دانشمندان رویکرد جدیدی مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود درمان شخصیسازی شده سرطان توسعه دادهاند. به طور سنتی، درمانها بر اساس چند پارامتر محدود انجام میشدند، اما پیچیدگی سرطان نیازمند دادههای بیشتری است. سیستم هوش مصنوعی دادههایی از سوابق پزشکی، نتایج آزمایشگاه، تصویربرداری و تحلیلهای ژنتیکی را ادغام میکند تا از تصمیمگیریهای بالینی پشتیبانی کند. این سیستم با استفاده از دادههای ۱۵,۰۰۰ بیمار مبتلا به ۳۸ نوع تومور آموزش دیده و عوامل حیاتی مؤثر بر پیشآگهی بیماری را شناسایی کرده است. این روش با موفقیت روی دادههای سرطان ریه آزمایش شده و بینشهای شفاف و مبتنی بر داده ارائه میدهد. این روش میتواند انقلابی در حوزه انکولوژی ایجاد کند، زیرا تفاوتهای فردی و روابط پیچیده بین عوامل را برای درمان شخصیسازی شده در نظر میگیرد. آزمایشهای بالینی مرحله بعدی هستند تا اثربخشی این روش در دنیای واقعی اثبات شود.
این رویکرد جدید با استفاده از تکنیکهای پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، قادر است دادههای گسترده و متنوع را تجزیه و تحلیل کند. این سیستم نه تنها دادههای بالینی را تجزیه و تحلیل میکند، بلکه از تکنیکهای پیشرفته تصویربرداری پزشکی و تحلیلهای ژنتیکی نیز بهره میبرد. با ادغام این دادهها، سیستم میتواند پیشآگهیهای دقیقتری از پیشرفت بیماری و پاسخ به درمان ارائه دهد.
یکی از ویژگیهای برجسته این سیستم، قابلیت آن در شناسایی عوامل حیاتی مؤثر بر پیشآگهی بیماری است. با تجزیه و تحلیل دادههای ۱۵,۰۰۰ بیمار مبتلا به ۳۸ نوع تومور، سیستم قادر به شناسایی الگوها و روابط پیچیده بین عوامل مختلف است. این قابلیت، به پزشکان اجازه میدهد تا درمانهای شخصیسازی شدهای را طراحی کنند که به شرایط ویژه هر بیمار بهتر تطابق داشته باشد.
آزمایشهای اولیه این سیستم روی دادههای سرطان ریه نشان داده است که این روش میتواند بینشهای شفاف و مبتنی بر داده ارائه دهد. این بینشها نه تنها به پزشکان در تصمیمگیریهای بالینی کمک میکنند، بلکه به بیماران و خانوادههای آنها نیز اطمینان بیشتری میدهند. با ارائه توضیحات شفاف از تصمیمگیریها، این سیستم میتواند اعتماد بیماران را به درمانهای پیشنهادی افزایش دهد.
در نهایت، آزمایشهای بالینی مرحله بعدی برای اثبات اثربخشی این روش در دنیای واقعی در دست انجام است. اگر این آزمایشها موفقیتآمیز باشند، این رویکرد جدید میتواند یک گام مهم در جهت بهبود درمان سرطان و افزایش نرخ بقای بیماران باشد. این سیستم نه تنها در بهبود درمانهای فعلی، بلکه در کشف روشهای جدید درمانی نیز میتواند مؤثر باشد. با توجه به پیچیدگی و تنوع سرطان، این رویکرد جدید میتواند یک انقلاب در حوزه انکولوژی ایجاد کند و راه را برای درمانهای شخصیسازی شده و کارآمدتر هموار کند.
منبع:
Decoding pan-cancer treatment outcomes using multimodal real-world data and explainable artificial intelligence