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A IA ferramenta decifra inter -relações complexas para melhorar o tratamento personalizado do câncer

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A inteligência artificial melhora o tratamento personalizado do câncer

Visão geral da composição dos dados e do fluxo de trabalho baseado em IA (XAI) explicado para decodificar os resultados do tratamento. Crédito: Câncer de natureza (2025). Doi: 10.1038/s43018-024-00891-1

A medicina personalizada visa adaptar os tratamentos a pacientes individuais. Até agora, isso foi feito usando um pequeno número de parâmetros para prever o curso de uma doença. No entanto, esses poucos parâmetros geralmente não são suficientes para entender a complexidade de doenças como o câncer.

Uma equipe de pesquisadores da Faculdade de Medicina da Universidade de Duisburg -sen (UDE), LMU Munique e o Instituto de Berlim para os Fundamentos de Aprendizagem e Dados (Bifold) na TU Berlin desenvolveu uma nova abordagem para esse problema usando artificial inteligência.

Com base na infraestrutura hospitalar inteligente do University Hospital Essen, os pesquisadores integraram dados de diferentes modalidades-história médica, valores laboratoriais, imagens e análises genéticas-para apoiar a tomada de decisão clínica.

“Embora grandes quantidades de dados clínicos estejam disponíveis na medicina moderna, a promessa de medicina verdadeiramente personalizada geralmente permanece não cumprida”, diz o Prof. Jens Kleesiek, do Instituto de Inteligência Artificial em Medicina (IKIM) no Hospital Universitário Essen e no Centro de Pesquisa do Câncer Colônia Essen (CCCE).

Interação de 350 parâmetros examinados

Atualmente, a prática clínica oncológica utiliza sistemas de avaliação bastante rígidos, como a classificação dos estágios do câncer, que levam pouca conta de diferenças individuais, como sexo, estado nutricional ou comorbidades.

“As tecnologias modernas da IA, em particular a inteligência artificial explicável (XAI), podem ser usadas para decifrar essas inter -relações complexas e personalizar a medicina do câncer em uma extensão muito maior”, diz o Prof. Frederick Klauschen, diretor do Instituto de Patologia da LMU e Grupo de Pesquisa Líder em Bifold, onde essa abordagem foi desenvolvida em conjunto com o Prof. Klaus-Robert Müller.

Para o estudo recente publicado em Câncer de naturezaa IA foi treinada com dados de mais de 15.000 pacientes com um total de 38 tumores sólidos diferentes. A interação de 350 parâmetros foi examinada, incluindo dados clínicos, valores laboratoriais, dados de procedimentos de imagem e perfis de tumores genéticos.

“Identificamos os principais fatores que explicam a maioria dos processos de tomada de decisão na rede neural, bem como um grande número de interações prognósticas relevantes entre os parâmetros”, explica o Dr. Julius Keyl, cientista clínico do Instituto de Inteligência Artificial em medicina (ikim).

Decisões transparentes

O modelo de IA foi testado com sucesso nos dados de mais de 3.000 pacientes com câncer de pulmão para validar as interações identificadas. A IA combina os dados e calcula um prognóstico geral para cada paciente. Como uma IA explicável, o modelo torna suas decisões transparentes aos médicos, mostrando como cada parâmetro contribuiu para o prognóstico.

“Nossos resultados mostram o potencial da inteligência artificial para analisar os dados clínicos não isolados, mas em contexto, reavaliá-los e, assim, permitir a terapia de câncer personalizada e orientada a dados”, diz o Dr. Philipp Keyl, da LMU. Um método de IA como esse também pode ser usado em casos de emergência em que é vital poder avaliar os parâmetros de diagnóstico na íntegra o mais rápido possível.

Os pesquisadores também pretendem descobrir inter-relações complexas de câncer de câncer, que permaneceram não detectadas até agora usando métodos estatísticos convencionais.

“No Centro Nacional de Doenças Tumorais (NCT), juntamente com outras redes oncológicas, como o Centro de Pesquisa do Câncer (BZKF), temos as condições ideais para dar o próximo passo: provando o verdadeiro benefício do paciente de nossa tecnologia em clínica Os testes, “acrescenta o Prof. Martin Schuler, diretor administrativo do local do NCT West e chefe do Departamento de Oncologia Médica do University Hospital Essen.

Mais informações:
Julius Keyl et al, decodificando resultados de tratamento de câncer pan usando dados multimodais do mundo real e inteligência artificial explicável, Câncer de natureza (2025). Doi: 10.1038/s43018-024-00891-1

Fornecido pela Universidade Ludwig Maximilian de Munique

Citação: A IA Decifra inter-relações complexas para melhorar o tratamento personalizado do câncer (2025, 30 de janeiro) Recuperado em 30 de janeiro de 2025 de https://medicalxpress.com/news/2025-01-ai-ool-deciphers-complex-interRelations.html

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