研究者チームは、単にがんのステージを評価するだけでなく、より正確でパーソナライズされた推定値を提供する、AI を活用したがん生存計算ツールを開発しました。驚くほど正確な結果をもたらす、希望の真の機器です。
人工知能はがんの生存予測におけるゲームを変える
と診断される未来を想像してみてください。 癌 これはもはや避けられない判決ではなく、より広範でより個人的な会話の出発点です。この病気に対する見方や対処法に革命をもたらすと期待される新しい AI を活用したツールのおかげで、この未来はあなたが思っているよりも近づいているかもしれません。
問題
これまで、がん患者の生存推定は主にがんの段階に依存していました。 しかし、医師の指摘にもあるように、 ローレン・ジャンチェフスキー、研究の筆頭著者は、「それだけではありません。がんの段階だけでなく、患者の生存に影響を与える可能性のある要因は他にも多数あります。」
そしてここで人工知能が登場します。研究チームは、機械学習として知られる AI の一種を使用して、「がん生存率計算ツール」と呼ばれるプロトタイプ ツールを作成しました。 オリジナルの論文はここで見つけてください。 このツールは巨大な腫瘍データベースでテストされており、乳がん、甲状腺がん、膵臓がんの患者の最初の XNUMX 年生存推定値を提供します。
研究の詳細
この研究は、各癌の種類の生存希望に最も影響を与える患者、腫瘍、治療の特徴を特定することを目的としていました。
収集されたデータは巨大なデータの一部でした 全国がんデータベース (NCDB)これには、米国で新たに診断されたがん症例の 72% の記録が含まれており、研究者らは、XNUMX 種類のがんすべてに対する患者、腫瘍、および治療に特有のいくつかの要因が生存率に大きく影響していることを発見しました。 たとえば、乳がんの場合、上位 4 つの要因は次のとおりです。 患者ががん手術を受けたかどうか。診断時の患者の年齢。腫瘍の大きさ。診断から治療までの時間。
「知的な」希望
Cancer Survival Calculator は、すでに使用されているツールとはいくつかの点で異なります。
- 患者の推定予後に影響を与えることが知られている特定の腫瘍バイオマーカーと治療変数が含まれます。
- 処理を高速化する機械学習などの新しいデータ モデルを使用します。
- 予測精度が向上します。
次のステップは? Janczewski 博士自身がそれらを特定しました。これらは、臨床現場でのがん生存計算機の使用と、選択された腫瘍センターでの計算機のテストを可能にするユーザー インターフェイスの最終版です。
この AI を活用したがん生存率計算ツールは、一縷の希望と新たな視点を提供します。より正確な推定値が得られるだけでなく、病気をより総合的かつ個別に把握できるようになり、患者と医師がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるようになります。
がんはもはや「無敵の敵」ではなく、より大きな認識と希望を持って直面すべき課題となる未来に向けた一歩です。
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