แบบจำลอง AI 'Ceograph' บรรลุความแม่นยำในการทำนายผลลัพธ์ของมะเร็งจากตัวอย่างเนื้อเยื่อ
ในบทสรุป
โมเดล AI ทางการแพทย์ที่พัฒนาขึ้นใหม่ Ceograph สามารถทำนายผลลัพธ์ของผู้ป่วยโรคมะเร็งโดยอิงจากตัวอย่างเนื้อเยื่อ
นักวิจัยจาก UT Southwestern Medical Center (UTSW) ได้พัฒนา ปัญญาประดิษฐ์ แบบจำลอง (AI) ชื่อ Ceograph ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการทำนายผลลัพธ์ของผู้ป่วยโรคมะเร็งโดยอิงจากตัวอย่างเนื้อเยื่อ
การพัฒนาแสดงถึงโอกาสในการใช้ AI เพื่อคาดการณ์วิถีที่เป็นไปได้ของ โรค และปรับแต่งกลยุทธ์การรักษาเฉพาะบุคคล ตามที่อธิบายไว้ในวารสาร Nature Communications วิธีการนี้จะพิจารณาการกำหนดค่าเชิงพื้นที่ของเซลล์ภายในตัวอย่างเนื้อเยื่อ
“การจัดโครงสร้างเชิงพื้นที่ของเซลล์เปรียบเสมือนปริศนาจิ๊กซอว์ที่ซับซ้อน โดยแต่ละเซลล์ทำหน้าที่เป็นชิ้นส่วนที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัว โดยประกอบเข้าด้วยกันอย่างพิถีพิถันเพื่อสร้างเนื้อเยื่อหรือโครงสร้างอวัยวะที่เหนียวแน่น งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถอันน่าทึ่งของ AI ในการเข้าใจความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ที่ซับซ้อนระหว่างเซลล์ภายในเนื้อเยื่อ โดยดึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนซึ่งก่อนหน้านี้เกินกว่าความเข้าใจของมนุษย์ไปพร้อมๆ กับการทำนายผลลัพธ์ของผู้ป่วย” Guanghua Xiao ผู้นำการศึกษา ศาสตราจารย์จากศูนย์การแพทย์ตะวันตกเฉียงใต้ของมหาวิทยาลัยเท็กซัสกล่าว เรา.
ตามที่นักวิจัยระบุว่า ในขอบเขตของพยาธิวิทยา การเก็บตัวอย่างเนื้อเยื่อจากผู้ป่วยเป็นประจำถือเป็นส่วนสำคัญในการวินิจฉัยมานานแล้ว ตัวอย่างเหล่านี้ซึ่งโดยทั่วไปจะวางไว้บนสไลด์เพื่อให้นักพยาธิวิทยาตรวจดู ถือเป็นองค์ประกอบสำคัญในกระบวนการวินิจฉัย
อย่างไรก็ตาม ดังที่ดร.เซียวเน้นย้ำ วิธีการแบบเดิมๆ นี้ก็ใช่ว่าจะปราศจากข้อเสีย เนื่องจากใช้เวลานาน มีแนวโน้มที่จะเกิดการตีความที่แตกต่างกันในหมู่นักพยาธิวิทยา และอาจพลาดความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ในภาพทางพยาธิวิทยาที่อาจเป็นเบาะแสสำคัญต่อสุขภาพของผู้ป่วย
เพื่อรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ Dr. Xiao และทีมของเขาได้พัฒนาแบบจำลอง AI Ceograph ต่างจากรุ่นก่อนตรงที่ โมเดล AI จุดมุ่งหมายไม่เพียงแต่เพื่อระบุประเภทของเซลล์หรือประเมินความใกล้ชิดของเซลล์เท่านั้น แต่ยังเพื่อทำซ้ำแง่มุมที่ซับซ้อนของแนวทางของนักพยาธิวิทยาในการตีความภาพเนื้อเยื่อ
ดร.เซียวเน้นย้ำว่าถึงแม้โมเดล AI ก่อนหน้านี้จะมีความเป็นเลิศในงานบางอย่าง แต่ก็ไม่สามารถเข้าใจถึงความซับซ้อนที่มีอยู่ในบทบาทของนักพยาธิวิทยาได้ ความซับซ้อนนี้เกี่ยวข้องกับรูปแบบที่ชาญฉลาดในการจัดระเบียบเชิงพื้นที่ของเซลล์ และการกำจัด "สัญญาณรบกวน" จากภายนอกในภาพ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการตีความที่แม่นยำ
ความเหนือกว่าของ Ceograph เหนือวิธีการแบบดั้งเดิม
ดร.เซียวเสริมว่า Ceograph สร้างความแตกต่างด้วยการเลียนแบบกระบวนการรับรู้ของนักพยาธิวิทยาเมื่ออ่านสไลด์เนื้อเยื่อ เริ่มต้นด้วยการตรวจจับเซลล์ในภาพและกำหนดตำแหน่งของเซลล์ จากตรงนั้น แบบจำลอง AI เป็นมากกว่าแค่การระบุตัวตน โดยเจาะลึกเข้าไปในขอบเขตที่ซับซ้อนของประเภทเซลล์ สัณฐานวิทยา และการกระจายเชิงพื้นที่
โมเดล AI ใหม่สามารถสร้างแผนที่โดยละเอียดที่ช่วยวิเคราะห์วิธีการจัดเรียง กระจาย และโต้ตอบระหว่างเซลล์ ถือเป็นก้าวสำคัญในการใช้ AI เพื่อเลียนแบบทักษะที่ละเอียดอ่อนของนักพยาธิวิทยาในมนุษย์
นักวิจัยได้นำเครื่องมือนี้มาทดสอบในสถานการณ์ทางคลินิกในโลกแห่งความเป็นจริง XNUMX รูปแบบโดยใช้สไลด์พยาธิวิทยา ในสถานการณ์แรก มีการใช้ Ceograph เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างมะเร็งปอดสองชนิดย่อย ได้แก่ มะเร็งต่อมหมวกไต และมะเร็งเซลล์สความัส
เครื่องมือนี้ยังใช้เพื่อคาดการณ์โอกาสที่สภาพช่องปากที่อาจเป็นอันตราย (รอยโรคในปากที่เป็นมะเร็งในปาก) จะกลายเป็นมะเร็งเต็มรูปแบบ สุดท้ายนี้ ทีมวิจัยได้ชี้ให้เห็นว่าผู้ป่วยมะเร็งปอดรายใดมีแนวโน้มที่จะตอบสนองเชิงบวกต่อยาบางประเภทที่เรียกว่าสารยับยั้งตัวรับปัจจัยการเจริญเติบโตของผิวหนัง
ตามที่นักวิจัยกล่าวไว้ ในแต่ละสถานการณ์ แบบจำลอง Ceograph มีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีการแบบเดิมๆ โดยมีอัตรากำไรที่ดีในการทำนายผลลัพธ์ของผู้ป่วย
ที่สำคัญ คุณลักษณะการจัดโครงสร้างเชิงพื้นที่ของเซลล์ที่ระบุโดย Ceograph นั้นสามารถตีความได้ และนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกทางชีวภาพว่าการเปลี่ยนแปลงปฏิสัมพันธ์เชิงพื้นที่ระหว่างเซลล์และเซลล์แต่ละเซลล์สามารถสร้างผลลัพธ์การทำงานที่หลากหลายได้อย่างไร Xiao กล่าว
เขายังเน้นย้ำถึงบทบาทที่เพิ่มขึ้นของ AI ในการรักษาพยาบาลซึ่งตอกย้ำศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำของการวิเคราะห์ทางพยาธิวิทยา เขากล่าวเสริมว่าวิธีการนี้ถือเป็นคำมั่นสัญญาว่าจะปรับปรุงมาตรการป้องกันแบบกำหนดเป้าหมายและเพิ่มประสิทธิภาพการเลือกการรักษาสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
เกี่ยวกับผู้เขียน
Kumar เป็นนักข่าวเทคโนโลยีที่มีประสบการณ์ โดยมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านในการผสมผสานแบบไดนามิกของ AI/ML เทคโนโลยีการตลาด และสาขาเกิดใหม่ เช่น คริปโต บล็อกเชน และ NFTส. ด้วยประสบการณ์กว่า 3 ปีในอุตสาหกรรมนี้ Kumar ได้สร้างผลงานที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในด้านการสร้างสรรค์เรื่องราวที่น่าสนใจ การสัมภาษณ์เชิงลึก และการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุม ความเชี่ยวชาญของ Kumar อยู่ที่การผลิตเนื้อหาที่มีผลกระทบสูง รวมถึงบทความ รายงาน และสิ่งพิมพ์วิจัยสำหรับแพลตฟอร์มอุตสาหกรรมที่โดดเด่น ด้วยชุดทักษะเฉพาะตัวที่ผสมผสานความรู้ทางเทคนิคและการเล่าเรื่อง Kumar มีความเป็นเลิศในการสื่อสารแนวคิดทางเทคโนโลยีที่ซับซ้อนไปยังผู้ชมที่หลากหลายในลักษณะที่ชัดเจนและมีส่วนร่วม
บทความอื่น ๆ
Kumar เป็นนักข่าวเทคโนโลยีที่มีประสบการณ์ โดยมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านในการผสมผสานแบบไดนามิกของ AI/ML เทคโนโลยีการตลาด และสาขาเกิดใหม่ เช่น คริปโต บล็อกเชน และ NFTส. ด้วยประสบการณ์กว่า 3 ปีในอุตสาหกรรมนี้ Kumar ได้สร้างผลงานที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในด้านการสร้างสรรค์เรื่องราวที่น่าสนใจ การสัมภาษณ์เชิงลึก และการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ครอบคลุม ความเชี่ยวชาญของ Kumar อยู่ที่การผลิตเนื้อหาที่มีผลกระทบสูง รวมถึงบทความ รายงาน และสิ่งพิมพ์วิจัยสำหรับแพลตฟอร์มอุตสาหกรรมที่โดดเด่น ด้วยชุดทักษะเฉพาะตัวที่ผสมผสานความรู้ทางเทคนิคและการเล่าเรื่อง Kumar มีความเป็นเลิศในการสื่อสารแนวคิดทางเทคโนโลยีที่ซับซ้อนไปยังผู้ชมที่หลากหลายในลักษณะที่ชัดเจนและมีส่วนร่วม
