AI는 새로운 AI 모델이 몇 분 만에 폐암 조직을 감지함에 따라 의료 산업을 변화시킬 예정입니다.

쾰른대학교 의과대학과 쾰른대학교병원의 엔지니어 팀이 감지에 도움이 되는 AI 모델을 도입했습니다

폐암은 세계에서 가장 치명적인 질병 중 하나로, 2023년 기준 약 130만 명의 목숨을 앗아갈 것으로 추산됩니다. 비소세포폐암(NSCLC)은 전체 폐암의 80% 이상을 차지하며, 시간이 지남에 따라 폐 조직에 악성 종양이 발생하는 것이 특징입니다.

종양이 주변 조직을 파괴하기 전에 제거하려면 환자는 집중적이고 배액 치료를 받아야 하며, 그 비용은 평균 $68,000 이상입니다. 조기 진단과 치료에도 불구하고 폐암 사망률은 여전히 ​​높다. 따라서 예방 다음으로 정확한 진단이 중요합니다.

병리학적 검사는 종양 전문의가 폐암 조직을 발견하기 위해 사용하는 주요 방법입니다. 이 과정에서 의료 전문가는 헤마톡실린 및 에오신(H&E)으로 염색된 조직 샘플을 수집합니다. 그런 다음 종양 전문의는 이러한 샘플을 검토하여 종양 세포의 존재를 확인하고 이를 데이터 및 유전학과 함께 사용하여 효과적인 치료를 맞춤화합니다.

조직 수집의 초기 단계는 수십 년 동안 종양학에서 크게 변하지 않았지만 데이터가 처리되는 방식과 수단은 디지털 형식으로 마이그레이션되었습니다. 디지털 병리학 플랫폼은 연구자가 현미경을 통해 세포를 관찰하고 대신 컴퓨터 모니터를 사용할 필요성을 제거했습니다.

병리학의 디지털화는 소프트웨어를 발견 프로세스에 통합하는 기능을 포함하여 몇 가지 심각한 이점을 가져왔습니다. 오늘날 대부분의 전문가들은 귀하의 상태를 확인하기 위해 일종의 디지털 폐 조직 분석을 사용합니다. 앞으로 몇 년 안에 조직 내 폐암 존재 여부를 판단하는 주요 방법으로 인공 지능이 수동으로 작동하는 소프트웨어 시스템을 대체하게 될 것입니다.

인공지능 모델은 광범위한 조직학적 이미지를 활용하고 검토자가 포착할 수 없는 추가 정보를 추출할 수 있습니다. 따라서 더욱 효과적이고 접근 가능한 AI 기반 병리학 시스템을 만들려는 강력한 노력이 있습니다.

Cell Reports Medicine 저널에 발표된 최근 연구에서는 NSCLC 진단을 위해 특별히 설계된 새로운 AI 알고리즘과 컴퓨터 병리학 플랫폼을 공개했습니다. 이 연구는 새로운 AI 기반 모델의 조합을 보여주고 현재까지 사용된 가장 방대하고 관련성이 높은 데이터 세트를 나타냅니다. 이 시스템은 폐 선암종 및 편평 세포 암종과 같은 중요한 세부 정보가 포함된 전체 슬라이드 이미지를 포함하는 상세한 다중 클래스 조직 데이터 세트를 통합합니다. 특히 AI 모델은 1,527명의 환자로부터 4k개 이상의 슬라이드를 통합했으며 국제적인 폐암 연구 제공자 집단에서 파생되었습니다.

연구의 테스트 단계에서는 품질을 보장하기 위해 조직 샘플 결과를 전문 병리학자의 의견과 비교하는 작업이 포함되었습니다. 팀은 H&E 염색 조직 샘플에서 파생된 설명 가능하고 독립적이며 가능한 예후 매개 변수만을 사용하여 결과를 더 쉽게 확인하는 데 열중했습니다. 실험에는 4개의 AI 모델이 사용되었습니다. 각 AI 알고리즘은 상피 종양 구성 요소, 종양 간질, 괴사 잔해 및 점액을 포함한 다양한 클래스를 검사하고 결정하도록 설계되었습니다. AI 시스템은 실시간 데이터를 검토하고 이를 모델 내 3차 림프 구조 및 괴사 평가와 비교하여 유사점을 찾았습니다.

결과에 따르면 해당 알고리즘은 폐암 종양을 판단하는 다른 방법보다 정확도가 높고 속도도 빠른 것으로 나타났습니다. 팀은 .89의 정확도를 입증했으며, 부정확성의 대부분은 AI 알고리즘의 감지 기능보다는 픽셀과 관련된 광학 문제에 속합니다. AI 기반 폐암 탐지 시스템은 시장에 여러 가지 이점을 제공합니다. 우선, 이러한 저렴한 대안은 더 크고 전문화된 장비와 전문가를 이용할 수 없는 외딴 지역에서 사용할 수 있습니다. 따라서 보다 균형있고 접근하기 쉬운 치료 과정을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 시스템의 주요 이점 중 하나는 완전히 자동화된다는 것입니다. 조직 샘플을 스캔하고, 표시하고, 테스트하고, 치료 권장사항을 시스템에서 제시합니다. 진단 시간을 단축함으로써 환자는 치료 필요성과 비용을 낮출 수 있습니다. 이 연구가 많은 전문가들을 흥분시키는 또 다른 주요 이유는 새로운 데이터 수집 방법이 도출될 수 있는 기회를 열어준다는 것입니다.

Algoritma AI semakin berkebolehan untuk menentukan corak dan sambungan yang sukar dilihat dalam set data. Oleh itu, sistem ini akan dapat terus belajar daripada maklumat lama dan baharu yang dikumpul daripada pesakit, meningkatkan keupayaannya. Berjuta-juta sampel tisu kanser paru-paru telah diambil selama bertahun-tahun penyakit ini telah dikaji. Data ini mungkin membuka kunci beberapa petunjuk ke dalam kaedah pencegahan masa hadapan setelah dimasukkan ke dalam model AI yang lebih besar yang boleh menentukan corak yang sukar dikesan dan kejadian yang berkaitan.

Satu lagi faedah utama ialah rawatan yang lebih baik. Sistem ini membolehkan profesional penjagaan kesihatan mencipta rawatan yang dioptimumkan dan diperibadikan untuk pesakit mereka dalam masa yang singkat. Diagnosis kanser paru-paru adalah penting dalam mencegah penyebaran penyakit dan mengurangkan kadar kematian pesakit. Pada masa hadapan, sistem ini boleh diletakkan di rumah anda atau disewakan kepada individu atau klinik kecil. Gerakan ini akan membuka pintu untuk diterima pakai secara global sambil mengurangkan diagnosis salah, keperluan perjalanan dan perbelanjaan untuk semua pihak yang terlibat.

Pasukan penyelidik untuk projek itu diketuai oleh Dr Yuri Tolkach dan Profesor Dr Reinhard Büttne dari Institut Patologi Am dan Anatomi Patologi di Hospital Universiti Cologne. Projek itu dijayakan melalui geran pembiayaan dari negeri Rhine-Westphalia Utara, dan Kementerian Pendidikan Persekutuan dan

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