Um estudo inovador publicado na Nature Communications demonstra as capacidades superiores de um novo programa de inteligência artificial no diagnóstico do cancro do pulmão e na previsão do prognóstico. Este programa utiliza tecnologia de aprendizagem auto-supervisionada para identificar com rapidez e precisão o adenocarcinoma de pulmão e prever seu risco de recorrência. Sua precisão é significativamente maior do que os métodos tradicionais de diagnóstico manual, trazendo esperança de tratamento preciso para pacientes com câncer de pulmão. diagnóstico de outros tipos de câncer. Esta investigação não só alcança inovação tecnológica, mas, mais importante ainda, fornece soluções práticas para melhorar o processo de diagnóstico e tratamento do cancro do pulmão, indicando o enorme potencial da IA na área médica.
Em um estudo inovador, pesquisadores da Universidade de Nova York e de outras instituições desenvolveram um programa avançado de IA que pode distinguir o adenocarcinoma do pulmão do carcinoma de células escamosas com 99% de precisão e prever com 72% de precisão. O risco de recorrência do tumor é significativamente melhor do que o manual. diagnóstico. O programa utiliza tecnologia de aprendizagem auto-supervisionada para construir o "HP-Atlas", analisando cerca de 500.000 imagens de tecidos para obter diagnóstico preciso e previsão de prognóstico. Os pesquisadores planejam tornar o sistema gratuito ao público após mais testes, o que trará um tratamento mais preciso e personalizado aos pacientes com câncer de pulmão e abrirá novos caminhos para o diagnóstico por IA de outros tipos de câncer. No futuro, a equipa de investigação também integrará mais dados clínicos e socioeconómicos para melhorar ainda mais a precisão e fiabilidade do sistema.
A aplicação bem-sucedida deste programa de IA indica que a tecnologia de inteligência artificial desempenhará um papel cada vez mais importante no campo do diagnóstico e tratamento do cancro, proporcionando serviços médicos mais precisos e eficientes aos pacientes. Vale a pena esperar por sua ampla aplicação e escalabilidade no futuro.