Нове публикације
Вештачка интелигенција може предвидети прогнозу код троструко негативног рака дојке
Последње прегледано: 02.07.2025
Сви иЛиве садржаји су медицински прегледани или проверени како би се осигурала што већа тачност.
Имамо стриктне смјернице за набавку и само линкамо на угледне медијске странице, академске истраживачке институције и, кад год је то могуће, медицински прегледане студије. Имајте на уму да су бројеви у заградама ([1], [2], итд.) Везе које се могу кликнути на ове студије.
Ако сматрате да је било који од наших садржаја нетачан, застарио или на неки други начин упитан, одаберите га и притисните Цтрл + Ентер.
Истраживачи са Каролинског института у Шведској проучавали су колико добро различити модели вештачке интелигенције могу предвидети прогнозу троструко негативног рака дојке анализирајући одређене имуне ћелије унутар тумора. Студија, објављена у часопису eClinicalMedicine, важан је корак ка коришћењу вештачке интелигенције у лечењу рака ради побољшања здравља пацијената.
Тумор-инфилтрирајући лимфоцити су врста имуних ћелија које играју важну улогу у борби против рака. Када су присутни у тумору, то значи да имуни систем покушава да нападне и уништи ћелије рака.
Ове имуне ћелије могу бити важне за предвиђање како ће пацијент са такозваним троструко негативним раком дојке реаговати на лечење и како ће болест напредовати. Међутим, резултати процене имуних ћелија могу варирати када то раде патолози. Вештачка интелигенција (ВИ) може помоћи у стандардизацији и аутоматизацији овог процеса, али је било тешко доказати да ВИ довољно добро функционише за употребу у здравству.
Десет модела вештачке интелигенције упоређено
Истраживачи су тестирали десет различитих модела вештачке интелигенције и упоредили њихову способност да анализирају лимфоците који инфилтрирају тумор у троструко негативним узорцима ткива рака дојке.
Резултати су показали да се модели вештачке интелигенције разликују у својим аналитичким перформансама. Упркос овим разликама, осам од десет модела показало је добру предиктивну способност, што значи да су били у стању да предвиде будуће здравствено стање пацијената на сличан начин.
Чак су и модели обучени на мањем броју узорака показали добру предиктивну способност, што указује да су лимфоцити који инфилтрирају тумор поуздан биомаркер“, рекао је Балаж Ач, истраживач на Одељењу за онкологију и патологију у Каролинском институту.
Потребно је независно истраживање
Студија показује да су потребни велики скупови података како би се упоредили различити алати вештачке интелигенције и осигурао њихов квалитет пре примене у здравству. Иако су резултати обећавајући, потребна је додатна валидација.
„Наша студија истиче важност независних студија које опонашају клиничку праксу из стварног света“, каже Балаж Ач. „Само кроз таква испитивања можемо бити сигурни да су алати вештачке интелигенције поуздани и ефикасни за клиничку употребу.“