Diagnosi del cancro basata sull'intelligenza artificiale: un sistema di intelligenza artificiale rivoluzionario

I progressi dell'intelligenza artificiale hanno reso possibile non solo diagnosticare malattie gravi come il cancro, ma anche prevederne il decorso. Harvard Medical School (Nuova finestra)ha recentemente presentato un modello di intelligenza artificiale multiuso denominato Chief, che può essere utilizzato come ChatGPT per diagnosticare e prevedere gli esiti di diversi tipi di cancro.

La maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale per la diagnosi del cancro si concentra su compiti specifici. Ad esempio, l'identificazione delle cellule tumorali e il calcolo delle mutazioni genetiche di un tumore. Il modello Chief è molto più avanzato. Il modello Chief può essere utilizzato per diagnosticare molti tipi di cancro, prevedere il tasso di sopravvivenza del paziente e fornire consigli sul trattamento più adatto.

Una visione personalizzata del trattamento

Il modello utilizza l'analisi delle immagini per prevedere il profilo genetico dei tessuti cancerosi con elevata precisione. Chief è stato testato su 19 (Nuova finestra), tipi di cancro (Nuova finestra),La sua flessibilità è paragonabile a quella di ChatGPT. È possibile identificare il "microambiente tumorale". Il tessuto che circonda un tumore è cruciale per la risposta al trattamento.

Chief è in grado di stabilire se un paziente ha maggiori probabilità di rispondere bene alla radioterapia, alla chirurgia o alla chemioterapia. La sua capacità di prevedere con precisione la risposta di un tumore ai trattamenti convenzionali è una delle sue più grandi innovazioni. Ma ha anche la capacità di identificare tratti tumorali la cui correlazione con la sopravvivenza del paziente non era stata precedentemente riconosciuta. La capacità di personalizzare il trattamento può contribuire a guidare lo sviluppo di nuovi trattamenti mirati per i pazienti resistenti alle opzioni convenzionali. Questo strumento ha identificato nuove caratteristiche tumorali correlate alla sopravvivenza del paziente. Dimostra la potenza dei metodi basati sull'intelligenza artificiale per valutare efficacemente i tumori e identificare i pazienti che rispondono meno al trattamento standard.

Colmare finalmente le disparità di risorse nella lotta contro il cancro

Ricercatori della Harvard Medical School (Nuova finestra) Hanno sviluppato un'ampia base di conoscenze addestrando "Chief". Hanno utilizzato 15.000.000 di immagini di tessuti. I ricercatori hanno poi addestrato il modello con 60.000 vetrini di tessuto provenienti da diversi tipi di organi. Questo gli ha permesso di analizzare sia immagini complete che specifiche. Può quindi associare i dettagli dell'immagine al loro contesto globale. Questo è fondamentale per valutare accuratamente le caratteristiche del cancro. È stato poi testato su 19.400 immagini di pazienti provenienti da tutto il mondo, dove ha superato i metodi di intelligenza artificiale esistenti in termini di rilevamento del cancro, identificazione dell'origine del tumore e persino previsione delle mutazioni. che sono associati alle risposte al trattamento da parte di 36%.

I ricercatori intendono addestrare "Chief" su malattie rare e immagini dei tessuti precancerosi che potrebbero contribuire alla diagnosi precoce del cancro e alla sua prevenzione. I ricercatori intendono inoltre integrare maggiori informazioni molecolari per differenziare tumori di diverso grado di aggressività e prevedere i benefici del trattamento, nonché gli effetti collaterali. Per colmare le lacune nelle risorse e migliorare l'assistenza oncologica, l'obiettivo finale di "Chief" è renderlo accessibile a tutti.

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