Diagnostic du cancer basé sur l'IA : un système d'IA révolutionnaire

Les progrès de l'intelligence artificielle ont permis non seulement de diagnostiquer des maladies graves comme le cancer, mais aussi de prédire leur évolution. Harvard Medical School (Nouvelle fenêtre)a récemment dévoilé un modèle d'IA polyvalent nommé Chief qui peut être utilisé comme ChatGPT pour diagnostiquer et prédire les résultats de différents types de cancer.

La majorité des systèmes d'IA contre le cancer se concentrent sur des tâches spécifiques. Par exemple, l'identification des cellules cancéreuses et le calcul des mutations génétiques d'une tumeur. Le modèle Chief est beaucoup plus avancé. Il peut être utilisé pour diagnostiquer de nombreux types de cancer, prédire le taux de survie du patient et fournir des conseils sur le traitement approprié.

Une vision personnalisée du traitement

Le modèle utilise l'analyse d'images pour prédire le profil génétique des tissus cancéreux avec une grande précision. Chief a été testé sur 19 (Nouvelle fenêtre), types de cancer (Nouvelle fenêtre),. Sa flexibilité est comparable à celle de ChatGPT. Le « microenvironnement tumoral » peut être identifié. Le tissu qui entoure un cancer est crucial pour la réponse au traitement.

Chief peut déterminer si un patient est plus susceptible de bien réagir à la radiothérapie, à la chirurgie ou à la chimiothérapie. Sa capacité à prédire avec précision la réponse d’un cancer aux traitements conventionnels est l’une de ses plus grandes avancées. Mais il a également la capacité d’identifier des caractéristiques tumorales qui n’étaient pas auparavant reconnues comme étant liées à la survie des patients. La capacité de personnaliser le traitement peut aider à guider le développement de nouveaux traitements ciblés pour les patients résistants aux options conventionnelles. Cet outil a identifié de nouvelles caractéristiques du cancer qui étaient liées à la survie des patients. Il démontre la puissance des méthodes basées sur l’IA pour évaluer efficacement les cancers et identifier les patients qui sont moins réactifs au traitement standard.

Réduire enfin les disparités de ressources dans la lutte contre le cancer

Des chercheurs de la Harvard Medical School (Nouvelle fenêtre) Les chercheurs ont développé une large base de connaissances en formant « Chief ». Ils ont utilisé 15 000 000 d’images de tissus. Les chercheurs ont ensuite entraîné le modèle avec 60 000 lames de tissus provenant de différents types d’organes. Cela lui a permis d’analyser des images complètes et spécifiques. Il peut ensuite associer les détails de l’image à leur contexte global. Cela est essentiel pour évaluer avec précision les caractéristiques du cancer. Il a ensuite été testé sur 19 400 images de patients du monde entier, où il a surpassé les méthodes d’IA existantes en termes de détection du cancer, d’identification de l’origine de la tumeur et même de prédiction des mutations qui sont associés aux réponses au traitement par 36%.

Les chercheurs prévoient de former « Chief » sur les maladies rares, les images de tissus précancéreux qui pourraient aider à la détection précoce du cancer et à sa prévention. Les chercheurs prévoient également d’intégrer davantage d’informations moléculaires pour différencier les cancers de divers degrés d’agressivité et prédire les avantages du traitement ainsi que les effets secondaires. Pour combler les lacunes en matière de ressources et améliorer les soins contre le cancer, l’objectif ultime de « Chief » est de le rendre accessible à tous.

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