Klinicysta AI pomaga w leczeniu raka żołądka
Międzynarodowy zespół naukowców opracował asystenta diagnostycznego opartego na sztucznej inteligencji wykorzystującej leczenie przez wzmacnianie. Potrafi on dostosować leczenie bakterii Helicobacter pylori, uważanej za główną przyczynę raka żołądka na całym świecie. System, powstały przy wsparciu finansowanego ze środków UE projektu AIDA(odnośnik otworzy się w nowym oknie) oraz projektu TOGAS, który otrzymał finansowanie w ramach programu EU4Health(odnośnik otworzy się w nowym oknie), demonstruje potencjał sztucznej inteligencji we wspieraniu podejmowania decyzji klinicznych, które poprawiają wyniki chorych na raka żołądka. Zdecydowana większość przypadków raka żołądka jest związana z zakażeniem H. pylori. Uważa się, że ten typ raka rozwija się po latach atrofii żołądka, choroby, w której wyściółka żołądka staje się coraz cieńsza, następuje również utrata komórek gruczołowych, które wspomagają trawienie. Ten ubytek jest kluczowym krokiem w rozwoju raka żołądka. Ponieważ przewiduje się, że ponad połowa populacji świata doświadczy infekcji H. pylori w pewnym momencie swojego życia, należy wykorzystać postępy w sztucznej inteligencji do oceny i poprawy zarządzania i leczenia jest oczywista. Wynika to z faktu, że pomimo obecnych postępów w leczeniu pod względem chemioterapii i chirurgii, rak żołądka nadal ma złe rokowania w porównaniu z innymi rodzajami nowotworów, zwłaszcza w zaawansowanym stadium. Taki klinicysta AI mógłby odmienić sytuację. Poprzez optymalizację terapii wczesnej eradykacji bakterii H. pylori, można istotnie poprawić profilaktykę raka na całym świecie.
Nauka metodą prób i błędów
System zapewnia specyficzne dla pacjenta zalecenia dotyczące leczenia pierwszego rzutu i określa, czy takie spersonalizowane terapie wspomagane sztuczną inteligencji poprawiłyby wskaźnik eliminacji choroby w porównaniu z terapiami zalecanymi wyłącznie przez lekarza. W tym celu wykorzystuje podejście uczenia maszynowego nazywane „uczeniem przez wzmocnienie“, które wykorzystuje metodę prób i błędów, podejmując działania mające zmaksymalizować pozytywne rezultaty danego stanu. Model przeszkolono i wewnętrznie zwalidowano na 38 000 przypadkach z bazy danych European Registry on Helicobacter pylori Management, która systematycznie zbiera dane z rutynowej praktyki medycznej w Europie w zakresie leczenia zakażeń H. pylori. Wykorzystuje on techniki głębokiego leczenia Q niezależne od stanu, aby zalecać najskuteczniej terapie na podstawie cech pacjenta, takich jak wiek, płeć, kraj, alergie na antybiotyki, objawy oraz jednocześnie przyjmowane leki.
Lepsze wyniki współdziałania
Jak opisano w badaniu(odnośnik otworzy się w nowym oknie) opublikowanym w czasopiśmie „Nature Communications”, system poprawił skuteczność leczenia o 6%. Stwierdzono, że terapie zalecane przez AI osiągnęły wskaźnik skuteczności wynoszący 94,1% w porównaniu z terapiami zalecanymi przez lekarza, które nie były zgodne z sugestiami AI, a dla których wskaźnik skuteczności wyniósł 88,1%. Jak podkreśla zespół badawczy w swoim artykule, klinicysta AI jest przeznaczony do stosowania we współpracy klinicystami. Zamiast wykazywać wyższość sztucznej inteligencji nad podejmowaniem decyzji klinicznych, pokazuje, w jaki sposób można ulepszyć zalecenia dzięki jej wsparciu. Jak mówi główny współautor badania Kirill Veselkov z Imperial College London, partnera projektu AIDA w materiale(odnośnik otworzy się w nowym oknie) opublikowanym w aktualnościach uniwersytetu: „Badanie to pokazuje, jak sztuczna inteligencja może wykorzystywać prawdziwe dane kliniczne do retrospektywnej optymalizacji strategii eradykacji Helicobacter pylori. Wytycza to drogę do nowej epoki precyzyjnej medycyny opartej na danych”. Projekt AIDA (An Artificially Intelligent Diagnostic Assistant for gastric inflammation) kończy się w grudniu 2026 roku. Więcej informacji: strona internetowa projektu AIDA(odnośnik otworzy się w nowym oknie)