Yenilikçi bir yapay zeka algoritması, meme kanseri tedavisi gören hastalara önemli avantajlar sağlayabilir. Spesifik olarak, algoritma kemoterapi için uygun olmayan adayları belirleme potansiyeline sahiptir ve böylece ciddi yan etki riskini azaltır. Ayrıca, uygun görülen hastalarda cerrahi sonuçların iyileştirilmesini kolaylaştırabilir.
Meme kanseri olan kadınların ameliyattan önce kemoterapiden fayda görüp görmeyeceğini tahmin eden yapay zeka (AI) teknolojisi, mühendisler tarafından şu adreste geliştirildi: Waterloo Üniversitesi.
Dr. Alexander Wong liderliğindeki açık kaynaklı Cancer-Net girişiminin bir parçası olan yeni yapay zeka algoritması, uygun olmayan adayların kemoterapinin ciddi yan etkilerinden kaçınmasına yardımcı olabilir ve daha iyi cerrahi sonuçların önünü açabilir. uygundur.
“Belirli bir meme kanseri hastası için doğru tedaviyi belirlemek şu anda çok zor ve o hasta için gerçek bir fayda sağlama olasılığı düşük olan tedavileri kullanmaktan kaynaklanan gereksiz yan etkilerden kaçınmak çok önemlidir.” dedi sistem tasarımı mühendisliği profesörü Wong.
“Bir hastanın belirli bir tedaviye iyi yanıt verip vermeyeceğini tahmin etmeye yardımcı olabilecek bir yapay zeka sistemi, doktorlara bir hasta için en iyi kişiselleştirilmiş tedaviyi yazmaları için gereken aracı sağlar. iyileşmeyi ve hayatta kalmayı iyileştirmek için hasta.”
Vizyon ve Görüntü İşleme (VIP) Laboratuvarı’nda yüksek lisans öğrencisi olan Amy Tai’nin liderliğindeki bir projede, yapay zeka yazılımı, yeni bir cihazla yapılan meme kanseri görüntüleriyle eğitildi. Wong tarafından icat edilen manyetik görüntü rezonans yöntemi ve ekibine sentetik korelasyonlu difüzyon görüntüleme (CDI) adı verildi.
Eski meme kanseri vakalarının CDI görüntülerinden derlenen bilgiler ve bunların sonuçlarıyla ilgili bilgilerle yapay zeka, ameliyat öncesi kemoterapi tedavisinin yeni hastalara fayda sağlayıp sağlamayacağını temel olarak tahmin edebilir. CDI görüntülerinde.
Neoadjuvan kemoterapi olarak bilinen ameliyat öncesi tedavi, ameliyatı mümkün kılmak veya kolaylaştırmak için tümörleri küçültebilir ve mastektomi gibi büyük ameliyatlara olan ihtiyacı azaltabilir.
“I’ VIP Lab direktörü ve Kanada Yapay Zeka Araştırma Başkanı Wong, “Derin öğrenme yapay zekası, bir hastanın belirli bir tedaviden fayda sağlayıp sağlayamayacağıyla ilgili kalıpları görme ve keşfetme potansiyeline sahip olduğundan, bu teknoloji konusunda oldukça iyimserim” dedi. ve Tıbbi Görüntüleme.
Med-NeurIPS’de kısa bir süre önce “Cancer-Net BCa: Meme Kanseri Patolojik Tam Tepki Tahmini Kullanarak Hacimsel Derin Radyomik Özelliklerden Sentetik İlişkili Difüzyon Görüntüleme” adlı projeyle ilgili bir makale sunuldu. AI üzerine büyük bir uluslararası konferans olan NeurIPS 2022’nin.
Yeni yapay zeka algoritması ve meme kanserinin CDI görüntülerinin eksiksiz veri kümesi, diğer araştırmacıların bu alanda ilerlemeye yardımcı olabilmesi için Cancer-Net girişimi aracılığıyla herkesin erişimine açıldı.
Referans: “Kanser -Net BCa: Sentetik Korelasyonlu Difüzyon Görüntülemeden Hacimsel Derin Radyomik Özellikler Kullanılarak Meme Kanseri Patolojik Tam Tepki Tahmini”, yazan Chi-en Amy Tai, Nedim Hodzic, Nic Flanagan, Hayden Gunraj ve Alexander Wong, 10 Kasım 2022, Bilgisayar Bilimi > Bilgisayarla Görü ve Örüntü Tanıma.
arXiv:2211.05308