Eine bahnbrechende Studie, die in Nature Communications veröffentlicht wurde, zeigt die überlegenen Fähigkeiten eines neuen Programms mit künstlicher Intelligenz bei der Diagnose und Prognose von Lungenkrebs. Dieses Programm nutzt selbstüberwachte Lerntechnologie, um Lungenadenokarzinome schnell und genau zu identifizieren und das Risiko eines erneuten Auftretens vorherzusagen. Die Genauigkeit ist deutlich höher als bei herkömmlichen manuellen Diagnosemethoden und gibt Hoffnung auf eine präzise Behandlung von Lungenkrebspatienten Diagnose anderer Krebsarten. Diese Forschung führt nicht nur zu technologischen Innovationen, sondern, was noch wichtiger ist, liefert praktische Lösungen zur Verbesserung des Diagnose- und Behandlungsprozesses von Lungenkrebs, was auf das enorme Potenzial von KI im medizinischen Bereich hinweist.
In einer bahnbrechenden Studie haben Forscher der New York University und anderer Institutionen ein fortschrittliches KI-Programm entwickelt, das Lungenadenokarzinome mit einer Genauigkeit von 99 % von Plattenepithelkarzinomen unterscheiden und das Risiko eines Tumorrezidivs mit einer Genauigkeit von 72 % vorhersagen kann Diagnose. Das Programm nutzt selbstüberwachte Lerntechnologie, um den „HP-Atlas“ zu erstellen, indem es fast 500.000 Gewebebilder analysiert, um eine genaue Diagnose und Prognosevorhersage zu erreichen. Die Forscher planen, das System nach weiteren Tests der Öffentlichkeit zugänglich zu machen, was Lungenkrebspatienten eine präzisere und personalisiertere Behandlung ermöglichen und neue Wege für die KI-Diagnose anderer Krebsarten eröffnen wird. Zukünftig wird das Forschungsteam auch mehr klinische und sozioökonomische Daten integrieren, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Systems weiter zu verbessern.
Die erfolgreiche Anwendung dieses KI-Programms zeigt, dass die Technologie der künstlichen Intelligenz eine immer wichtigere Rolle im Bereich der Krebsdiagnose und -behandlung spielen und den Patienten genauere und effizientere medizinische Dienstleistungen bieten wird. Auf die breite Anwendung und Skalierbarkeit in der Zukunft kann man sich freuen.