Nowa metoda wykrycia raka piersi za pomocą AI. Jest niemal bezbłędna
Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w wykrywaniu raka piersi osiąga nowe poziomy dzięki innowacyjnej metodzie diagnozy, umożliwiającej identyfikację choroby, gdy trudno ją rozpoznać dzięki tradycyjnym badaniom. To podejście może znacząco zmienić losy pacjentek.
Algorytmy oparte na sztucznej inteligencji są coraz bardziej skuteczne w wykrywaniu raka na podstawie radiologicznych danych, co potwierdza ich wyższość nad tradycyjnymi metodami. Część rozwiązań już wdrożono - brytyjska służba zdrowia (NHS) wykorzystuje obecnie sztuczną inteligencję do analizy mammogramów, co pomaga na wykrycie przypadków raka, które mogły zostać przeoczone przez lekarzy. Teraz odkryto nowe możliwości AI.
AI wykryje nowotwór analizując próbki krwi
Naukowcy opracowali nową metodę diagnozowania raka piersi na bardzo wczesnym etapie, wykorzystującą sztuczną inteligencję (AI). Badanie opublikowane w "Journal of Biophotonics" wykazało, że połączenie analizy próbek krwi z techniką spektroskopii Ramana oraz algorytmami AI pozwala na wykrycie raka piersi we wczesnym stadium z dokładnością od 90 do 100 proc. Dotyczy to stadium oznaczonego jako 1A - czyli wtedy, gdy guz osiąga wielkość ok. 2 cm lub mniej i nie przechodzi na węzły chłonne.
"To badanie jest kamieniem milowym w możliwości identyfikacji podtypów raka piersi na bardzo wczesnych etapach, z dużą dokładnością. Wczesna diagnoza raka ratuje życie – dlatego nasze badanie jest tak ważne"
Tradycyjne metody diagnostyki raka piersi, takie jak mammografia rentgenowska i biopsje, skupiają się na bezpośrednim wykrywaniu komórek nowotworowych i często przeoczają nowotwory wczesnego stadium. Prof. Tipatet podkreśla, że obecne technologie skupiają się na małym, pojedynczym elemencie, zamiast obserwować szerszy obraz, co może prowadzić do opóźnień w diagnozie.
Dalsza część artykułu pod materiałem wideo
Przełomem mogą okazać się molekularne odciski palców
Nowe podejście koncentruje się na analizie krwi pacjentek za pomocą spektroskopii Ramana, czyli techniki chemicznej mierzącej wzorce cząsteczek w próbkach krwi - co pozwala na identyfikację tzw. "molecular fingerprints" (co choć dosłownie można tłumaczyć jako "molekularne odciski palców DNA", oznacza technikę laboratoryjną opartą na badaniu sekwencji nukleotydowych określonych obszarów DNA) - sygnalizujących wczesne stadia reakcji organizmu na raka. Dane te zostały następnie przetworzone przez algorytmy AI, które identyfikowały charakterystyczne wzorce wskazujące na obecność raka piersi.
Technika ta, obiecująca w kontekście klinicznej diagnostyki, może stać się kluczowym elementem nowoczesnej medycyny. Profesor Juergen Popp z Leibniz Institute of Photonic Technology w Jenie zaznaczył, że spektroskopia Ramana "zaczyna wykazywać duży potencjał w diagnostyce klinicznej wielu chorób".
Integracja AI z obecnym systemem może sporo kosztować
Pomimo obiecujących wyników, profesor Tipatet przyznał, że badanie przeprowadzono na niewielkiej grupie 24 pacjentek. Podkreślił konieczność przeprowadzenia dalszych badań na większą skalę, aby potwierdzić skuteczność i niezawodność metody przed jej wdrożeniem w praktyce klinicznej. Dodatkowo, integracja tej technologii z istniejącymi systemami opieki zdrowotnej może napotkać wyzwania związane z kosztami, szkoleniem personelu oraz standaryzacją procedur diagnostycznych.
Wprowadzenie AI do diagnostyki raka piersi może znacząco zwiększyć wskaźniki wczesnego wykrywania choroby, co jest kluczowe dla skutecznego leczenia i poprawy przeżywalności pacjentek. Jednakże, jak uważają autorzy badania, aby w pełni wykorzystać potencjał tej technologii, konieczne są dalsze prace oraz inwestycje w infrastrukturę medyczną, które umożliwią jej szerokie zastosowanie w praktyce klinicznej.
