του νόσος και προσαρμόστε εξατομικευμένες στρατηγικές θεραπείας. Όπως περιγράφεται στο περιοδικό Nature Communications, η προσέγγιση εξετάζει εξονυχιστικά τη χωρική διαμόρφωση των κυττάρων μέσα σε δείγματα ιστών.
«Η χωρική οργάνωση των κυττάρων μοιάζει με ένα πολύπλοκο παζλ όπου κάθε κύτταρο χρησιμεύει ως ένα μοναδικό κομμάτι, που ταιριάζει σχολαστικά μεταξύ τους για να σχηματίσει έναν συνεκτικό ιστό ή δομή οργάνου. Αυτή η έρευνα δείχνει την αξιοσημείωτη ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να κατανοεί αυτές τις περίπλοκες χωρικές σχέσεις μεταξύ των κυττάρων μέσα στους ιστούς, εξάγοντας λεπτές πληροφορίες που προηγουμένως ξεπερνούσαν την ανθρώπινη κατανόηση, ενώ προβλέπει τα αποτελέσματα των ασθενών», δήλωσε ο επικεφαλής της μελέτης Guanghua Xiao, καθηγητής στο University of Texas Southwestern Medical Center στο ΜΑΣ.
Σύμφωνα με τους ερευνητές, στον τομέα της παθολογίας - η τακτική συλλογή δειγμάτων ιστού από ασθενείς ήταν εδώ και καιρό βασικό στοιχείο για τη διάγνωση. Αυτά τα δείγματα, που συνήθως τοποθετούνται σε διαφάνειες για εξέταση από παθολόγους, χρησιμεύουν ως κρίσιμα συστατικά στη διαγνωστική διαδικασία.
Ωστόσο, όπως υπογραμμίζει ο Δρ. Xiao, αυτή η συμβατική προσέγγιση δεν είναι χωρίς μειονεκτήματα - είναι χρονοβόρα, επιρρεπής σε παραλλαγές στην ερμηνεία μεταξύ των παθολογολόγων και μπορεί να χάσει λεπτές αποχρώσεις στις εικόνες παθολογίας που θα μπορούσαν να κρατήσουν καθοριστικές ενδείξεις για την υγεία του ασθενούς.
Αντιμετωπίζοντας αυτές τις προκλήσεις, ο Δρ Xiao και η ομάδα του ανέπτυξαν το μοντέλο AI Ceograph. Σε αντίθεση με τους προκατόχους του, το Μοντέλο AI στοχεύει όχι μόνο στον εντοπισμό τύπων κυττάρων ή την αξιολόγηση της εγγύτητας των κυττάρων, αλλά και στην αναπαραγωγή των περίπλοκων πτυχών της προσέγγισης ενός παθολόγου για την ερμηνεία εικόνων ιστού.
Ο Δρ Xiao τονίζει ότι, ενώ τα προηγούμενα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης είχαν διαπρέψει σε ορισμένες εργασίες, δεν κατάλαβαν την πολυπλοκότητα που είναι εγγενής στον ρόλο του παθολογοανατόμου. Αυτή η πολυπλοκότητα περιλαμβάνει διακριτικά μοτίβα στη χωρική οργάνωση των κυττάρων και την εξάλειψη του εξωτερικού «θορύβου» στις εικόνες – παράγοντες καθοριστικοί για ακριβείς ερμηνείες.
Η υπεροχή της Ceograph έναντι των παραδοσιακών μεθόδων
Ο Δρ Xiao πρόσθεσε ότι το Ceograph ξεχωρίζει μιμούμενος τις γνωστικές διαδικασίες των παθολόγων όταν διαβάζουν διαφάνειες ιστού. Ξεκινά με την ανίχνευση κυττάρων σε εικόνες και τον προσδιορισμό της θέσης τους. Από εκεί, το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης υπερβαίνει την απλή ταύτιση, εμβαθύνοντας στο περίπλοκο βασίλειο των τύπων κυττάρων, της μορφολογίας και της χωρικής κατανομής.
Το νέο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να δημιουργήσει έναν λεπτομερή χάρτη που βοηθά στην ανάλυση του τρόπου με τον οποίο τα κύτταρα διατάσσονται, κατανέμονται και αλληλεπιδρούν μεταξύ τους, σηματοδοτώντας ένα βήμα προς τα εμπρός στη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για τη μίμηση των διαφοροποιημένων δεξιοτήτων των ανθρώπινων παθολόγων.
Οι ερευνητές έβαλαν το εργαλείο για δοκιμή σε τρία κλινικά σενάρια πραγματικού κόσμου χρησιμοποιώντας διαφάνειες παθολογίας. Στο πρώτο σενάριο, το Ceograph χρησιμοποιήθηκε για τη διαφοροποίηση μεταξύ δύο υποτύπων καρκίνου του πνεύμονα - το αδενοκαρκίνωμα και το ακανθοκυτταρικό καρκίνωμα.
Το εργαλείο χρησιμοποιήθηκε επίσης για να προβλέψει τις πιθανότητες δυνητικά επιβλαβών στοματικών καταστάσεων (προκαρκινικές βλάβες στο στόμα) να εξελιχθούν σε πλήρη καρκίνο. Τέλος, η ερευνητική ομάδα εντόπισε ποιοι ασθενείς με καρκίνο του πνεύμονα ήταν πιο πιθανό να ανταποκριθούν θετικά σε μια συγκεκριμένη κατηγορία φαρμάκων γνωστών ως αναστολείς υποδοχέα επιδερμικού αυξητικού παράγοντα.
Σύμφωνα με τους ερευνητές, σε κάθε σενάριο, το μοντέλο Ceograph ξεπέρασε τις παραδοσιακές μεθόδους με ένα καλό περιθώριο στην πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των ασθενών.
Είναι σημαντικό ότι τα χαρακτηριστικά χωρικής οργάνωσης των κυττάρων που προσδιορίζονται από την Ceograph είναι ερμηνεύσιμα και οδηγούν σε βιολογικές γνώσεις σχετικά με το πώς η αλλαγή της χωρικής αλληλεπίδρασης κυττάρου-κυττάρου θα μπορούσε να προκαλέσει ποικίλες λειτουργικές συνέπειες, είπε ο Xiao.
Τόνισε περαιτέρω τον αυξανόμενο ρόλο του AI στην ιατρική περίθαλψη, υπογραμμίζοντας τις δυνατότητές του να ενισχύσει την αποτελεσματικότητα και την ακρίβεια των αναλύσεων παθολογίας. Αυτή η μέθοδος, πρόσθεσε, υπόσχεται τον εξορθολογισμό των στοχευμένων προληπτικών μέτρων και τη βελτιστοποίηση της επιλογής θεραπείας για μεμονωμένους ασθενείς.
Αποποίηση ευθυνών
Σύμφωνα με το Οδηγίες του έργου Trust, σημειώστε ότι οι πληροφορίες που παρέχονται σε αυτήν τη σελίδα δεν προορίζονται και δεν πρέπει να ερμηνεύονται ως νομικές, φορολογικές, επενδυτικές, χρηματοοικονομικές ή οποιαδήποτε άλλη μορφή συμβουλής. Είναι σημαντικό να επενδύσετε μόνο ό,τι έχετε την πολυτέλεια να χάσετε και να αναζητήσετε ανεξάρτητες οικονομικές συμβουλές εάν έχετε οποιεσδήποτε αμφιβολίες. Για περισσότερες πληροφορίες, προτείνουμε να ανατρέξετε στους όρους και τις προϋποθέσεις, καθώς και στις σελίδες βοήθειας και υποστήριξης που παρέχονται από τον εκδότη ή τον διαφημιστή. MetaversePost δεσμεύεται για ακριβείς, αμερόληπτες αναφορές, αλλά οι συνθήκες της αγοράς υπόκεινται σε αλλαγές χωρίς προειδοποίηση.
Σχετικά με το Συγγραφέας
Ο Kumar είναι ένας έμπειρος Τεχνικός Δημοσιογράφος με εξειδίκευση στις δυναμικές διασταυρώσεις της AI/ML, της τεχνολογίας μάρκετινγκ και των αναδυόμενων τομέων όπως η κρυπτογράφηση, η αλυσίδα μπλοκ και η NFTμικρό. Με περισσότερα από 3 χρόνια εμπειρίας στον κλάδο, η Kumar έχει δημιουργήσει ένα αποδεδειγμένο ιστορικό στη δημιουργία συναρπαστικών αφηγήσεων, τη διεξαγωγή οξυδερκών συνεντεύξεων και την παροχή ολοκληρωμένων πληροφοριών. Η τεχνογνωσία της Kumar έγκειται στην παραγωγή περιεχομένου υψηλής απήχησης, συμπεριλαμβανομένων άρθρων, εκθέσεων και ερευνητικών δημοσιεύσεων για εξέχουσες πλατφόρμες του κλάδου. Με ένα μοναδικό σύνολο δεξιοτήτων που συνδυάζει τεχνικές γνώσεις και αφήγηση, ο Kumar διαπρέπει στην επικοινωνία σύνθετων τεχνολογικών εννοιών σε διαφορετικά κοινά με σαφή και ελκυστικό τρόπο.
Περισσότερα άρθρα
Ο Kumar είναι ένας έμπειρος Τεχνικός Δημοσιογράφος με εξειδίκευση στις δυναμικές διασταυρώσεις της AI/ML, της τεχνολογίας μάρκετινγκ και των αναδυόμενων τομέων όπως η κρυπτογράφηση, η αλυσίδα μπλοκ και η NFTμικρό. Με περισσότερα από 3 χρόνια εμπειρίας στον κλάδο, η Kumar έχει δημιουργήσει ένα αποδεδειγμένο ιστορικό στη δημιουργία συναρπαστικών αφηγήσεων, τη διεξαγωγή οξυδερκών συνεντεύξεων και την παροχή ολοκληρωμένων πληροφοριών. Η τεχνογνωσία της Kumar έγκειται στην παραγωγή περιεχομένου υψηλής απήχησης, συμπεριλαμβανομένων άρθρων, εκθέσεων και ερευνητικών δημοσιεύσεων για εξέχουσες πλατφόρμες του κλάδου. Με ένα μοναδικό σύνολο δεξιοτήτων που συνδυάζει τεχνικές γνώσεις και αφήγηση, ο Kumar διαπρέπει στην επικοινωνία σύνθετων τεχνολογικών εννοιών σε διαφορετικά κοινά με σαφή και ελκυστικό τρόπο.
