تاثیر متحول کننده زندگی و قابل اندازه گیری هوش مصنوعی بر سرطان

استفاده از داده های بزرگ برای تقویت هوش مصنوعی در تشخیص و درمان سرطان

ادغام هوش مصنوعی در فرآیند تصمیم‌گیری مراقبت‌های بهداشتی به انقلابی در این زمینه کمک می‌کند و به تصمیمات درمانی دقیق‌تر و منسجم‌تری منجر می‌شود، زیرا توانایی تقریباً نامحدود آن در شناسایی الگوهای بسیار پیچیده برای انسان‌هاست.

رشته انکولوژی مجموعه داده های عظیمی از تاریخچه های بالینی بدون ساختار گرفته تا داده های تصویربرداری و توالی ژنومی را در مراحل مختلف سفر بیمار تولید می کند. هوش مصنوعی می‌تواند «هوشمندانه» دسته‌های داده در مقیاس بزرگ را با سرعت‌های بالاتری نسبت به روش‌های سنتی تجزیه و تحلیل کند، که برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشینی که برای ابزارهای آزمایش و نظارت پیشرفته سرطان بنیادی هستند، حیاتی است. هوش مصنوعی همچنین دارای قابلیت‌های ذاتی فوق‌العاده‌ای در تشخیص الگو برای مدل‌سازی کارآمد پیچیدگی‌های مجموعه داده است. این مهم است زیرا درک عمیق‌تر و چند لایه‌ای از تأثیر امضاهای مولکولی ظریف در ژنومیک سرطان و ریزمحیط‌های تومور را ممکن می‌سازد. کشف الگویی بین ژن‌هایی که فقط در زیرمجموعه خاصی از موارد سرطان یا الگوهای پیشرفت سرطان یافت می‌شود، می‌تواند به یک رویکرد مناسب‌تر و خاص‌تر برای درمان منجر شود.

هدف نهایی چیست؟ تست‌های سرطان مبتنی بر هوش مصنوعی که از تصمیم‌گیری بالینی برای پزشکان و بیمارانشان در هر مرحله از سفر سرطان پشتیبانی می‌کند – از غربالگری و تشخیص، تا شناسایی درمان مناسب، و برای نظارت بر پاسخ بیماران به مداخلات و پیش‌بینی عود.

کیفیت و کمیت داده: کلید موفقیت هوش مصنوعی

در نهایت، یک الگوریتم هوش مصنوعی فقط به اندازه کیفیت داده‌ای که آن را آموزش می‌دهد خوب خواهد بود. داده‌های ضعیف، ناقص یا برچسب‌گذاری نادرست می‌تواند توانایی هوش مصنوعی را برای یافتن بهترین الگوها (زباله در داخل، زباله‌ها بیرون) کند. این به ویژه در مورد مراقبت از سرطان صادق است، جایی که مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده بر دقت بی‌عیب و نقصی تکیه می‌کند – برای مثال، یک اصلاح ژن از هزاران ژن، می‌تواند نشانه‌ای از توسعه تومور باشد و به تشخیص زودهنگام کمک کند. اطمینان از اینکه سطح کیفیت بالا زمان بر و پرهزینه است، اما منجر به داده های بهتری می شود که منجر به دقت آزمایش بهینه می شود. با این حال، توسعه یک معدن طلای مفید با چالش‌های مهمی همراه است. به عنوان مثال، جمع آوری داده های ژنومی و مولکولی در مقیاس بزرگ، که می تواند میلیون ها نقطه داده را شامل شود، یک کار پیچیده است. با داشتن بالاترین کیفیت سنجش که این ویژگی های سرطان را با دقت و وضوح بی عیب و نقص اندازه گیری می کند، شروع می شود. داده‌های مولکولی جمع‌آوری‌شده نیز باید از نظر جغرافیایی و نمایش بیمار تا حد امکان متنوع باشد تا ظرفیت پیش‌بینی مدل‌های آموزشی افزایش یابد. همچنین از ایجاد همکاری‌ها و مشارکت‌های چند رشته‌ای بلندمدت سود می‌برد که می‌تواند به جمع‌آوری و پردازش داده‌های خام برای تجزیه و تحلیل کمک کند. در نهایت، تدوین استانداردهای اخلاقی سختگیرانه در رسیدگی به داده ها در مورد اطلاعات مراقبت های بهداشتی و رعایت مقررات سختگیرانه حفظ حریم خصوصی بیماران از اهمیت بالایی برخوردار است، که گاهی اوقات می تواند در جمع آوری داده ها چالش ایجاد کند.

فراوانی داده‌های دقیق و دقیق نه تنها منجر به قابلیت‌های آزمایشی می‌شود که می‌تواند الگوها را به سرعت بیابد و پزشکان را با بهترین فرصت برای رسیدگی به نیازهای برآورده نشده بیماران خود توانمند می‌سازد، بلکه هر جنبه‌ای از تحقیقات بالینی، به‌ویژه جستجوی فوری را بهبود و پیشرفت می‌دهد. برای داروهای بهتر و نشانگرهای زیستی برای سرطان.

هوش مصنوعی از قبل در مراقبت و درمان سرطان وعده داده است

روش‌های مؤثرتری برای آموزش هوش مصنوعی در حال حاضر در حال اجراست. من و همکارانم الگوریتم‌هایی را از مجموعه‌ای از داده‌ها آموزش می‌دهیم، از جمله نتایج تصویربرداری، داده‌های بافت بیوپسی، اشکال متعدد توالی‌یابی ژنومی، و نشانگرهای زیستی پروتئین، در میان دیگر آنالیزها – که همه اینها به مقادیر عظیمی از داده‌های آموزشی می‌انجامد. توانایی ما برای تولید داده‌هایی در مقیاس کوادریلیون‌ها به جای میلیاردها به ما این امکان را داده است که برخی از اولین تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده واقعاً دقیق را در استفاده بالینی بسازیم، مانند شناسایی تومور برای سرطان‌های پیشرفته با منشا اولیه ناشناخته یا مسیرهای درمان شیمی‌درمانی پیش‌بینی‌کننده که شامل تغییرات ژنتیکی ظریف است. .

در Caris Life Sciences، ما ثابت کرده‌ایم که اعتبارسنجی و آزمایش گسترده الگوریتم‌ها ضروری است و مقایسه با شواهد دنیای واقعی نقش کلیدی دارد. برای مثال، الگوریتم‌های آموزش‌دیده ما برای تشخیص سرطان‌های خاص از اعتبارسنجی در برابر داده‌های بافت‌شناسی آزمایشگاهی بهره می‌برند، در حالی که پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی برای رژیم‌های درمانی را می‌توان با نتایج بقای بالینی در دنیای واقعی مقایسه کرد.

با توجه به پیشرفت های سریع در تحقیقات سرطان، تجربه نشان می دهد که یادگیری مستمر و اصلاح الگوریتم بخشی جدایی ناپذیر از یک استراتژی موفق هوش مصنوعی است. همانطور که درمان‌های جدید توسعه می‌یابد و درک ما از مسیرهای بیولوژیکی که منجر به سرطان می‌شود، تکامل می‌یابد، به‌روزرسانی مدل‌ها با به‌روزترین اطلاعات، بینش عمیق‌تری ارائه می‌دهد و حساسیت تشخیص را افزایش می‌دهد.

این فرآیند یادگیری مداوم اهمیت همکاری گسترده بین توسعه دهندگان هوش مصنوعی و جوامع بالینی و تحقیقاتی را برجسته می کند. ما دریافتیم که توسعه ابزارهای جدید برای تجزیه و تحلیل داده ها با سرعت بیشتر و با حساسیت بیشتر، همراه با بازخورد انکولوژیست ها، ضروری است. خط پایانی: معیار واقعی موفقیت الگوریتم هوش مصنوعی این است که تا چه حد دقیق انکولوژیست ها را با بینش های قابل اعتماد و پیش بینی مورد نیازشان تجهیز می کند و استراتژی هوش مصنوعی چقدر با پارادایم های درمانی در حال تغییر سازگار است.

کاربردهای واقعی هوش مصنوعی در حال افزایش نرخ بقا و بهبود مدیریت سرطان هستند

پیشرفت‌ها در مقیاس و کیفیت داده‌ها قبلاً با گسترش جعبه ابزار تصمیم‌گیری پزشک، که نتایج مثبتی در دنیای واقعی بر نتایج مراقبت و بقای بیمار داشته است، تأثیرات قابل اندازه‌گیری داشته است. اولین ابزار هوش مصنوعی تایید شده بالینی برای انتخاب روش های درمانی شیمی درمانی برای سرطان متاستاتیکی که درمان آن دشوار است می تواند به طور بالقوه بقای بیمار را افزایش دهد. 17.5 ماه، در مقایسه با تصمیمات درمانی استانداردی که بدون الگوریتم های پیش بینی اتخاذ شده اند¹. یک ابزار هوش مصنوعی متفاوت می تواند تومور منشا ده ها سرطان متاستاتیک را با دقت بیش از 94 درصد پیش بینی می کند² – که برای ایجاد یک برنامه درمانی موثر حیاتی است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنین بر اساس ژنتیک تومور منحصر به فرد هر فرد، پیش‌بینی می‌کنند که یک تومور تا چه اندازه به ایمونوتراپی پاسخ می‌دهد. در هر یک از این موارد، جعبه ابزار هوش مصنوعی تصمیم گیری بالینی را تقویت می کند که نتایج بیمار را در مقایسه با استانداردهای مراقبت فعلی بهبود می بخشد.

منتظر انقلاب هوش مصنوعی در سرطان باشید

هوش مصنوعی در حال حاضر نحوه تشخیص زودهنگام سرطان و نحوه درمان آن را در طول مسیر تغییر می دهد. مدیریت سرطان به زودی پزشکانی را خواهد داشت که با هوش مصنوعی یکپارچه در زمان واقعی برای درمان و نظارت بر بیماران کار کنند و یک قدم جلوتر از تلاش‌های سرطان برای گول زدن داروهای دارای جهش باشند. علاوه بر بهبود مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای تشخیص زودهنگام سرطان و ارائه پارادایم‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده مؤثرتر، امروزه پزشکان، محققان و شرکت‌های بیوتکنولوژی سخت در تلاش هستند تا از داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌های هوش مصنوعی برای هدایت اکتشافات درمانی جدید و نشانگرهای زیستی مولکولی برای فردا استفاده کنند.

در آینده‌ای نه چندان دور، این پیشرفت‌های غیرممکن در هوش مصنوعی بسیار فراتر از مراقبت از سرطان به همه وضعیت‌های بیماری خواهد رسید و به دوران عدم قطعیت پایان می‌دهد و پزشکی را دقیق‌تر، شخصی‌تر و مؤثرتر می‌کند.