Tekoäly valmiina parantamaan keuhkosyövän diagnooseja

A team of engineers from the University of Cologne’s Faculty of Medicine and University Hospital Cologne have introduced an AI model that can help detect lung cancer tissue in minutes. The new system combines the most extensive data set related to the disease available and has shown some promising results. Here’s everything you need to know about how AI is poised to enhance lung cancer diagnosis in the near future.

Keuhkosyöpä

Keuhkosyöpä vei arviolta 1,3 miljoonaa ihmishenkeä vuonna 2023. Tämä sairaus on yksi maailman tappavimmista ja yleisimmistä. Keuhkosyövän tyypeistä epäpieni solukkoisen keuhkosyöpä (NSCLC) muodostaa yli 80 % kaikista keuhkosyövistä. Tämä keuhkosyövän muoto aiheuttaa pahanlaatuisia kasvaimia keuhkokudokseen ajan myötä.

Keuhkosyöpäpotilaiden on käydyttävä intensiivisillä ja kuluttavilla hoidoilla, jotta kasvaimet poistetaan ennen kuin ne tuhoavat ympäröivän kudoksen. Vaikka diagnoosi ja alkushoito maksavat keskimäärin +68 000 $, kuolleisuus on edelleen korkea. Siksi diagnoosia pidetään vain ennaltaehkäisyn jälkeen.

Patologinen tutkimus

Patologiset tutkimukset ovat tapa, jolla onkologit havaitsevat keuhkosyöpäkudosta. Tämä prosessi edellyttää terveydenhuollon ammattilaisia keräämään hematoksiini- ja eosini (H&E) -värjättyjä kudosnäytteitä. Onkologit tarkastelevat näitä näytteitä määrittääkseen, onko kasvainsoluja läsnä. Lisäksi he käyttävät tietojasi ja genetiikkaasi räätälöidäkseen tehokkaan hoidon.

Digitaalinen transformaatio

Kudoksen keräämisen ensimmäiset vaiheet ovat pysyneet samankaltaisina onkologiassa vuosikymmeniä. Kuitenkin tapa ja välineet, joilla data käsitellään, ovat siirtyneet digitaaliseen muotoon. Digitaaliset patologiaplatformit poistoivat tarpeen, että tutkijat tarkastelevat soluja mikroskooppien läpi. Nyt he käyttävät tietokoneen näyttöjä.

Patologian digitalisointi toi merkittäviä etuja, mukaan lukien mahdollisuuden integroida ohjelmistoja löytöprosesseihin. Nykyään suurin osa asiantuntijoista käyttää jonkinlaista digitaalista keuhkokudosanalyysiä tilasi määrittämiseen. Tulevina vuosina tekoäly korvaa manuaalisesti toimivat ohjelmistojärjestelmät ensisijaisena tapana määrittää keuhkosyövän läsnäolo kudoksissa.

Uudet mahdollisuudet

Tekoälymallit voivat hyödyntää laajaa histologisten kuvien valikoimaa ja poimia lisätietoa, jota ihmisen tarkkailijat eivät pysty keräämään. Tästä syystä on voimakas pyrkimys luoda tehokkaampia ja saavutettavampia tekoälypohjaisia patologisia järjestelmiä.

Tekoälykeuhkosyöpä-tutkimus

Tutkimus “Next generation lung cancer pathology: development and validation of diagnostic and prognostic algorithms” julkaistu lehdessä Cell Reports Medicine paljastaa uusia tekoälyalgoritmeja ja laskennallisen patologian alustan, joka on suunniteltu erityisesti NSCLC-diagnoosia varten.

Tutkimus osoittaa yhdistelmän uusia tekoälyperusmalleja ja edustaa suurinta ja merkittävintä tähän mennessä käytettyä tietoaineistoa. Järjestelmä integroi yksityiskohtaisen moniluokkaisen kudosaineiston, joka sisältää koko-levykuvia tärkeillä tiedoilla, kuten keuhkoadenokarsinoma ja ruusukkosolukarsinoma. Merkittävää on, että tekoälymalli sisälsi yli 4 000 diaa 1 527 potilaalta ja se johdettiin kansainvälisestä keuhkosyöpätutkimusyhteisöstä.

Testi

Tutkimuksen testausvaiheessa verrattiin kudosnäytteiden tuloksia asiantuntija-patologien arvioihin laadun varmistamiseksi. Tiimi pyrki käyttämään vain selitettäviä, itsenäisiä ja kykeneviä prognostisia parametreja, jotka on johdettu H&E‑värjätyistä kudosnäytteistä, mikä helpotti tulosten vahvistamista.

Kokeessa käytettiin neljää tekoälymallia. Jokainen tekoälyalgoritmi suunniteltiin tarkastelemaan ja määrittämään eri luokkia, kuten epiteelinen kasvainosanen, kasvaimen stroma, nekroottinen roskamateriaali ja limakalvo. Tekoälyjärjestelmä tarkasteli reaaliaikaista dataa ja vertasi sitä mallin sisäisiin kolmannen asteen imukudosrakenteen ja nekroosin arvioihin etsiäkseen samankaltaisuuksia.

Keuhkosyöpä-tutkimuksen tulokset

Tulokset paljastivat, että algoritmi oli erittäin tarkka ja nopeampi kuin muut keuhkosyöpäkasvainten määrittämismenetelmät. Tiimi osoitti 0,89 tarkkuuden, ja monet epätarkkuudet johtuvat pikseleihin liittyvistä optisista ongelmista eikä tekoälyalgoritmin havaitsemiskyvystä.

Hyödyt

Tekoälypohjainen keuhkosyövän havaitsemisjärjestelmä tuo markkinoille useita etuja. Yksi näistä on, että edulliset vaihtoehdot voidaan ottaa käyttöön syrjäisillä alueilla, joilla suurempia, erikoistuneempia laitteita ja ammattilaisia ei ole saatavilla. Näin ne voivat edistää tasapainoisempaa ja saavutettavampaa hoitoprosessia.

Automatisoitu analyysi

Yksi tekoälyjärjestelmän tärkeimmistä eduista on sen täysi automaatio. Kudoksenäytteet skannataan, näytetään, testataan ja hoitosuositukset tehdään järjestelmän toimesta. Diagnoosiaikojen lyhentämisen avulla potilaat voivat vähentää hoitotarpeita ja -kustannuksia.

Uusi tieto

Toinen merkittävä syy, miksi tämä tutkimus innostaa monia ammattilaisia, on se, että se avaa ovet uusille tiedonkeruumenetelmille. Tekoälyalgoritmit kehittyvät yhä kykenevämmiksi havaitsemaan vaikeasti nähtäviä kuvioita ja yhteyksiä tietoaineistoissa. Täten tämä järjestelmä pystyy jatkuvasti oppimaan vanhasta ja uudesta potilaiden kerätystä tiedosta, parantaen kykyjään.

Miljoonia keuhkosyöpäkudosnäytteitä on kerätty vuosien aikana, kun tätä tautia on tutkittu. Nämä tiedot voivat avata vihjeitä tuleviin ennaltaehkäisykeinoihin, kun ne syötetään suurempaan tekoälymalliin, joka pystyy havaitsemaan vaikeasti tunnistettavia kuvioita ja yhteyksiä.

Parannetut hoidot

Toinen merkittävä hyöty on paremmat hoidot. Tämä järjestelmä mahdollistaa terveydenhuollon ammattilaisten luoda optimoituja ja yksilöllisiä hoitoja potilaille ennätysajassa. Keuhkosyövän diagnoosi on ratkaisevan tärkeä taudin leviämisen estämisessä ja potilaiden kuolleisuuden vähentämisessä. Tulevaisuudessa nämä järjestelmät voitaisiin sijoittaa kotiisi tai jopa vuokrata yksityishenkilöille tai pienille klinikoille. Tämä avaisi ovet maailmanlaajuiseen käyttöönottoon samalla kun vähennettäisiin väärädiagnooseja, matkustustarvetta ja kaikkien osapuolten kustannuksia.

Keuhkosyöpä-tutkimuksen tutkijat

Projektin tutkimusryhmän johto oli tohtori Yuri Tolkach ja professori tohtori Reinhard Büttne Yleisen patologian ja patologisen anatomian instituutista Kölnin yliopistosairaalassa. Projekti toteutettiin mahdollistavien rahoitusavustusten avulla Pohjois-Ruotsin-Länsi-Phalian osavaltiolta, Saksan liittovaltion opetus- ja tutkimusministeriöltä sekä Wilhelm Sander -säätiöltä.

Kaksi yritystä, jotka voivat hyötyä tekoälykeuhkosyöpä-tutkimuksesta

Useita suuria lääketeollisuuden yrityksiä voisi hyötyä merkittävästi tämän uuden tekoälymallin integroinnista diagnoosi- ja hoitoprosessien parantamiseksi. Tämä edullinen vaihtoehto olisi helppo ottaa tehokkaasti käyttöön nykyisessä liiketoimintamallissa. Lisäksi nämä yritykset voisivat integroida omia tutkimustietojaan parantaakseen tekoälyn kykyjä entisestään. Tässä kaksi yritystä, joiden tulisi harkita tätä toimenpidettä lähiviikkoina.

1. Sanofi

SNY Hintakaavio

Sanofi (SNW.DE ) (SNY ) tuli markkinoille vuonna 1973 kansainvälisenä lääketeollisuusyrityksenä. Tämä Ranskassa toimiva yritys on pioneeri syöpädiagnostiikan ja -hoitojen alalla. Yritys tarjoaa monenlaisia tuotteita, mukaan lukien molekyylinen onkologia, immuno‑onkologia ja genomisen lääketieteen alustoja. Sanofi on saavuttanut suurta menestystä useiden hoitojen lanseerauksen ansiosta.

Sanofi koki äskettäin merkittävän hinnannousun, kun se ilmoitti, että ibrutinib‑moniskleroosin (MS) hoidon varhaistestit menivät hyvin. Tämä uutinen ei ollut pelkkää menestystä, sillä seuraavat kaksi testiä eivät antaneet yritykselle toivottuja tuloksia. Kuitenkin se vahvisti kauppiaiden luottamusta, koska tutkimus etenee oikeaan suuntaan. Tällä hetkellä yrityksellä on +13 ehdokasta kliinisissä kokeissa. Jos ne hyväksytään, nämä vaihtoehdot liitetään yrityksen lukuisiin muihin tarjouksiin, jotka on suunniteltu hoitamaan verisuon-, ihon-, keuhko-, rinta- ja hormonia positiivisia syöpiä.

2. Gilead Sciences

GILD Hintakaavio

Gilead Science on biolääkealan jättiläinen, joka on vuosien varrella saanut lukuisia tunnustuksia, mukaan lukien nimitys Fortune-lehden yksi arvostetuimmista lääketeollisuuden yrityksistä. Gilead Sciences (GILD ) erikoistuu syöpä-, hepatiitti- ja HIV-hoitoihin. Yrityksellä on kasvava onkologian osasto, joka voisi integroida tekoälydiagnostiikkajärjestelmän parantaakseen hoidon seurantakykyjä.

Gileadilla on toimintoja yli +30 maassa, ja sen pääkonttori sijaitsee Kaliforniassa. Yrityksellä on tällä hetkellä +18 000 työntekijää, ja sitä pidetään johtavana innovaattorina syöpähoidoissa. Gilead Science nähdään monien mielestä vahvana “hold“-sijoituksena, koska yrityksen tavoitteena on parantaa terveyden tasa-arvoa ja lisätä kaikkien pääsyä elämää mullistaviin hoitoihin.

Tekoäly on valmis muuttamaan lääketieteellistä alaa

Lääketieteellinen ala jatkaa tekoälyn omaksumista, mikä on avannut ovet tehokkaampiin menetelmiin ja diagnooseihin. Jo nyt on olemassa tekoälyjärjestelmiä, jotka voivat diagnoida sairauksia, ennustaa Alzheimerin tautia ja vähentää syöpähoitojen kustannuksia. Tulevaisuudessa tekoälyjärjestelmä voisi tulla kotitalousterveydenhuollon vaihtoehdoksi, joka on saatavilla kaikille.

Tekoälykeuhkosyövän diagnoosi on järkevää

Kun tarkastelet tekoälykeuhkosyövän diagnoositutkimuksen tuloksia, on helppo ymmärtää, miksi ihmiset ovat innoissaan. Tekoäly pystyy tarkasti määrittämään kasvainsolut alhaisemmilla kustannuksilla kuin nykyiset menetelmät. Lisäksi järjestelmä on rakennettu alusta alkaen jatkuvasti parantumaan uusien tietojen perusteella. Näin ollen tämä tiimi voidaan kiittää siitä, että se parantaa miljoonien ihmisten elämää tulevaisuudessa.

Lue lisää muista hienoista tekoälyprojekteista täältä.