AI 기반 암 진단: 혁신적인 AI 시스템

인공지능의 발전으로 암과 같은 심각한 질병을 진단할 수 있을 뿐만 아니라 그 진행 과정을 예측할 수도 있게 되었습니다. 하버드 의대 (새 창)최근, 다양한 암 유형을 진단하고 결과를 예측하는 ChatGPT로 사용할 수 있는 Chief라는 다목적 AI 모델을 공개했습니다.

대부분의 AI 암 시스템은 특정 작업에 집중합니다. 예를 들어, 암세포를 식별하고 종양의 유전자 돌연변이를 계산합니다. Chief 모델은 훨씬 더 발전했습니다. Chief 모델은 다양한 유형의 암을 진단하고, 환자의 생존율을 예측하고, 적절한 치료에 대한 조언을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.

치료에 대한 개인화된 비전

이 모델은 이미지 분석을 사용하여 높은 정확도로 암 조직의 유전적 프로필을 예측합니다. Chief는 19 (새 창), 암 유형 (새 창),. 그 유연성은 ChatGPT와 비슷합니다. "종양 미세환경"을 식별할 수 있습니다. 암을 둘러싼 조직은 치료 반응에 중요합니다.

Chief는 환자가 방사선 치료, 수술 또는 화학 요법에 더 잘 반응할 가능성이 높은지 알 수 있습니다. 기존 치료에 대한 암의 반응을 정확하게 예측하는 능력은 가장 큰 돌파구 중 하나입니다. 그러나 이전에는 환자 생존과 관련이 있다고 인식되지 않았던 종양 특성을 식별하는 능력도 있습니다. 치료를 개인화하는 능력은 기존 옵션에 저항하는 환자를 위한 새로운 표적 치료 개발을 안내하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 도구는 환자 생존과 관련된 새로운 암 특성을 식별했습니다. AI 기반 방법의 힘을 보여주며 암을 효과적으로 평가하고 표준 치료에 덜 반응하는 환자를 식별합니다.

결국 암과의 싸움에서 자원 격차를 해소하다

하버드 의대 연구원들 (새 창) "Chief"를 훈련시켜 방대한 지식 기반을 개발했습니다. 그들은 15,000,000개의 조직 이미지를 사용했습니다. 그런 다음 연구원들은 다양한 장기 유형의 조직 슬라이드 60,000개로 모델을 훈련했습니다. 이를 통해 전체 이미지와 특정 이미지를 모두 분석할 수 있었습니다. 그런 다음 이미지의 세부 정보를 글로벌 컨텍스트와 연관시킬 수 있습니다. 이는 암 특성을 정확하게 평가하는 데 중요합니다. 그런 다음 전 세계 환자의 이미지 19,400개에서 테스트했으며, 암 탐지, 종양 기원 식별, 심지어 돌연변이 예측 측면에서 기존 AI 방법을 능가했습니다. 36%에 의한 치료 반응과 관련이 있습니다.

연구자들은 희귀 질환, 암의 조기 발견과 예방에 도움이 될 수 있는 전암 조직 이미지에 대해 "Chief"를 훈련시킬 계획입니다. 연구자들은 또한 다양한 공격성의 암을 구별하고 치료의 이점과 부작용을 예측하기 위해 더 많은 분자 정보를 통합할 계획입니다. 자원 격차를 메우고 암 치료를 개선하기 위해 "Chief"의 궁극적인 목표는 모든 사람이 이용할 수 있도록 하는 것입니다.

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