Tekoälyn elämää muuttava, mitattavissa oleva vaikutus syöpään

Big Datan hyödyntäminen tekoälyn tehostamiseksi syövän havaitsemisessa ja hoidossa

Tekoälyn integroiminen terveydenhuollon päätöksentekoprosessiin auttaa mullistamaan alan ja johtaa tarkempiin ja johdonmukaisempiin hoitopäätöksiin, koska sillä on käytännössä rajaton kyky tunnistaa ihmisille liian monimutkaisia ​​malleja.

Onkologian ala tuottaa potilaan matkan eri vaiheissa valtavia tietokokonaisuuksia jäsentämättömästä kliinisestä historiasta kuvantamis- ja genomisekvenssitietoihin. Tekoäly voi "älykkäästi" analysoida suuria tietoeriä perinteisiä menetelmiä nopeammin, mikä on kriittistä kehittyneiden syövän testaus- ja seurantatyökalujen perustana olevien koneoppimisalgoritmien koulutuksessa. Tekoälyllä on myös valtavat luontaiset hahmontunnistusominaisuudet datajoukkojen monimutkaisuuden mallintamiseen. Tämä on tärkeää, koska se mahdollistaa syvemmän, monitasoisen ymmärryksen vivahteisten molekyylien allekirjoitusten vaikutuksesta syövän genomiikassa ja kasvainten mikroympäristöissä. Vain tietyssä syöpätapausten osajoukossa tai syövän etenemismalleissa löydettyjen geenien välisen mallin löytäminen voi johtaa räätälöitympään, potilaskohtaiseen hoitoon.

Mikä on perimmäinen tavoite? Tekoälypohjaiset syöpätestit, jotka tukevat lääkäreiden ja heidän potilaiden kliinistä päätöksentekoa syöpäpolun jokaisessa vaiheessa – seulonnasta ja havaitsemisesta oikean hoidon tunnistamiseen sekä potilaiden vasteen seuraamiseen interventioihin ja uusiutumisen ennustamiseen.

Tietojen laatu ja määrä: avain tekoälyn menestykseen

Loppujen lopuksi tekoälyalgoritmi on vain niin hyvä kuin sitä harjoittavan tiedon laatu. Huono, epätäydellinen tai väärin merkityt tiedot voivat heikentää tekoälyn kykyä löytää parhaat mallit (roskat sisään, roskat ulos). Tämä pätee erityisesti syövänhoitoon, jossa ennustava mallinnus perustuu moitteettomaan tarkkuuteen – esimerkiksi yksi geenimuunnos tuhansista voi signaloida kasvaimen kehittymistä ja tiedottaa varhaisesta havaitsemisesta. Korkean laadun varmistaminen on aikaa vievää ja kallista, mutta johtaa parempaan dataan, mikä johtaa optimaaliseen testaustarkkuuteen. Hyödyllisen datan kultakaivoksen kehittämiseen liittyy kuitenkin merkittäviä haasteita. Ensinnäkin suuren mittakaavan genomi- ja molekyylidatan kerääminen, joka voi sisältää miljoonia datapisteitä, on monimutkainen tehtävä. Se alkaa laadukkaimmista määrityksistä, jotka mittaavat näitä syövän ominaisuuksia moitteettomasti ja tarkkuudella. Kerätyn molekyylitiedon tulee myös olla mahdollisimman monipuolista maantieteellisesti ja potilasesityksen osalta koulutusmallien ennustuskyvyn laajentamiseksi. Se hyötyy myös pitkäaikaisen monitieteisen yhteistyön ja kumppanuuksien rakentamisesta, jotka voivat auttaa keräämään ja käsittelemään raakadataa analysointia varten. Lopuksi, tietojenkäsittelyn tiukkojen eettisten standardien kodifiointi on ensiarvoisen tärkeää terveydenhuoltotietojen ja tiukkojen potilaiden tietosuojamääräysten noudattamisen kannalta, mikä voi toisinaan olla haaste tiedonkeruussa.

Tarkkojen ja yksityiskohtaisten tietojen runsaus ei ainoastaan ​​johda testausominaisuuksiin, jotka voivat löytää malleja nopeasti ja antaa lääkäreille parhaan mahdollisuuden vastata potilaiden tarpeisiin, vaan myös parantaa ja edistää kaikkia kliinisen tutkimuksen osa-alueita, erityisesti kiireellisiä hakuja. parempia syöpälääkkeitä ja biomarkkereita varten.

Tekoäly on jo lupaava syövän hoidossa

Tehokkaampia tapoja harjoittaa tekoälyä on jo otettu käyttöön. Kollegani ja minä harjoittelemme algoritmeja laajasta datajoukosta, mukaan lukien kuvantamistulokset, biopsiakudostiedot, useat genomisen sekvensoinnin muodot ja proteiinien biomarkkerit, muiden analyysien ohella – jotka kaikki muodostavat valtavan määrän koulutustietoja. Kykymme tuottaa dataa kvadrillionien asteikolla miljardien asteikolla on mahdollistanut ensimmäisten kliinisen käytön aidosti tarkkojen ennustavan analytiikan rakentamisen, kuten kasvainten tunnistamisen pitkälle edenneiden syöpien, joiden ensisijainen alkuperä on tuntematon, tai ennakoivia kemoterapiahoitopolkuja, joihin liittyy hienovaraisia ​​geneettisiä variaatioita. .

Caris Life Sciencesillä olemme osoittaneet, että algoritmien laajamittainen validointi ja testaus ovat välttämättömiä, ja vertailut tosielämän näyttöön ovat avainasemassa. Esimerkiksi tiettyjen syöpien havaitsemiseen koulutetut algoritmimme hyötyvät validoinnista laboratoriohistologisten tietojen avulla, kun taas tekoälyn ennusteita hoito-ohjelmista voidaan verrata todellisiin kliinisiin eloonjäämistuloksiin.

Syöpätutkimuksen nopean kehityksen vuoksi kokemus viittaa siihen, että jatkuva oppiminen ja algoritmien parantaminen ovat olennainen osa onnistunutta tekoälystrategiaa. Kun uusia hoitoja kehitetään ja ymmärryksemme syöpää aiheuttavista biologisista reiteistä kehittyy, mallien päivittäminen uusimmalla tiedolla tarjoaa syvempiä oivalluksia ja parantaa havaitsemisherkkyyttä.

Tämä jatkuva oppimisprosessi korostaa tekoälykehittäjien sekä kliinisten ja tutkimusyhteisöjen välisen laajan yhteistyön merkitystä. Olemme havainneet, että uusien työkalujen kehittäminen datan nopeampaan ja herkempään analysointiin yhdistettynä onkologien palautteeseen on olennaista. Yhteenvetona: tekoälyalgoritmin menestyksen todellinen mittari on se, kuinka tarkasti se antaa onkologeille tarvitsemansa luotettavat, ennustavat tiedot ja kuinka mukautuva tekoälystrategia on jatkuvasti muuttuviin hoitoparadigmoihin.

Tekoälysovellukset reaalimaailmassa lisäävät jo selviytymisastetta ja parantavat syövänhallintaa

Tietojen laajuuden ja laadun edistymisellä on jo ollut mitattavissa olevia vaikutuksia laajentamalla lääkärin päätöksenteon työkalupakkia, jolla on ollut todellisia positiivisia tuloksia potilaiden hoidossa ja eloonjäämistuloksissa. Ensimmäinen kliinisesti validoitu tekoälytyökalu vaikeasti hoidettavan metastaattisen syövän kemoterapiahoitovaihtoehtojen valinnassa voi mahdollisesti pidentää potilaan eloonjäämistä 17.5 kuukauttaverrattuna tavanomaisiin hoitopäätöksiin, jotka on tehty ilman ennustavia algoritmeja¹. Erilainen AI-työkalu voi ennustaa yli 94 %:n tarkkuudella tuumorin alkuperää kymmenille metastaattisille syöville² – mikä on ratkaisevan tärkeää tehokkaan hoitosuunnitelman luomisessa. Tekoälyalgoritmit ennustavat myös, kuinka hyvin kasvain reagoi immuunihoitoon kunkin henkilön ainutlaatuisen kasvaimen genetiikan perusteella. Kaikissa näissä tapauksissa tekoälytyökalut mahdollistavat kliinisen päätöksenteon, joka parantaa potilaiden tuloksia verrattuna nykyisiin hoitostandardeihin.

Odota tekoälyvallankumousta syövässä

Tekoäly muuttaa jo sitä, kuinka aikaisin voimme havaita syövän ja miten hoidamme sitä matkan varrella. Syövänhallinnassa lääkärit työskentelevät pian rinnakkain integroidun tekoälyn kanssa reaaliajassa hoitaakseen ja seuratakseen potilaita ja pysyäkseen askeleen edellä syövän yrityksiä ovelaa mutaatioita sisältäviä lääkkeitä. Sen lisäksi, että ennustemallit kehitetään syövän havaitsemiseksi aikaisemmin ja tarjotaan tehokkaampia yksilöllisiä hoitoparadigmoja, lääkärit, tutkijat ja biotekniikkayritykset työskentelevät tänään ahkerasti hyödyntääkseen dataa ja tekoälyanalyysejä uusien terapeuttisten löytöjen ja molekyylibiomarkkereiden aikaansaamiseksi huomista varten.

Lähitulevaisuudessa nämä kerran mahdottomat tekoälyn edistysaskeleet ulottuvat paljon syövänhoidon ulkopuolelle kaikkiin sairaustiloihin, mikä lopettaa epävarmuuden aikakauden ja tekee lääketieteestä tarkempaa, henkilökohtaisempaa ja tehokkaampaa.