Ρώσοι ερευνητές δημιουργούν μέθοδο με βάση την τεχνητή νοημοσύνη για την εύρεση μεταστάσεων στα οστά
26 Μαΐου 2024
φωτο--Ρώσοι ερευνητές δημιουργούν μέθοδο AI με βάση την εύρεση μεταστάσεων σε οστά
Οι νευροεπιστήμονες εργάζονται σε λύσεις για την πρόληψη όγκων του εγκεφάλου χρησιμοποιώντας ολογράμματα VFX του ανθρώπινου εγκεφάλου με τη βοήθεια υπολογιστή
Ρώσοι ερευνητές αναπτύσσουν ένα πρόγραμμα υπολογιστή που μπορεί να ανιχνεύσει μεταστάσεις στα οστά των καρκινοπαθών με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης. Η ανάπτυξη θα βελτιώσει σημαντικά την ακρίβεια των διαγνώσεων, γεγονός που θα βοηθήσει τους γιατρούς να επιλέξουν μεθόδους θεραπείας πιο γρήγορα και αποτελεσματικά. Αυτό αναφέρεται από το RIA Novosti με αναφορά στην υπηρεσία Τύπου του Κρατικού Ιατρικού Πανεπιστημίου Saratov.
Οποιοσδήποτε κακοήθης όγκος είναι ικανός να σχηματίσει μεταστάσεις. Αυτό σημαίνει ότι τα κακοήθη κύτταρα εξαπλώνονται από τον όγκο σε άλλα όργανα και συστήματα του ανθρώπινου σώματος, εξηγούν οι επιστήμονες του Πανεπιστημίου. Οι μεταστάσεις στον οστικό ιστό ονομάζονται δευτερογενείς εστίες όγκου. Συχνά οδηγούν σε πόνο και παθολογικά κατάγματα. Το φαινόμενο αυτό αποτελεί σοβαρό πρόβλημα στην ογκολογία και απαιτεί μια ολοκληρωμένη προσέγγιση της θεραπείας και του ελέγχου.
Τέτοιες βλάβες παρατηρούνται συχνότερα στον καρκίνο του μαστού, του προστάτη, του πνεύμονα και των νεφρών, καθώς και στο πολλαπλό μυέλωμα. Οι οστικές μεταστάσεις βρέθηκαν συχνότερα στη σπονδυλική στήλη, στα οστά του ισχίου, στα πλευρά, στο στέρνο και στο κρανίο. Οι ειδικοί τονίζουν ότι η έγκαιρη διάγνωση των οστικών μεταστάσεων είναι εξαιρετικά σημαντική. Η διάγνωση ακτινοβολίας σε μεταγενέστερα στάδια οδηγεί σε σοβαρές νευρολογικές επιπλοκές και αναπηρία στους ασθενείς.
Προκειμένου να ανιχνεύσουν έναν κακοήθη όγκο και τις μεταστάσεις του στα οστά, οι γιατροί καταφεύγουν, μεταξύ άλλων, στο σπινθηρογράφημα των οστών, μια μέθοδο από τη διάγνωση ακτινοβολίας. Δηλαδή, ο ασθενής εγχέεται με μια ραδιενεργή ουσία που συσσωρεύεται στον οστικό ιστό. Μετά από λίγες ώρες, λαμβάνονται εικόνες του σκελετού, φωτίζοντας τα σημεία όπου συσσωρεύεται η ουσία. Η ευαισθησία αυτής της μεθόδου είναι περίπου 97 τοις εκατό, αλλά η ειδικότητά της είναι χαμηλή. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε ψευδώς θετικά αποτελέσματα.
Για να αυξηθεί η διαγνωστική ακρίβεια της μεθόδου, οι ειδικοί του Πανεπιστημίου χρησιμοποίησαν τεχνολογία υπολογιστών που αναπτύχθηκε από αυτούς για ανάλυση εικόνας. Αυτό το ψηφιακό προϊόν χρησιμοποιεί αλγόριθμους μάθησης που βασίζονται σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων εικόνων σπινθηρογραφήματος οστών των ασθενών. Οι προγραμματιστές τονίζουν ότι η ανάλυση εικόνας διαρκεί μόνο λίγα λεπτά, γεγονός που επιτρέπει στους γιατρούς να κάνουν διαγνώσεις πιο γρήγορα και να ξεκινήσουν τη θεραπεία.
Συνολικά, η ανάπτυξη συμβάλλει στη βελτιστοποίηση της διαδικασίας θεραπείας στα ιατρικά ιδρύματα, στη μείωση του αριθμού των ψευδώς θετικών και ψευδώς αρνητικών αποτελεσμάτων και στη βελτίωση της ποιότητας ζωής των ασθενών. Οι προγραμματιστές σχεδιάζουν να ολοκληρώσουν τις εργασίες για το πρόγραμμα έως το 2026. Η Τατιάνα Καλιούτα [Tatyana Kaljuta] διευθύντρια του Επιστημονικού και Εκπαιδευτικού Κέντρου Κλινικής και Βιοϊατρικής Έρευνας, τονίζει:
"Μέχρι στιγμής δεν υπάρχουν στοιχεία για την ύπαρξη παρόμοιων προϊόντων λογισμικού στον κόσμο."
Το καινοτόμο έργο για το οποίο μιλάει η Kaljuta προσελκύει μεγάλο ενδιαφέρον από την ιατρική κοινότητα. Θα μπορούσε να είναι μια επαναστατική ανακάλυψη στην ιατρική τεχνολογία και τη διάγνωση ασθενειών. Η ανάγκη να συμπεριληφθούν χιλιάδες εικόνες στο δείγμα εκπαίδευσης δείχνει [καταδεικνύει] τη σοβαρότητα της έρευνας και την επιθυμία να αναπτυχθεί το πιο ακριβές και αποτελεσματικό πρόγραμμα.
Οι προγραμματισμένες κλινικές δοκιμές θα αποτελέσουν βασικό στάδιο για την αξιολόγηση της αποτελεσματικότητας του προγράμματος. Η επιτυχής ολοκλήρωση αυτού του σταδίου θα μπορούσε να ανοίξει νέες προοπτικές για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική και να βελτιώσει την ποιότητα της διάγνωσης και της θεραπείας των ασθενών.
Δεν υπάρχουν σχόλια:
Δημοσίευση σχολίου