1 Eylül 2022 – Bir kanser hastasının önündeki yolun nasıl olacağını kestirmek zor. Hastanın sağlığı ve aile öyküsü, tümörün derecesi ve evresi ve kanser hücrelerinin özellikleri gibi birçok kanıt göz önünde bulundurulur. Ancak nihayetinde, gerçekleri analiz eden sağlık profesyonellerine bakış açısı geliyor.
Brigham ve Kadın Hastanesi Hesaplamalı Patoloji Anabilim Dalı’nda yardımcı doçent olan Faisal Mahmood, bunun “büyük ölçekli değişkenliğe yol açabileceğini” söylüyor. Benzer kanserlere sahip hastalar, bazıları diğerlerinden daha fazla (veya daha az) doğru olan çok farklı prognozlarla sonuçlanabilir, diyor.
Bu nedenle kendisi ve ekibi, daha nesnel ve potansiyel olarak daha doğru bir değerlendirme oluşturabilecek bir yapay zeka (AI) programı geliştirdi. Araştırmanın amacı, yapay zekanın uygulanabilir bir fikir olup olmadığını söylemekti ve ekibin sonuçları şu anda yayınlandı. Kanser hücresi.
Ve tedavilere karar vermede prognoz anahtar olduğundan, daha fazla doğruluk daha fazla tedavi başarısı anlamına gelebilir, diyor Mahmood.
“[This technology] daha objektif risk değerlendirmeleri ve daha sonra daha objektif tedavi kararları üretme potansiyeline sahip” diyor.
Yapay Zekayı Oluşturmak
Araştırmacılar, farklı kanser profillerinin halka açık bir kataloğu olan The Cancer Genome Atlas’tan gelen verileri kullanarak AI’yı geliştirdiler.
Algoritmaları, kanser sonuçlarını aşağıdakilere dayalı olarak tahmin eder: histoloji (tümörün tanımı ve kanser hücrelerinin ne kadar hızlı büyüyebileceğinin bir açıklaması) ve genomik (bir durumu değerlendirmek için DNA dizilimi kullanılarak) moleküler düzeyde tümör). Mahmood, histolojinin 100 yılı aşkın bir süredir teşhis standardı olduğunu ve genomiklerin giderek daha fazla kullanıldığını belirtiyor.
“Her ikisi de artık büyük kanser merkezlerinde tanı için yaygın olarak kullanılıyor” diyor.
Algoritmayı test etmek için araştırmacılar, mevcut en fazla veriye sahip 14 kanser türünü seçtiler. Histoloji ve genomik birleştirildiğinde, algoritma her iki bilgi kaynağından da tek başına olduğundan daha doğru tahminler verdi.
Araştırmacılar, sadece bu değil, aynı zamanda AI’nın başka belirteçler kullandığını – hastanın tedaviye bağışıklık tepkisi gibi – söylenmeden, araştırmacılar buldu. Mahmood, bunun yapay zekanın henüz bilmediğimiz yeni işaretleri keşfedebileceği anlamına gelebileceğini söylüyor.
Sıradaki ne
Büyük ölçekli testler ve klinik deneyler dahil olmak üzere daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulsa da Mahmood, bu teknolojinin bir gün, muhtemelen önümüzdeki 10 yıl içinde gerçek hayattaki hastalar için kullanılacağından emin.
“İleride, radyoloji, patoloji, genomik, tıbbi kayıtlar ve aile geçmişi gibi birden fazla modaliteden veri alabilen büyük ölçekli AI modelleri göreceğiz” diyor.
Mahmood, yapay zekanın ne kadar çok bilgiyi hesaba katabilirse değerlendirmesinin o kadar doğru olacağını söylüyor.
“O zaman hasta riskini hesaplamalı, nesnel bir şekilde sürekli olarak değerlendirebiliriz.”