Minden iLive-tartalmat orvosi szempontból felülvizsgáltak vagy tényszerűen ellenőriznek, hogy a lehető legtöbb tényszerű pontosságot biztosítsák.
Szigorú beszerzési iránymutatásunk van, és csak a jó hírű média oldalakhoz, az akadémiai kutatóintézetekhez és, ha lehetséges, orvosilag felülvizsgált tanulmányokhoz kapcsolódik. Ne feledje, hogy a zárójelben ([1], [2] stb.) Szereplő számok ezekre a tanulmányokra kattintható linkek.
Ha úgy érzi, hogy a tartalom bármely pontatlan, elavult vagy más módon megkérdőjelezhető, jelölje ki, és nyomja meg a Ctrl + Enter billentyűt.
A mesterséges intelligencia előre jelezheti a prognózist a tripla negatív emlőrákban
Utolsó ellenőrzés: 02.07.2025
A svéd Karolinska Intézet kutatói azt vizsgálták, hogy a különböző mesterséges intelligencia modellek milyen jól tudják megjósolni a tripla-negatív emlőrák prognózisát a tumoron belüli bizonyos immunsejtek elemzésével. A tanulmány, amely az eClinicalMedicine folyóiratban jelent meg, fontos lépés afelé, hogy a mesterséges intelligencia felhasználható legyen a rákellátásban a betegek egészségének javítása érdekében.
A tumorba infiltrálódó limfociták olyan immunsejt-típusok, amelyek fontos szerepet játszanak a rák elleni küzdelemben. Amikor jelen vannak egy tumorban, az azt jelenti, hogy az immunrendszer megpróbálja megtámadni és elpusztítani a rákos sejteket.
Ezek az immunsejtek fontosak lehetnek annak előrejelzésében, hogy egy úgynevezett tripla-negatív emlőrákban szenvedő beteg hogyan reagál a kezelésre, és hogyan fog lezajlani a betegség. Az immunsejtek értékelésének eredményei azonban változhatnak, amikor a patológusok végzik. A mesterséges intelligencia (MI) segíthet a folyamat szabványosításában és automatizálásában, de nehéz volt bizonyítani, hogy a MI elég jól működik-e az egészségügyi ellátásban való felhasználáshoz.
Tíz mesterséges intelligencia modell összehasonlítása
A kutatók tíz különböző mesterséges intelligencia modellt teszteltek, és összehasonlították azok képességét a tumorba infiltrálódó limfociták elemzésére tripla-negatív emlőrák szövetmintákban.
Az eredmények azt mutatták, hogy a mesterséges intelligencia modellek analitikai teljesítménye eltérő volt. Ezen különbségek ellenére tízből nyolc modell jó predikciós képességet mutatott, ami azt jelenti, hogy hasonló módon tudták megjósolni a betegek jövőbeli egészségi állapotát.
„Még a kisebb mintákon betanított modellek is jó predikciós képességet mutattak, ami arra utal, hogy a tumorba infiltrálódó limfociták megbízható biomarkerek” – mondta Balázs Aç, a Karolinska Intézet Onkológiai és Patológiai Tanszékének kutatója.
Független kutatásra van szükség
A tanulmány kimutatta, hogy nagy adathalmazokra van szükség a különböző mesterséges intelligencia eszközök összehasonlításához és minőségük biztosításához az egészségügyi alkalmazás előtt. Bár az eredmények ígéretesek, további validációra van szükség.
„Tanulmányunk kiemeli a független, a valós klinikai gyakorlatot utánzó tanulmányok fontosságát” – mondja Balazs Aç. „Csak ilyen vizsgálatok révén lehetünk biztosak abban, hogy a mesterséges intelligencia eszközei megbízhatóak és hatékonyak a klinikai alkalmazásban.”