Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong phát hiện sớm ung thư, chẩn đoán lâm sàng và y học cá nhân hóa
Bài viết bởi Thạc sĩ, Bác sĩ Mai Viễn Phương – Khoa Khám bệnh & Nội khoa – Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec Central Park Dự đoán ung thư sớm và đáp ứng điều trị là một vấn đề cốt yếu trong điều trị cá nhân hóa cho bệnh nhân ung thư. Trí tuệ nhân tạo (AI), một lĩnh vực khoa học máy tính, nhằm phát triển các thuật toán hoặc chương trình máy tính với khả năng phân tích hoặc dự đoán tiên tiến. ứng dụng của trí tuệ nhân tạo vào phát hiện sớm ung thư có thể cải thiện chẩn đoán chính xác, cải thiện quá trình ra quyết định lâm sàng và dẫn đến cách mạng hóa tương lai của chẩn đoán và điều trị. 1. Trí tuệ nhân tạo là gì? Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến việc mô phỏng trí thông minh của con người trong các máy móc được lập trình để chuyển đổi dữ liệu đầu vào thô thành các hành động ra quyết định, giống như con người. Các chương trình AI được thiết kế để đưa ra quyết định, thường sử dụng các chương trình học sâu và máy tính hướng dẫn để phân tích và xử lý dữ liệu thô để đưa ra quyết định lâm sàng nhằm điều trị hiệu quả. Cần có những kỹ thuật mới để dự đoán ung thư ở giai đoạn đầu vì các phương pháp thông thường có độ chính xác kém và không thể áp dụng cho y học cá nhân hóa. AI có tiềm năng sử dụng các hệ thống máy tính thông minh, thông minh để giải thích hình ảnh và chẩn đoán sớm ung thư. AI đã và đang thay đổi hầu hết các lĩnh vực trong lĩnh vực y tế bằng cách tích hợp với các công nghệ mới đang phát triển. AI đã cách mạng hóa toàn bộ hệ thống chăm sóc sức khỏe thông qua chẩn đoán kỹ thuật số sáng tạo với độ chính xác và độ chính xác cao hơn. AI có khả năng phát hiện ung thư ở giai đoạn sớm với chẩn đoán chính xác và cải thiện kết quả sống sót. AI là một công nghệ tiên tiến của tương lai có thể được sử dụng để dự đoán, chẩn đoán và điều trị ung thư sớm. 2. Tiến bộ của công nghệ AI dẫn đến sự tiến bộ của các lĩnh vực chẩn đoán ung thư Sự đổi mới của AI có khả năng ảnh hưởng đến một số thông số của liệu pháp điều trị ung thư. Chúng bao gồm dự đoán, sàng lọc, phân tích và giải thích các tập dữ liệu khổng lồ, giải mã dữ liệu hình ảnh khối u, phát hiện thuốc và xác nhận thuốc trong môi trường lâm sàng. Việc sàng lọc các mục tiêu khối u ở cả quần thể khỏe mạnh và có nguy cơ cao mang lại cơ hội phát hiện ung thư sớm và cải thiện cơ hội phục hồi để điều trị và chữa khỏi. Những tiến bộ trong AI với học máy và học sâu đang phát triển nhanh chóng, và sẽ sớm thay đổi khoa học phát hiện và tầm soát ung thư. Cần đào tạo các công nghệ AI tiên tiến để dự đoán ung thư sớm ở bệnh nhân. Mặc dù các ứng dụng AI vẫn còn hạn chế, nhưng vai trò tiềm năng của AI trong việc phát hiện sớm ung thư là rất lớn để trích xuất thông tin về chẩn đoán, tiên lượng và khả năng đáp ứng liệu pháp 3. AI trong phát hiện sớm ung thư Các thuật toán chính xác của AI có thể được sử dụng để cải thiện thuốc chính xác nhằm nhắm vào đúng bệnh nhân để có liệu pháp phù hợp vào đúng thời điểm. Điểm đánh dấu tăng sinh Ki-67 có liên quan nhiều đến chẩn đoán, phân loại, tiên lượng và điều trị ung thư vú giai đoạn sớm. Các phương pháp phân đoạn khối u não tự động là các thuật toán tính toán giúp xác định khối u và đã trở thành một công cụ chẩn đoán quan trọng trong việc lập kế hoạch y học chính xác. Việc xác định và phát hiện chính xác di căn hạch là rất quan trọng để lập kế hoạch điều trị ung thư ruột kết. Do sự phức tạp và không đồng nhất trong dữ liệu ung thư, các thuật toán dựa trên AI có thể được sử dụng để xác định số hóa các mẫu khối u mô bệnh học và phân tích hình ảnh. Dự đoán và xác nhận đột biến gen bằng cách sử dụng mô bệnh học số hóa đầu vào thô cho kết quả đầy hứa hẹn đối với sáu đột biến gen khác nhau (STK11, EGFR, FAT1, SETBP1, KRAS và TP53) trong ung thư phổi. Các đột biến trong KRAS, protein khối u P53 và độ chính xác dự đoán của các dấu hiệu này có thể được sử dụng để chẩn đoán sớm ung thư. Các bác sĩ lâm sàng đã sử dụng AI để thiết lập một chữ ký sớm (phối tử lập trình 1), có thể dự đoán hiệu quả của liệu pháp miễn dịch ung thư. 4. Khả năng phân tích dữ liệu của AI đã có một bước tiến nhảy vọt trong những năm gần đây để dự đoán ung thư tại điểm xuất phát Các thuật toán sàng lọc mục tiêu ung thư và xử lý dữ liệu thông qua AI sẽ cho phép tăng khả năng phát hiện và can thiệp sớm. Các phương pháp phát hiện và điều trị ung thư thông thường rất tốn kém, mất thời gian và thường cho kết quả điều trị kém. Để giải quyết vấn đề này, sự phát triển của các kỹ thuật học máy là trọng tâm để khám phá các