Natutukoy ng AI ang Maagang Kanser mula sa mga Larawan

Nais mo bang malaman kung paano natutukoy ng AI ang kanser nang maaga mula sa mga larawan? Alamin natin ang mga detalye kasama ang INVIAI sa artikulong ito!

Sa pamamagitan ng pagsasanay ng mga deep learning model sa libu-libong mga annotated na scan at slide, natututo ang AI ng mga pattern na maaaring hindi mapansin ng mga eksperto. Sa praktika, sinusuri ng mga AI tool ang mga larawan tulad ng mammogram, chest CT, X-ray, MRI, ultrasound, at mga pathology slide, na nagmamarka ng mga kahina-hinalang lugar at tinataya ang panganib.

Ang AI sa pangangalaga sa kanser ay "isang pambihirang oportunidad" upang mapabuti ang diagnosis at paggamot.

— Mga eksperto sa medikal na oncology

Halimbawa, isang AI-enhanced ultrasound ang nakatulong sa isang pasyente na maiwasan ang hindi kailangang thyroid biopsy sa pamamagitan ng pagpapakita na ang bukol ay benign, na nagpapakita ng praktikal na benepisyo ng teknolohiyang ito sa totoong klinikal na sitwasyon.

Paano Sinusuri ng AI ang mga Medikal na Larawan

Karaniwang gumagamit ang mga AI system para sa imaging ng deep learning (lalo na ang convolutional neural networks) na sinanay sa malalaking dataset. Sa panahon ng pagsasanay, natututo ang algorithm na kunin ang mga tampok tulad ng hugis, texture, at kulay na nagtatangi sa kanser mula sa malusog na tisyu.

Sa katunayan, nagiging isang sobrang sensitibong "ikalawang mambabasa" ang AI, na nagtuturo ng mga maliliit na sugat na maaaring hindi mapansin ng tao. Halimbawa, maaaring markahan ng AI na sumusuri ng mammogram o CT slice ang maliliit na calcification o nodule gamit ang mga kulay na kahon at alerto para suriin ng radiologist.

Daloy ng trabaho sa pagsusuri ng medikal na larawan gamit ang AI at pagkilala ng pattern

Screening para sa Kanser sa Suso

Ang mammography ay isang pangunahing halimbawa kung saan may malaking epekto ang AI. Ipinapakita ng mga pag-aaral na ang suporta ng AI ay makabuluhang nagpapabuti sa pagtuklas ng kanser sa suso sa mga screening program sa buong mundo.

Mga Kakayahan ng AI sa Mammography

Teknolohiyang pinahusay ng AI para sa screening ng kanser sa suso

Screening para sa Kanser sa Baga

Ginagamit din ang AI sa pagtuklas ng kanser sa baga sa mga medikal na larawan. Ang low-dose CT (LDCT) scan ay ginagamit para sa screening ng mga high-risk na naninigarilyo; pinapahusay ito ng AI sa pamamagitan ng pagpapabuti ng kalidad ng larawan at pagtuklas ng mga sugat.

Ipinapakita ng mga bagong modelo ang mataas na sensitivity para sa parehong benign at malignant na mga nodule sa baga, na may mga research system na nakakakita ng higit sa 90% ng mga nodule sa mga test scan. Inaprubahan ng FDA ng US ang mga AI tool para tumulong sa screening ng kanser sa baga, na kinikilala ang kanilang papel sa mas maagang diagnosis.

Maaaring makatulong din ang AI sa pag-personalize ng screening sa pamamagitan ng pagsasama ng imaging at datos ng pasyente, na nagpapahintulot sa mga algorithm na tukuyin kung sino ang nangangailangan ng mas madalas na scan batay sa indibidwal na profile ng panganib.

AI-assisted na pagtuklas ng kanser sa baga sa mga CT scan

Kanser sa Balat (Melanoma)

Ang dermoscopic imaging (pinalaking mga larawan ng balat) ay isa pang larangan kung saan namumukod-tangi ang AI. Ang mga makabagong deep learning model na sinanay sa sampu-sampung libong larawan ng mga sugat sa balat ay maaaring magklasipika ng mga nunal bilang benign o malignant nang may mataas na katumpakan.

Ang mga AI tool ay ipinapaloob na rin sa mga app sa telepono o mga device na sumusuri sa litrato ng nunal at tinataya ang panganib nito, na posibleng palawakin ang maagang pagtuklas sa mga pangunahing pasilidad ng pangangalaga at gawing mas accessible ang screening sa buong mundo.

AI-powered na pagtuklas ng melanoma mula sa dermoscopic images

Screening para sa Kanser sa Cervix

Pinapabuti ng AI ang screening para sa kanser sa cervix sa pamamagitan ng pagsusuri ng digital na larawan ng cervix. Halimbawa, ginagamit ng CerviCARE system ang deep learning sa mga "cervicography" na larawan (mga larawan na katulad ng colposcopy) upang matukoy ang mga precancerous lesion.

Gumagana ang ganitong uri ng AI kasabay ng tradisyunal na Pap smear at HPV testing upang maagapan ang sakit. Binanggit din ng NCI ang patuloy na pananaliksik sa AI para sa awtomatikong pagtuklas ng precancer sa mga cervical screening program.

Teknolohiyang pinahusay ng AI para sa screening ng kanser sa cervix

Screening para sa Kanser sa Colon at Rectum

Sa panahon ng colonoscopy, tumutulong ang AI nang real time. Patuloy na sinusuri ng mga modernong sistema ang video feed mula sa colonoscope. Kapag nakita ng kamera ang polyp o kahina-hinalang tisyu, binibigyang-diin ito ng AI sa screen (madalas gamit ang kulay na kahon at tunog na alerto) upang mapansin ng doktor.

Sa madaling salita, mahusay ang AI sa pagtukoy ng maraming maliliit na sugat, ngunit ang epekto nito sa pagtuklas ng pinaka-mapanganib na pre-cancer ay patuloy pang sinusuri. Gayunpaman, ang AI bilang "ikalawang mata" ay makatutulong upang mabawasan ang mga pagkakamali dahil sa pagkapagod at bawasan ang pagkakaiba-iba sa pagitan ng mga doktor. Inaprubahan ng FDA ang mga AI system (CADe) para sa klinikal na colonoscopy upang tulungan ang mga endoscopist sa pagtuklas ng polyp.

Real-time na tulong ng AI sa mga proseso ng colonoscopy

AI sa Pathology at Iba Pang Imaging

Hindi lamang sa live imaging umaabot ang AI kundi pati na rin sa pathology at mga espesyal na scan. Binabasa ng mga AI algorithm ang digital pathology slides (mataas na resolusyon na scan ng tissue biopsy) nang may kahanga-hangang katumpakan.

Mga AI Application na Inaprubahan ng FDA

• AI software para sa pagmamarka ng mga rehiyon ng kanser sa prostate biopsy specimens
• Mga sistema para sa interpretasyon ng brain tumor MRI
• Mga tool para sa pagsusuri ng thyroid nodule ultrasound
• Digital pathology slide analysis sa iba't ibang uri ng kanser

Sa madaling salita, nagiging isang versatile na katulong ang AI: mula sa MRI/CT scan hanggang X-ray at microscope slide, minamarka nito ang mga abnormalidad na dapat pagtuunan ng pansin, na tumutulong sa mga pathologist na magpokus sa mga kritikal na lugar at pinapabuti ang katumpakan ng diagnosis.

Pagsusuri ng AI sa digital pathology slides para sa pagtuklas ng kanser

Mga Benepisyo ng AI sa Maagang Pagtuklas

Sa iba't ibang aplikasyon, nag-aalok ang AI ng ilang pangunahing benepisyo para sa maagang pagtuklas ng kanser, na binabago ang paraan ng paglapit ng mga medikal na propesyonal sa screening at diagnosis:

Maaaring mapabuti ng mga AI-powered na pamamaraan ang kakayahan ng mga clinician na suriin ang mga kanser nang mabilis at tumpak. Sa maraming pagsubok, mas mahusay ang kombinasyon ng AI at kaalaman ng doktor kaysa sa alinman sa dalawa nang mag-isa, na parang kumukonsulta sa isang bihasang kasamahan.

— Mga mananaliksik ng medikal na AI

Komprehensibong benepisyo ng AI sa maagang pagtuklas ng kanser

Mga Hamon at Pagsasaalang-alang

Nagdadala rin ang AI ng mga hamon na kailangang maingat na tugunan upang matiyak ang epektibo at patas na implementasyon sa iba't ibang populasyon ng pasyente.

Mga Hamon sa Implementasyon

• Kailangang magkaroon ang mga ospital ng validated, FDA-approved na software at komprehensibong pagsasanay sa staff
• Mga tanong sa regulasyon at pananagutan kung sakaling may mapalampas na kanser ang AI
• Maingat na pagpaplano para sa integrasyon sa kasalukuyang klinikal na daloy ng trabaho
• Patuloy na mga pagsubok at post-market na pag-aaral para sa pagpapatunay ng resulta

Ang AI ay isang kasangkapan, hindi kapalit. Ang paggamit ng AI ay parang "pagtatanong sa isang matalinong kasamahan para sa opinyon".

— Pananaw ng radiologist sa integrasyon ng AI

Pangunahing hamon sa pagpapatupad ng AI para sa medikal na screening

Mga Direksyon sa Hinaharap

Ang hinaharap ng AI sa pagtuklas ng kanser ay puno ng pangako, na may mga rebolusyonaryong pag-unlad na maaaring baguhin ang personalized medicine at mga pamamaraan ng screening.

Integrasyon ng Multi-Modal AI

Mga Pandaigdigang Pag-aaral sa Validasyon

Isinasagawa ang mga internasyonal na pag-aaral (tulad ng multicenter trial sa Europa at US) upang i-validate ang mga AI tool sa malawakang saklaw. Habang dumarami ang datos, matututo ang AI mula sa mga totoong resulta, patuloy na pinapahusay ang katumpakan nito sa pamamagitan ng:

• Malawakang multicenter validation trial
• Pagmamanman ng performance sa totoong mundo
• Patuloy na pagkatuto mula sa mga klinikal na resulta
• Pag-aaral ng bisa sa iba't ibang populasyon

Mga inobasyon sa hinaharap sa AI-powered na diagnostiko ng kanser

Konklusyon

Sa kabuuan, tinutulungan na ng AI ang mga doktor na matukoy ang mga kanser nang mas maaga mula sa mga medikal na larawan – mula mammogram at CT scan hanggang mga larawan ng balat at biopsy slide. Bagaman may mga hamon pa, ang makabagong pananaliksik at mga pag-apruba ng regulasyon ay nagpapahiwatig ng isang hinaharap kung saan ang AI ay magiging karaniwang katuwang sa screening ng kanser.