AI による癌診断: 革新的な AI システム

人工知能の進歩により、がんなどの重篤な病気を診断するだけでなく、その経過を予測することも可能になった。ハーバード大学医学部 (新しいウィンドウ)最近、さまざまな種類のがんの診断と転帰の予測に ChatGPT として使用できる、Chief という多目的 AI モデルを公開しました。

AI がんシステムの大部分は、特定のタスクに焦点を当てています。たとえば、がん細胞を特定し、腫瘍の遺伝子変異を計算します。Chief モデルははるかに高度です。Chief モデルは、多くの種類のがんを診断し、患者の生存率を予測し、適切な治療に関するアドバイスを提供するために使用できます。

治療の個別化ビジョン

このモデルは画像解析を利用して癌組織の遺伝子プロファイルを高精度で予測する。チーフは19日にテストされた。 (新しいウィンドウ) がんの種類 (新しいウィンドウ)その柔軟性は ChatGPT に匹敵します。「腫瘍微小環境」を特定できます。がんを取り囲む組織は治療の反応にとって非常に重要です。

Chief は、患者が放射線療法、手術、化学療法のどれによく反応する可能性が高いか判断できます。従来の治療に対するがんの反応を正確に予測する能力は、このツールの最大のブレークスルーの 1 つです。しかし、このツールは、これまで患者の生存と関連があるとは認識されていなかった腫瘍の特性を特定する能力も備えています。治療を個別化する能力は、従来の治療法に抵抗性のある患者に対する新しい標的治療の開発に役立ちます。このツールは、患者の生存と関連するがんの新しい特性を特定しました。これは、がんを効果的に評価し、標準治療への反応が低い患者を特定する AI ベースの方法の威力を実証しています。

最終的には癌との戦いにおける資源の格差を埋める

ハーバード大学医学部の研究者 (新しいウィンドウ) 「チーフ」を訓練することで、大規模な知識ベースが構築されました。彼らは1500万枚の組織画像を使用しました。研究者はその後、さまざまな臓器タイプの組織スライド6万枚でモデルを訓練しました。これにより、完全な画像と特定の画像の両方を分析できるようになりました。その後、画像の詳細を全体的なコンテキストに関連付けることができます。これは、がんの特性を正確に評価するために不可欠です。その後、世界中の患者の画像19,400枚でテストされ、がんの検出、腫瘍の起源の特定、さらには変異の予測に関して、既存のAI手法を上回りました。 36% による治療反応と関連しています。

研究者たちは、がんの早期発見と予防に役立つ可能性のある希少疾患や前がん組織の画像について「チーフ」を訓練する予定です。研究者たちはまた、さまざまなレベルの攻撃性のがんを区別し、治療のメリットと副作用を予測するために、より多くの分子情報を組み込む予定です。リソースのギャップを埋めてがん治療を改善するために、「チーフ」の究極の目標は、すべての人が利用できるようにすることです。

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