Didelių duomenų panaudojimas siekiant pagerinti AI nustatant ir gydant vėžį
Dirbtinio intelekto integravimas į sveikatos priežiūros sprendimų priėmimo procesą padeda pakeisti šią sritį ir priimti tikslesnius bei nuoseklesnius gydymo sprendimus dėl praktiškai neriboto gebėjimo nustatyti modelius, per daug sudėtingus, kad žmonės galėtų juos pamatyti.
Onkologijos srityje įvairiuose paciento kelionės etapuose generuojami didžiuliai duomenų rinkiniai – nuo nestruktūrizuotos klinikinės istorijos iki vaizdo gavimo ir genominės sekos nustatymo duomenų. AI gali „protingai“ analizuoti didelės apimties duomenų paketus didesniu greičiu nei tradiciniai metodai, o tai labai svarbu mokant mašininio mokymosi algoritmus, kurie yra pažangių vėžio tyrimo ir stebėjimo įrankių pagrindas. AI taip pat turi didžiules būdingas modelio atpažinimo galimybes, kad būtų galima efektyviai modeliuoti duomenų rinkinių sudėtingumą. Tai svarbu, nes tai leidžia giliau, daugiasluoksniu suprasti niuansuotų molekulinių parašų poveikį vėžio genomikai ir naviko mikroaplinkai. Atradus modelį tarp genų, randamų tik tam tikrame vėžio atvejų pogrupyje arba vėžio progresavimo modeliuose, galima pasirinkti labiau pritaikytą, konkrečiam pacientui pritaikytą gydymą.
Koks galutinis tikslas? Dirbtinio intelekto pagrįsti vėžio testai, padedantys gydytojams ir jų pacientams priimti klinikinius sprendimus kiekviename vėžio kelio etape – nuo atrankos ir aptikimo iki tinkamo gydymo nustatymo ir pacientų atsako į intervencijas stebėjimo bei pasikartojimo prognozavimo.
Duomenų kokybė ir kiekis: raktas į AI sėkmę
Galų gale, AI algoritmas bus tiek geras, kiek yra jį lavinančių duomenų kokybė. Prasti, neišsamūs arba netinkamai pažymėti duomenys gali pakenkti AI gebėjimui rasti geriausius modelius (šiukšles įvesti, šiukšles išvežti). Tai ypač pasakytina apie vėžio priežiūrą, kur nuspėjamasis modeliavimas priklauso nuo nepriekaištingo tikslumo – pavyzdžiui, viena geno modifikacija iš tūkstančių gali signalizuoti apie naviko vystymąsi ir informuoti apie ankstyvą aptikimą. Aukšto kokybės lygio užtikrinimas užima daug laiko ir brangiai kainuoja, tačiau gaunami geresni duomenys, o tai užtikrina optimalų testavimo tikslumą. Tačiau norint sukurti naudingą duomenų aukso kasyklą, kyla didelių iššūkių. Viena vertus, didelio masto genominių ir molekulinių duomenų, kurie gali apimti milijonus duomenų taškų, rinkimas yra sudėtinga užduotis. Tai prasideda nuo aukščiausios kokybės tyrimų, kurie nepriekaištingai tiksliai ir tiksliai išmatuoja šias vėžio savybes. Surinkti molekuliniai duomenys taip pat turi būti kuo įvairesni pagal geografiją ir paciento atstovavimą, kad būtų išplėstas mokymo modelių nuspėjamasis pajėgumas. Taip pat naudinga kurti ilgalaikį daugiadisciplininį bendradarbiavimą ir partnerystę, kuri gali padėti rinkti ir apdoroti neapdorotus duomenis analizei. Galiausiai, griežtų duomenų tvarkymo etikos standartų kodifikavimas yra itin svarbus, kai kalbama apie sveikatos priežiūros informaciją ir griežtų pacientų privatumo taisyklių laikymasis, o tai kartais gali būti iššūkis renkant duomenis.
Gausybė tikslių ir išsamių duomenų ne tik suteiks galimybę atlikti testavimo galimybes, kurios gali greitai rasti modelius ir suteikti gydytojams geriausią galimybę patenkinti nepatenkintus pacientų poreikius, bet ir patobulinti bei patobulinti visus klinikinių tyrimų aspektus, ypač skubią paiešką. geresnių vaistų ir biologinių žymenų nuo vėžio.
AI jau žada vėžio priežiūrą ir gydymą
Jau diegiami veiksmingesni dirbtinio intelekto mokymo būdai. Mano kolegos ir aš mokome algoritmus iš daugybės duomenų, įskaitant vaizdo gavimo rezultatus, audinių biopsijos duomenis, daugybę genomo sekos formų ir baltymų biomarkerius, be kitų analizių – visa tai sudaro didžiulį mokymo duomenų kiekį. Mūsų gebėjimas generuoti duomenis kvadrilijonų, o ne milijardų mastu leido mums sukurti pirmąsias tikrai tikslias nuspėjamąsias klinikinio naudojimo analizės priemones, tokias kaip auglių identifikavimas pažengusiems nežinomos pirminės kilmės vėžiams arba nuspėjamieji chemoterapijos gydymo būdai, apimantys subtilius genetinius pokyčius. .
„Caris Life Sciences“ įrodėme, kad būtinas išsamus algoritmų patvirtinimas ir testavimas, o pagrindinį vaidmenį atlieka palyginimai su realaus pasaulio įrodymais. Pavyzdžiui, mūsų algoritmai, išmokyti aptikti konkrečias vėžio formas, yra naudingi patvirtinant pagal laboratorinius histologijos duomenis, o AI prognozes gydymo režimams galima palyginti su realaus pasaulio klinikinio išgyvenimo rezultatais.
Atsižvelgiant į sparčią vėžio tyrimų pažangą, patirtis rodo, kad nuolatinis mokymasis ir algoritmų tobulinimas yra neatsiejama sėkmingos AI strategijos dalis. Kuriant naujus gydymo būdus ir tobulėjant supratimui apie biologinius vėžį skatinančius kelius, modelių atnaujinimas naujausia informacija suteikia gilesnių įžvalgų ir padidina aptikimo jautrumą.
Šis nuolatinis mokymosi procesas pabrėžia plataus AI kūrėjų ir klinikinių bei mokslinių tyrimų bendruomenių bendradarbiavimo svarbą. Pastebėjome, kad labai svarbu sukurti naujas priemones, skirtas duomenims analizuoti greičiau ir jautriau, kartu su onkologų atsiliepimais. Apatinė eilutė: tikrasis AI algoritmo sėkmės matas yra tai, kaip tiksliai jis suteikia onkologams patikimų, nuspėjamų įžvalgų, kurių jiems reikia, ir kaip AI strategija pritaikoma prie nuolat besikeičiančių gydymo paradigmų.
Realaus pasaulio AI taikymas jau didina išgyvenamumo rodiklius ir gerina vėžio valdymą
Duomenų masto ir kokybės pažanga jau turėjo išmatuojamą poveikį išplėtus gydytojų sprendimų priėmimo priemonių rinkinį, kuris davė realių teigiamų rezultatų pacientų priežiūros ir išgyvenamumo rezultatuose. Pirmoji kliniškai patvirtinta AI priemonė, skirta pasirinkti chemoterapinį gydymą sunkiai gydomam metastazavusiam vėžiui gydyti, gali pailginti paciento išgyvenamumą 17,5 mėnesio, palyginti su standartiniais gydymo sprendimais, priimtais be nuspėjamųjų algoritmų.1. Kitoks AI įrankis gali daugiau nei 94% tikslumu numatyti daugelio metastazavusių vėžio navikų kilmę.2 – tai labai svarbu kuriant veiksmingą gydymo planą. AI algoritmai taip pat numato, kaip gerai auglys reaguos į imunoterapiją, remiantis kiekvieno žmogaus unikalia naviko genetika. Kiekvienu iš šių atvejų AI priemonių rinkiniai suteikia galimybę priimti klinikinius sprendimus, kurie pagerina pacientų rezultatus, palyginti su dabartiniais priežiūros standartais.
Tikėtis AI revoliucijos vėžyje
AI jau keičia, kaip anksti galime nustatyti vėžį ir kaip jį gydyti. Vėžio valdymo srityje gydytojai netrukus dirbs kartu su integruotu AI realiuoju laiku, kad gydytų ir stebėtų pacientus ir liktų vienu žingsniu priekyje vėžio bandymų pergudrauti vaistus su mutacijomis. Be nuolat tobulėjančių nuspėjamųjų modelių, leidžiančių nustatyti vėžį anksčiau ir teikti veiksmingesnes individualizuoto gydymo paradigmas, gydytojai, mokslininkai ir biotechnologijų įmonės šiandien sunkiai dirba, kad panaudotų duomenis ir dirbtinio intelekto analizę, kad rytoj paskatintų naujus terapinius atradimus ir molekulinius biomarkerius.
Nelabai tolimoje ateityje šie kažkada neįmanomi AI pažanga pasieks toli nuo vėžio gydymo ir visų ligų būsenų, užbaigs netikrumo erą ir padarys mediciną tikslesnę, labiau pritaikytą ir veiksmingesnę.
About The Author
