Искусственный интеллект может все больше способствовать раннему распознаванию заболеваний, помогать диагностировать опухоли и помогать специалистам в персонализации лечения. Все это приводит к улучшению показателей выживаемости, более эффективному лечению, а также помогает уменьшить побочные эффекты. Поэтому ИИ все чаще используется в качестве второго пилота в обнаружении и лечении рака. Это ведет к появлению таких инноваций, как инструмент искусственного интеллекта в Амстердаме для пациентов с пищеводом Барретта, который помогает выявить рак пищевода на ранней стадии. Кроме того, недавно в Гарвардском университете был разработан инструмент искусственного интеллекта, который позволяет обнаружить рак поджелудочной железы на очень ранней стадии.
Четыре новых проекта, награжденных UMC Utrecht, еще раз демонстрируют, как инструменты искусственного интеллекта можно использовать в борьбе с раком.
Анализ спинномозговой жидкости
Первый проект, возглавляемый доцентом Йеруном де Риддером, разрабатывает применение искусственного интеллекта для быстрой идентификации типов опухолей в центральной нервной системе посредством анализа спинномозговой жидкости. Это нововведение направлено на точное определение типа опухоли перед операцией, что снижает потребность в хирургических процедурах и обеспечивает немедленную и соответствующую хирургическую стратегию. Проект фокусируется на опухолях центральной нервной системы. Добраться до опухоли зачастую невозможно без хирургического вмешательства.
Йерун де Риддер объясняет Веб-сайт Из Утрехтского UMC: «Это вызов для нейрохирургов. Им приходится оперировать опухоль, не зная типа опухоли. Это означает, что есть вероятность, что пациенту потребуется дополнительная операция. Для этого недавно был разработан «Осетр» Цель: это применение искусственного интеллекта, с помощью которого тип опухоли можно точно определить во время операции.
Оценка эффекта химиотерапии
Второй проект профессора Нико ван ден Берга посвящен раку головы и шеи и разработке модели искусственного интеллекта, которая сможет более точно оценить эффект лучевой терапии (химиотерапии). Эта модель помогает рентгенологам и радиационным онкологам различать остаточные заболевания и изменения в лечении, позволяя быстрее и точнее принимать решения о последующем лечении. Нико ван ден Берг: «Цель состоит в том, чтобы достоверно отличить остаточную болезнь от изменений после лечения. Это позволит более точно оценить необходимость повторной операции. Это может улучшить выживаемость и качество жизни. Ненужные процедуры сведены к минимуму». и нагрузка на пациента снижается.
Метастазы рака простаты
Исследования доцента Артура Пратта направлены на улучшение выявления метастазов при раке простаты. Искусственный интеллект используется для анализа сканирований PSMA ПЭТ/КТ. Этот проект направлен на поддержку более персонализированного подхода к лечению путем предоставления лучшего понимания различий между пациентами. «В этом проекте мы будем применять искусственный интеллект (ИИ) для автоматического анализа ПСМА ПЭТ/КТ», — объясняет Артур Пратт. «Это дает нам больше и лучшее понимание различий между пациентами».
Искусственный интеллект улучшает обнаружение опухолей головного мозга
Наконец, доцент Алессандро Спрези и доцент Стефано Мандига исследуют использование основанных на физике нейронных сетей для стандартизации МРТ при редких видах рака головного мозга. Расширение инструментов ИИ с помощью более полных обучающих наборов значительно улучшит выявление и характеристику редких опухолей. «Мы расширим обучающие наборы на изображениях МРТ, чтобы усовершенствовать инструменты искусственного интеллекта», — говорят оба исследователя. В основном в области редких видов рака головного мозга, таких как менингиомы и глиомы. В настоящее время для этой цели не существует крупных стандартизированных наборов данных.
«Создатель. Дружелюбный к хипстерам социальный медиа-голик. Интернет-фанат. Страстный фанатик алкоголя».
More Stories
Брабандцы обеспокоены изменением климата
Фотогалерея и встреча пациентов по ГС в UMCG
Подкаст: ex20ins EGFR мутируют НМРЛ в повседневной клинической практике