Ανακαλύψτε πώς η τεχνητή νοημοσύνη επανασχεδιάζει την ογκολογική φροντίδα με προηγμένες τεχνικές για διάγνωση, θεραπεία και πρόγνωση. Μάθετε περισσότερα στο νέο άρθρο του Χριστόφορου Αστάρα, Παθολόγου – Ογκολόγου και Επιμελητή της Α’ Κλινικής Παθολογικής Ογκολογίας του ΙΑΣΩ Θεσσαλίας :
Η τεχνητή νοημοσύνη στην έρευνα κατά του καρκίνου
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εφαρμοστεί σε προκλινικά περιβάλλοντα όπως η βασική ή μεταφραστική έρευνα για την ανάπτυξη πιθανών φαρμάκων κατά του καρκίνου. Οι δοκιμές νέων δραστικών ουσιών μπορούν να προσομοιώσουν και να προβλέψουν την αποτελεσματικότητα των αντικαρκινικών θεραπειών στο εργαστήριο, αυξάνοντας την πιθανότητα καλύτερων αποτελεσμάτων σε πειράματα σε ζωντανούς οργανισμούς, επιταχύνοντας κατ’ επέκταση την πρόοδο στην έρευνα.
Οι κλινικές δοκιμές μπορούν επίσης να γίνουν πιο αποτελεσματικές με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, καθώς αυτή διευκολύνει την επιλογή των ασθενών με βάση τα κριτήρια ένταξης και αποκλεισμού τους. Παράλληλα συνδράμει αποτελεσματικά στη συλλογή και αποθήκευση των δεδομένων, όπως επίσης και στη στατιστική ανάλυσή τους, οδηγώντας σε αξιόπιστα αποτελέσματα και την κριτική αξιολόγηση αυτών.
Τεχνητή νοημοσύνη για τη διάγνωση του καρκίνου
Μία από τις μεγαλύτερες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην ογκολογία βασίζεται στην ικανότητα των μηχανημάτων να δουν και να ερμηνεύσουν αυτό που το ανθρώπινο μάτι δε μπορεί να δει ή παρερμηνεύει. Αυτό βοηθάει στην πρώιμη, έγκαιρη και αποτελεσματική διάγνωση διάφορων δύσκολων μορφών καρκίνου.
Στην ακτινο-ογκολογία υπάρχουν πολλές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων αλγορίθμων, για την ανάλυση των δεδομένων απεικόνισης. Κάποια από αυτά για παράδειγμα βοηθούν στην αξιολόγηση των διάφορων όγκων ως προς την πιθανότητα κακοήθους φύσης τους, όπως επίσης και στη σωστή ανάγνωση των μαστογραφιών και υπερήχων, ελαχιστοποιώντας τα ψευδώς θετικά ή αρνητικά ευρήματα. Τα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης που υποστηρίζουν την αξιολόγηση κολποσκοπικών εικόνων έχουν δείξει υψηλή ακρίβεια στην ανίχνευση προκαρκινικών βλαβών και την πρόβλεψη κακοήθους εξαλλαγής τους στα πλαίσια του προσυμπτωματικού ελέγχου του καρκίνου του τραχήλου της μήτρας. Η κολονοσκόπηση με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης έχει αποδειχθεί ότι είναι μια αποτελεσματική παρέμβαση για τον εντοπισμό καλοηθών πολυπόδων και την διαφοροποίησή τους από κακοήθεις μάζες. Η ακριβής αυτή διάγνωση μπορεί να επιτρέψει την ελαχιστοποίηση της υπερ-θεραπείας μειώνοντας την τοξικότητα και τις επιπλοκές για τον ασθενή.
Η ραδιο-γενομική (radio-genomics), η συνδυαστική δηλαδή εκτίμηση της απεικόνισης μιας κακοήθειας σε σχέση με την ανάλυση του γονιδιακού προφίλ της είναι μία από τις τελευταίες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης και αποτελεί ακρογωνιαίο λίθο στην εξάσκηση της εξατομικευμένης ιατρικής.
Θεραπευτικές επιλογές μέσω τεχνητής νοημοσύνης
Μέχρι τα τέλη του περασμένου αιώνα, η επιλογή των ογκολογικών θεραπειών βασίζονταν αποκλειστικά στη θέση και την ιστολογική εμφάνιση του όγκου. Η καλύτερη κατανόηση της λειτουργίας του καρκινικού κυττάρου και του μικροπεριβάλλοντός του οδήγησε στη σύνθεση νέων φαρμάκων όπως οι στοχευμένες θεραπείες, με βάση μοριακές αλλοιώσεις (biomarkers) που διακρίνουν τα καρκινικά κύτταρα από τα φυσιολογικά. Έτσι δημιουργήθηκε σταδιακά η έννοια της ιατρικής ακριβείας. Οι πρώτοι στόχοι που εντοπίστηκαν ήταν γενετικές τροποποιήσεις του DNA των καρκινικών κυττάρων που προάγουν τον πολλαπλασιασμό τους.
Στην ογκολογία, έχουμε σήμερα τουλάχιστον μία εκατοντάδα στοχευμένων θεραπειών που χορηγούνται σε ασθενείς με βάση την παρουσία ενός βιοδείκτη. Η δυνατότητα ενδελεχούς ανάλυσης του γονιδιώματος (next generation sequencing) ενός μεγάλου αριθμού καρκινικών όγκων διαφορετικής φύσης έχει αποκαλύψει σχεδόν εκατομμύρια γονιδιακές αλλοιώσεις που αφορούν εκατοντάδες γονίδια και η τεχνητή νοημοσύνη έχει παίξει καθοριστικό ρόλο σε αυτό.
Τεχνητή νοημοσύνη και απόκριση στην ογκολογική θεραπεία
Η πρόβλεψη της πιθανότητας ανταπόκρισης μιας κακοήθειας στη θεραπεία μπορεί να προσεγγιστεί με αλγόριθμους και βοηθά στη λήψη σωστών θεραπευτικών αποφάσεων. Η πρώιμη για παράδειγμα αξιολόγηση της πιθανότητας αποτελεσματικότητας της νεο-επικουρικής (προ-εγχειρητικής) θεραπείας είναι μεγάλης σημασίας, καθώς επιτρέπει την αναγνώριση των ασθενών που θα ήταν υποψήφιοι για μια πιο συντηρητική προσέγγιση και την αποφυγή μεγάλων χειρουργείων.
Η ορθολογιστική και εύστοχη χρήση των σύγχρονων ογκολογικών θεραπειών υψηλού κόστους, όπως οι στοχευμένες θεραπείες και η ανοσοθεραπεία, είναι πολύ σημαντική και η τεχνητή νοημοσύνη έχει ξεκάθαρο ρόλο σε αυτό, μέσω ανάλυσης προβλεπτικών προγραμμάτων (multi-omics machine learning predictors) που λαμβάνουν υπόψη διάφορα χαρακτηριστικά των καρκινικών κυττάρων όπως το μικροπεριβάλλον τους και η αλληλεπίδρασή τους με το ανοσοποιητικό σύστημα του ασθενή.
Πρόβλεψη πιθανών θεραπευτικών επιπλοκών και τεχνητή νοημοσύνη
Εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης έχουν βρει χρήση και σε προβλεπτικά μοντέλα αξιολόγησης πιθανής τοξικότητας που σχετίζεται με την ακτινοθεραπεία και τη χημειοθεραπεία. Αυτά βοηθούν στην ελαχιστοποίηση των κινδύνων και τη μεγιστοποίηση του οφέλους διάφορων θεραπευτικών μεθόδων υποστηρίζοντας την εξατομικευμένη χρήση και το δοσολογικό υπολογισμό τους.
Διάφορα στατιστικά προγράμματα πληροφορικής μπορούν να προβλέψουν με σχετική ακρίβεια τη συχνότητα επίσκεψης ασθενών στα επείγοντα και τις εισαγωγές στο νοσοκομείο εξαιτίας συμπτωμάτων που σχετίζονται με τη θεραπεία του καρκίνου. Η χρήση αυτών στην καθημερινή κλινική πράξη βοηθά στην παροχή μιας καλύτερης προληπτικής υποστηρικτικής προσέγγισης σε ασθενείς υψηλού κινδύνου. Επίσης βελτιώνει τις συνθήκες περίθαλψης αυτών, αλλά μπορεί συγχρόνως να ανακουφίσει τα υγειονομικά συστήματα από το βάρος των νοσηλειών που μπορούν να προληφθούν ή αποφευχθούν.
Επιβίωση & υποτροπή της νόσου
Πρωτόκολλα για την πρόβλεψη της επιβίωσης έχουν αναπτυχθεί για πολλούς τύπους καρκίνου, όπως αυτών του μαστού, του προστάτη και του πνεύμονα. Οι αλγόριθμοι που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη έχουν δείξει καλύτερη ακρίβεια για την πρόβλεψη της επιβίωσης σε σχέση με συμβατικές αναλυτικές προσεγγίσεις, κάτι που μπορεί να βοηθήσει στην προσαρμογή των ογκολογικών στρατηγικών για κάθε ασθενή. Για παράδειγμα σε ασθενείς υψηλού κινδύνου υποτροπής της ογκολογικής νόσου τους το θεραπευτικό σχήμα μπορεί να εντατικοποιηθεί εγκαίρως, ενώ παρεμβάσεις με οριακό όφελος για ασθενείς χαμηλού κινδύνου αντίστοιχα θα μπορούσαν να αποφευχθούν.
Ο κίνδυνος επανεμφάνισης ή υποτροπής της νόσου μετά από μία θεραπεία μπορεί να προβλεφθεί χρησιμοποιώντας έξυπνα υπολογιστικά μοντέλα. Η χρήση αυτών είναι σημαντική στα πλαίσια της σύγχρονης ογκολογίας καθώς συνεισφέρει στη βελτιστοποίηση του πλάνου εξατομικευμένης παρακολούθησης του ασθενή.
Η τεχνητή νοημοσύνη στην υπηρεσία των κλινικών ιατρών
Όλες οι προαναφερθείσες εφαρμογές της καθιστούν αναμφισβήτητα την τεχνητή νοημοσύνη αναπόσπαστο κομμάτι της σύγχρονης Ογκολογίας. Η ταχύτητα εξέλιξής της μας προετοιμάζει για ακόμα μεγαλύτερα επιτεύγματα στην υπηρεσία της επιστήμης. Η θέση του κλινικού ιατρού είναι κομβική και η σχέση του με τον ασθενή αναντικατάστατη. Καλείται να διαχειριστεί τα τεχνολογικά αυτά επιτεύγματα με κριτική διάθεση και ηθική προσέγγιση, με μοναδικό και απώτερο όφελος αυτό που σχετίζεται με τον ασθενή του. Tο γνωστικό πεδίο είναι μεγάλο, αλλά ο ιατρός εκμεταλλευόμενος την πρόσβασή του στις βάσεις δεδομένων (oncogenomic and molecular databases) που του επιτρέπει η τεχνητή νοημοσύνη, πετυχαίνει τη βέλτιστη αξιολόγησή του. Η ιατρική ενημέρωση για τις τελευταίες εξελίξεις και η άριστη κατάρτιση των ιατρών θα παραμένουν πάντα βασικές προϋποθέσεις για την εξάσκηση της σύγχρονης Ογκολογίας στο συνεχή αγώνα προσφοράς της ύψιστης φροντίδας στον ογκολογικό ασθενή.
ΑΣΤΑΡΑΣ Ν. ΧΡΙΣΤΟΦΟΡΟΣ
ΠΑΘΟΛΟΓΟΣ-ΟΓΚΟΛΟΓΟΣ
Επιμελητής Α Κλινικής Παθολογικής Ογκολογίας
Θες να μαθαίνεις πρώτος τα νέα από το TrikalaVoice.gr;
Διαθέσιμο στο Google Play
