Személyre szabott rákkezelés-tervezést segít elő a mesterséges intelligencia alapú digitális ikerplatform. A Hongkongi Műszaki Egyetem kutatócsoportja kifejlesztett egy betegközpontú szimulációs rendszert, amely leküzdi a hagyományos statikus diagnózis korlátait.
Új, mesterséges intelligenciára épülő digitális ikerrendszert fejlesztettek hongkongi kutatók, amely a betegek genetikai adatait, orvosi képalkotásait és klinikai információit egyesítve képes folyamatosan követni az állapotváltozásokat.
A rendszer a különböző kezelési lehetőségek várható hatását is szimulálhatja, így pontosabb és személyre szabottabb döntéseket támogathat a daganatos betegek ellátásában.
Folyamatosan frissülő digitális betegmodellt hoz létre az MI
A Hongkongi Műszaki Egyetem (Hong Kong Polytechnic University – PolyU) kutatócsoportja egy úgynevezett Mesterséges Intelligencia Virtuális Páciens Szimulációs Rendszert (AI Virtual Patient Simulation System) fejlesztett.
A megoldás többféle információt kapcsol össze az eddigi, gyakran egyetlen CT-felvételre, genetikai vizsgálatra vagy statikus egészségügyi adatra épülő mesterségesintelligencia-eszközökkel szemben.
A rendszer a genetikai adatokat, orvosi képalkotásokat, patológiai eredményeket, laborvizsgálatokat és klinikai dokumentációt egyetlen modellben egyesíti. Ennek segítségével egy folyamatosan frissülő digitális iker készül a páciensről, amely képes követni az egészségi állapot változásait.
A technológia különösen a daganatos és kritikus állapotú betegek kezelésében lehet hasznos, ahol a betegség lefolyása összetett, többféle terápiás lehetőség áll rendelkezésre és a kezelési döntéseknek komoly következményei lehetnek.
A páciensek is aktívabb szerepet kaphatnak
A kutatók nemcsak az orvosok számára hoztak létre digitális platformot, hanem egy mobilalkalmazást is fejlesztettek a betegeknek.
Olvasd el: Kiújul a vastagbélrák? Előrejelzi a mesterséges intelligencia
Az alkalmazáson keresztül a páciensek feltölthetik egészségügyi dokumentumaikat, rögzíthetik napi tüneteiket és folyamatosan követhetik állapotukat. Az adatok titkosított Deep Feature QR-kód segítségével biztonságosan továbbíthatók különböző klinikák, kórházak és eszközök között.
A cél, hogy a betegek ne csupán passzív résztvevői legyenek a kezelésnek, hanem aktívabban bekapcsolódhassanak saját egészségük nyomon követésébe.
Az immunterápia hatását is előre jelezheti
A kutatócsoport egy másik MI-megoldást is bemutatott, amely a nem kissejtes tüdőrákban szenvedő betegek immunterápiára adott válaszának előrejelzését segítheti.
A Visual-Global Relation Fusion Network (ViGNet) nevű rendszer a szövettani képeket a klinikai és genetikai adatokkal, többek között a génexpressziós profilokkal együtt elemzi.
A vizsgálatok során a ViGNet a korábbi módszereknél jobb eredményt ért el az immunterápiára adott válasz előrejelzésében, 82,55 százalékos teljesítményt produkálva a megkülönböztetésben.
A fejlesztés így hozzájárulhat ahhoz, hogy az orvosok pontosabb képet kapjanak arról, mely kezelés lehet hatékony egy adott páciens esetében. A diagnózist, a beteg állapotának követését és a kezelés értékelését is egyetlen platformon kapcsolja össze – emelte ki Lawrence Chan, a Hong Kongi Műszaki Egyetem Egészségtechnológiai és Informatikai Tanszékének docense, a kutatás vezetője.
„A Mesterséges Intelligencia Virtuális Páciens Szimulációs Rendszer egy innovatív és átfogó platform, amely integrálja a diagnózist, a monitorozást és a kezelés értékelését” – mondta Chan.
Hozzátette: a technológia a különböző egészségügyi adatokban rejlő, nehezen felismerhető összefüggéseket is képes azonosítani, miközben egyfajta „monitorozó őrszemként” jelezheti az egészségügyi csapatnak, ha a beteg biomarkerei vagy tünetei rendellenességet mutatnak.
„Ez a technológia segíthet lerövidíteni a diagnózis és az értékelés idejét, támogatva az egészségügyi szakembereket abban, hogy pontosabb, hatékonyabb és személyre szabottabb kezelési terveket dolgozzanak ki a daganatos vagy más kritikus állapotú betegek számára” – hangsúlyozta a kutató.
A fejlesztés fontos lépés lehet a személyre szabott orvoslás felé, hiszen az MI nem egyetlen vizsgálati eredményből próbál következtetni, hanem a páciensről rendelkezésre álló különböző adatokat folyamatosan együtt értékeli.
Forrás: medicalxpress
Olvasd el: Működő vírusokat tervezett a mesterséges intelligencia – de mire lesznek jók?
B.A.
