Apple Planet
  • REDAKCJA
  • WSPÓŁPRACA
  • POLITYKA PRYWATNOŚCI
No Result
View All Result
  • Apple
  • Sztuczna inteligencja AI
  • Smartfony
  • Nauka i technika
  • Komputery & Tablety
  • Security
  • Nowinki
    • Recenzje
    • Poradniki
    • iDared Serwis
      • Serwis iPhone
      • Serwis MacBook
      • Serwis Telefonów Samsung
      • Serwis Telefonów Xiaomi
poniedziałek, 30 czerwca, 2025
  • Apple
  • Sztuczna inteligencja AI
  • Smartfony
  • Nauka i technika
  • Komputery & Tablety
  • Security
  • Nowinki
    • Recenzje
    • Poradniki
    • iDared Serwis
      • Serwis iPhone
      • Serwis MacBook
      • Serwis Telefonów Samsung
      • Serwis Telefonów Xiaomi
No Result
View All Result
Apple Planet
No Result
View All Result
Home Sztuczna inteligencja AI

Badanie pokazuje, że sztuczna inteligencja może przewidzieć rokowania w raku piersi potrójnie ujemnym

od Pan z ApplePlanet
19 listopada, 2024
w Sztuczna inteligencja AI
0
Badanie pokazuje, że sztuczna inteligencja może przewidzieć rokowania w raku piersi potrójnie ujemnym
473
SHARES
1.5k
VIEWS
Udostępnij na FacebookuUdostępnij na Tweeterze

Naukowcy z Karolinska Institutet w Szwecji przeprowadzili badania nad skutecznością różnych modeli sztucznej inteligencji (AI) w prognozowaniu przebiegu potrójnie negatywnego raka piersi poprzez analizę określonych komórek układu odpornościowego w obrębie guza. Wyniki badania, opublikowane w prestiżowym czasopiśmie eClinicalMedicine, są ważnym krokiem w kierunku zastosowania AI w onkologii, co może znacząco poprawić jakość opieki nad pacjentami z nowotworami.

Znaczenie infiltrujących limfocytów w walce z nowotworami

Limfocyty infiltrujące nowotwór, będące szczególnym rodzajem komórek układu odpornościowego, odgrywają kluczową rolę w walce z rakiem. Obecność tych komórek w guzie sugeruje, że układ odpornościowy pacjenta podejmuje próbę zniszczenia komórek nowotworowych. Dlatego też, analiza tych komórek może pomóc w przewidywaniu, jak pacjent z potrójnie negatywnym rakiem piersi zareaguje na leczenie oraz jaki będzie dalszy postęp choroby.

Jednakowoż, ocena ilości i aktywności limfocytów przez patomorfologów może być subiektywna i różnić się w zależności od osoby przeprowadzającej analizę. W tym miejscu sztuczna inteligencja, dzięki swojej zdolności do standaryzacji i automatyzacji procesów, ma potencjał, by wyrównać te różnice. Mimo to, udowodnienie skuteczności AI w rzeczywistych warunkach klinicznych wciąż stanowi wyzwanie.

Testowanie dziesięciu modeli sztucznej inteligencji

W ramach badania, naukowcy porównali dziesięć różnych modeli sztucznej inteligencji pod kątem ich zdolności do analizy limfocytów infiltrujących guzy w tkankach pobranych od pacjentek z potrójnie negatywnym rakiem piersi. Wyniki wykazały, że choć wydajność analityczna poszczególnych modeli była zróżnicowana, osiem z dziesięciu modeli wykazywało dobrą zdolność prognostyczną. Oznacza to, że były w stanie przewidzieć dalszy stan zdrowia pacjentów na podobnym poziomie.

Co ciekawe, nawet modele trenowane na mniejszych zestawach danych wykazywały zadowalające wyniki. Jak podkreśla Balazs Acs, badacz z Wydziału Onkologii i Patologii Karolinska Institutet, „limfocyty infiltrujące guzy okazały się być solidnym biomarkerem, co sugeruje, że nawet modele AI oparte na mniejszych próbach mogą dostarczać wiarygodnych prognoz.”

Konieczność dalszych badań

Mimo obiecujących wyników, naukowcy zwracają uwagę na potrzebę dalszej walidacji modeli sztucznej inteligencji w większych i bardziej zróżnicowanych zbiorach danych, zanim będą mogły być szeroko stosowane w praktyce klinicznej. Jak wyjaśnia Balazs Acs, „Nasze badania podkreślają znaczenie niezależnych prac, które odwzorowują rzeczywiste warunki kliniczne. Tylko poprzez takie testy możemy mieć pewność, że narzędzia AI będą niezawodne i skuteczne w codziennej opiece nad pacjentami.”

Wnioski

Zastosowanie sztucznej inteligencji w onkologii, a w szczególności w predykcji przebiegu potrójnie negatywnego raka piersi, zyskuje na znaczeniu. Wykorzystanie AI do analizy komórek układu odpornościowego w guzach może nie tylko poprawić dokładność prognoz, ale także pomóc lekarzom w podejmowaniu bardziej trafnych decyzji terapeutycznych. Niemniej jednak, aby sztuczna inteligencja mogła w pełni wkroczyć do klinik i szpitali, konieczne są dalsze, niezależne badania, które potwierdzą jej skuteczność i niezawodność.

Przyszłość onkologii może być zatem ściśle powiązana z technologiami AI, które w odpowiedni sposób wspomagają procesy diagnostyczne i terapeutyczne, jednocześnie poprawiając jakość opieki nad pacjentem.

Share189Tweet118
Poprzedni artykuł

Badanie wyróżnia trzy podtypy malformacji Chiariego typu 1, aby ułatwić dobór leczenia

Następny artykuł

NIH opracowuje algorytm AI ułatwiający dopasowanie pacjentów do badań klinicznych

Następny artykuł
NIH opracowuje algorytm AI ułatwiający dopasowanie pacjentów do badań klinicznych

NIH opracowuje algorytm AI ułatwiający dopasowanie pacjentów do badań klinicznych

Zapraszamy

Polub nas i bądź na bieżąco

Ostatnie Wpisy

  • Apple szykuje inteligentne okulary z AI – premiera planowana na 2026 rok 26 maja, 2025
  • Apple rezygnuje z planów wprowadzenia Apple Watcha z kamerą 26 maja, 2025
  • Apple planuje wielką modernizację aplikacji Kalendarz 26 maja, 2025
  • Tłumaczenie w czasie rzeczywistym w Google Meet ułatwia komunikację bez barier językowych 26 maja, 2025
  • Nowe funkcje Gmaila ułatwiają inteligentne odpowiadanie i szybkie planowanie wiadomości 26 maja, 2025

Informacje

  • Polityka prywatności
  • Redakcja
  • Współpraca
  • REDAKCJA
  • WSPÓŁPRACA
  • POLITYKA PRYWATNOŚCI

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In

Add New Playlist

No Result
View All Result
  • Apple
  • Sztuczna inteligencja AI
  • Smartfony
  • Nauka i technika
  • Komputery & Tablety
  • Security
  • Nowinki
    • Recenzje
    • Poradniki
    • iDared Serwis
      • Serwis iPhone
      • Serwis MacBook
      • Serwis Telefonów Samsung
      • Serwis Telefonów Xiaomi