Jaunas publikācijas
Mākslīgais intelekts var prognozēt prognozi trīskārši negatīva krūts vēža gadījumā
Pēdējā pārskatīšana: 02.07.2025
Visi iLive saturs ir medicīniski pārskatīts vai pārbaudīts, lai nodrošinātu pēc iespējas lielāku faktisko precizitāti.
Mums ir stingras iegādes vadlīnijas un tikai saikne ar cienījamiem mediju portāliem, akadēmiskām pētniecības iestādēm un, ja vien iespējams, medicīniski salīdzinošiem pārskatiem. Ņemiet vērā, ka iekavās ([1], [2] uc) esošie numuri ir klikšķi uz šīm studijām.
Ja uzskatāt, ka kāds no mūsu saturiem ir neprecīzs, novecojis vai citādi apšaubāms, lūdzu, atlasiet to un nospiediet Ctrl + Enter.
Zviedrijas Karolinska institūta pētnieki ir pētījuši, cik labi dažādi mākslīgā intelekta modeļi var paredzēt trīskārši negatīva krūts vēža prognozi, analizējot noteiktas imūnās šūnas audzēja iekšpusē. Pētījums, kas publicēts žurnālā eClinicalMedicine, ir svarīgs solis ceļā uz mākslīgā intelekta izmantošanu vēža aprūpē, lai uzlabotu pacientu veselību.
Audzējā infiltrējošie limfocīti ir imūnšūnu veids, kam ir svarīga loma cīņā pret vēzi. Kad tie atrodas audzējā, tas nozīmē, ka imūnsistēma cenšas uzbrukt un iznīcināt vēža šūnas.
Šīs imūnās šūnas var būt svarīgas, lai prognozētu, kā pacients ar tā saukto trīskārši negatīvo krūts vēzi reaģēs uz ārstēšanu un kā slimība progresēs. Tomēr imūno šūnu novērtēšanas rezultāti var atšķirties, ja to veic patologi. Mākslīgais intelekts (MI) var palīdzēt standartizēt un automatizēt šo procesu, taču ir bijis grūti pierādīt, ka MI darbojas pietiekami labi, lai to izmantotu veselības aprūpē.
Desmit mākslīgā intelekta modeļu salīdzinājums
Pētnieki pārbaudīja desmit dažādus mākslīgā intelekta modeļus un salīdzināja to spēju analizēt audzējā infiltrējošos limfocītus trīskārši negatīvos krūts vēža audu paraugos.
Rezultāti parādīja, ka mākslīgā intelekta modeļi atšķīrās analītiskās veiktspējas ziņā. Neskatoties uz šīm atšķirībām, astoņi no desmit modeļiem uzrādīja labas prognozēšanas spējas, kas nozīmē, ka tie spēja līdzīgā veidā paredzēt pacientu turpmāko veselības stāvokli.
"Pat modeļi, kas apmācīti ar mazāku paraugu skaitu, uzrādīja labas prognozēšanas spējas, kas norāda, ka audzējā infiltrējošie limfocīti ir uzticams biomarķieris," sacīja Balāžs Ačs, pētnieks Karolinska institūta Onkoloģijas un patoloģijas katedrā.
Nepieciešams neatkarīgs pētījums
Pētījums liecina, ka dažādu mākslīgā intelekta rīku salīdzināšanai un to kvalitātes nodrošināšanai pirms ieviešanas veselības aprūpē ir nepieciešami lieli datu kopumi. Lai gan rezultāti ir daudzsološi, ir nepieciešama papildu validācija.
"Mūsu pētījums uzsver neatkarīgu pētījumu nozīmi, kas atdarina reālās pasaules klīnisko praksi," saka Balazs Ačs. "Tikai ar šādu izmēģinājumu palīdzību mēs varam būt pārliecināti, ka mākslīgā intelekta rīki ir uzticami un efektīvi klīniskai lietošanai."