Цялото съдържание на iLive е медицински прегледано или е проверено, за да се гарантира възможно най-голяма точност.
Имаме строги насоки за снабдяване и само свързваме реномирани медийни сайтове, академични изследователски институции и, когато е възможно, медицински проучвания, които се разглеждат от специалисти. Имайте предвид, че номерата в скоби ([1], [2] и т.н.) са линкове към тези проучвания.
Ако смятате, че някое от съдържанието ни е неточно, остаряло или под съмнение, моля, изберете го и натиснете Ctrl + Enter.
ИИ може да предскаже прогнозата при тройно негативен рак на гърдата
Последно прегледани: 02.07.2025
Изследователи от Института Каролинска в Швеция са проучили колко добре различни модели на изкуствен интелект могат да предскажат прогнозата на тройно негативния рак на гърдата, като анализират определени имунни клетки вътре в тумора. Проучването, публикувано в списанието eClinicalMedicine, е важна стъпка към използването на изкуствен интелект в лечението на ракови заболявания за подобряване на здравето на пациентите.
Тумор-инфилтриращите лимфоцити са вид имунни клетки, които играят важна роля в борбата с рака. Когато те присъстват в тумор, това означава, че имунната система се опитва да атакува и унищожи раковите клетки.
Тези имунни клетки може да са важни за прогнозиране как пациент с така наречения тройно негативен рак на гърдата ще реагира на лечението и как ще прогресира заболяването. Резултатите от оценката на имунните клетки обаче могат да варират, когато патолозите я правят. Изкуственият интелект (ИИ) може да помогне за стандартизирането и автоматизирането на този процес, но е трудно да се докаже, че ИИ работи достатъчно добре за използване в здравеопазването.
Десет модела с изкуствен интелект са сравнени
Изследователите са тествали десет различни модела с изкуствен интелект и са сравнили способността им да анализират тумор-инфилтриращи лимфоцити в тройно негативни проби от тъкан на рак на гърдата.
Резултатите показаха, че моделите с изкуствен интелект се различават по аналитичната си производителност. Въпреки тези разлики, осем от десет модела показаха добра предсказваща способност, което означава, че са били в състояние да предскажат бъдещото здравословно състояние на пациентите по подобен начин.
„Дори модели, обучени върху по-малък брой проби, показаха добра предсказваща способност, което показва, че туморно-инфилтриращите лимфоцити са надежден биомаркер“, каза Балаж Ач, изследовател в катедрата по онкология и патология в Каролинския институт.
Необходими са независими изследвания
Проучването показва, че са необходими големи масиви от данни, за да се сравнят различни инструменти с изкуствен интелект и да се гарантира тяхното качество преди внедряването им в здравеопазването. Въпреки че резултатите са обещаващи, е необходима допълнителна проверка.
„Нашето проучване подчертава значението на независимите изследвания, които имитират реалната клинична практика“, казва Балаш Ач. „Само чрез такива изпитвания можем да бъдем уверени, че инструментите с изкуствен интелект са надеждни и ефективни за клинична употреба.“