AI đang thay đổi chăm sóc và nghiên cứu ung thư như thế nào?

Tiềm năng trí tuệ nhân tạo phá vỡ các hệ thống y tế và y tế đang trở nên rõ ràng. Trong bài viết này, chúng tôi khám phá tương lai do AI nghiên cứu và chăm sóc ung thư.

Ung thư. Khối u. Những từ ngữ khắc nghiệt, chói tai thường kích hoạt những ký ức và nỗi sợ hãi đau đớn. Các bác sĩ trên toàn thế giới đang tìm cách phát minh lại cách chúng ta điều trị nhóm bệnh này. Ung thư là ngành y học chuyên chẩn đoán và điều trị ung thư. Thật thú vị, nó cũng bao gồm ba chuyên ngành phụ khác nhau: ung thư y tế, ung thư bức xạ và ung thư phẫu thuật. Tại sao tôi đi sâu vào chi tiết này? Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng một vai trò quan trọng trong mỗi chuyên ngành phụ này.

Trong loạt bài hai phần về tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đối với chăm sóc sức khỏe, chúng tôi đã khám phá cách trí tuệ nhân tạo ảnh hưởng đến các phần khác nhau của phổ chăm sóc sức khỏe. Để nhắc nhở bạn một cách ngắn gọn, chúng tôi đã nói về Dự án Google Deepmind tại Bệnh viện Đại học London, nơi AI được sử dụng để phân tích xạ trị đích dựa trên quét ẩn danh của 700 bệnh nhân. Quá trình liên quan đến phân tích, được gọi là phân đoạn, thường mất bốn giờ để hoàn thành, nhưng với AI, họ đã thấy tiềm năng giảm thời gian đó xuống còn một giờ. Thuận tiện và lập kế hoạch xạ trị hiệu quả hơn dẫn đến bệnh nhân được phục vụ tốt hơn.

Làm thế nào trí tuệ nhân tạo có thể giúp với một căn bệnh phức tạp như vậy?

Các bác sĩ từ Trung tâm Ung thư MD Anderson của Đại học Texas và Tổ chức Y tế Palo Alto ở California đã bắt đầu khám phá những ứng dụng tiềm năng của AI và Dữ liệu lớn trong cuộc chiến chống ung thư (JAMA Oncology). Họ đã đề xuất 14 kịch bản trong đó nghiên cứu và chăm sóc ung thư có thể hưởng lợi đáng kể từ những khám phá như vậy. Để tóm tắt những phát hiện này, các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng của AI sẽ đẩy nhanh nghiên cứu ung thư theo ba cách chính:

  • Bằng cách phát triển hơn nữa và tích hợp các cơ quan đăng ký ung thư hiện có, từ cấp địa phương đến quốc tế. Chúng được phân tích và giải thích để hiểu rõ hơn về các cơ chế ung thư (từ ung thư phổ biến đến hiếm gặp). Dữ liệu lớn cung cấp một cơ sở bằng chứng đáng tin cậy, trong khi AI giúp phân tích.
  • Bằng cách cải thiện con đường điều trị ung thư trên khắp thế giới thông qua phân tích các thực tiễn và xu hướng tốt nhất.
  • Bằng cách tạo điều kiện thuận lợi cho việc thực hiện các thử nghiệm hiệu quả chi phí.

Phát minh lại các công cụ chúng ta sử dụng để chẩn đoán ung thư

Theo truyền thống, ung thư được phát hiện bằng các phương pháp lâm sàng như siêu âm, X-quang, Chụp cắt lớp điện toán (CT) và Chụp cộng hưởng từ (MRI). Tuy nhiên, một số bệnh ung thư không thể được nhận ra bằng các kỹ thuật này. Một cách tiếp cận khác là phân tích hồ sơ gen microarray. Nghe có vẻ phức tạp? Người hủy có thể được phát hiện bằng cách sử dụng một lượng nhỏ vật liệu di truyền để đánh giá mức độ biểu hiện của một số gen nhất định. Dữ liệu được tạo ra bởi vật liệu di truyền này tạo ra các bộ dữ liệu khổng lồ phải được phân tích. Phân tích này có thể mất nhiều giờ để hoàn thành. Bây giờ hãy tưởng tượng rằng phân tích này có thể được thực hiện nhanh chóng thông qua việc sử dụng AI. Thực tế, trí tuệ nhân tạo đóng một vai trò quan trọng, như đã thấy trong các nghiên cứu từ năm 2001 và 2003, và khi chúng ta tiến nhanh đến năm 2017, chúng ta thấy các nhà nghiên cứu sử dụng Cascaded Neural Networks để phân loại ung thư thông qua các kỹ thuật cải tiến như Gene Masking.

Nghiên cứu điển hình

Khuôn mặt xấu xí của các khối u hiện lên khi các nhà khoa học đấu tranh để hiểu, hoặc thậm chí tốt hơn, dự đoán, cách mà các khối u hành xử. Vô số bệnh nhân và gia đình họ đã trải qua cuộc hành trình ung thư với khả năng tái phát. Tái phát xảy ra khi một số tế bào ung thư ban đầu sống sót sau các phương pháp điều trị ban đầu hoặc quá nhỏ để được phát hiện trong quá trình theo dõi ngay sau khi điều trị.

Tôi đã được truyền cảm hứng từ sự hợp tác hấp dẫn diễn ra giữa Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo Stanford và Trường Y khoa Stanford. Điều này dẫn đến một nỗ lực đáng kinh ngạc liên quan đến TensorFlow và cơ sở dữ liệu gồm 130.000 hình ảnh về bệnh da. Họ đã đào tạo thuật toán TensorFlow để chẩn đoán trực quan ung thư da tiềm năng. Trên hết, họ đã thử nghiệm các chẩn đoán được tạo ra bởi thuật toán này dựa trên ý kiến ​​của 21 bác sĩ da liễu được chứng nhận bởi hội đồng quản trị. Kết quả? Một bài nghiên cứu đột phá trong đó thuật toán chẩn đoán hỗ trợ AI phù hợp với hiệu suất của các bác sĩ da liễu. Muốn tìm hiểu thêm? Xem video này tập trung vào khía cạnh công nghệ:

Khởi nghiệp sử dụng AI trong cuộc chiến chống ung thư

Bối cảnh trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ung thư đang phát triển, và có năm công ty đáng để mắt tới. Extitic đang sử dụng học tập sâu để tự động phát hiện các nốt ung thư phổi trong hình ảnh CT ngực với độ chính xác cao hơn 50% so với hội đồng chuyên gia của các bác sĩ X quang lồng ngực.

Insilico Medicine, trước đây đã được giới thiệu trong loạt AI trong Chăm sóc sức khỏe của chúng tôi, đang áp dụng các thuật toán học sâu vào khám phá thuốc để điều trị ung thư, như liệu pháp miễn dịch.

Tất cả các loại phương pháp điều trị này đều được hỗ trợ bởi những hiểu biết và phân tích, và OncoraMedical đang mang lại những hiểu biết tiên đoán và phân tích rủi ro cho ung thư bức xạ. Bằng cách này, họ đã giúp các bác sĩ ung thư bức xạ đưa ra quyết định tốt hơn và sử dụng dữ liệu đa dạng và có giá trị mà họ tạo ra.

Các nhà nghiên cứu bệnh học trên khắp thế giới chẩn đoán ung thư hàng ngày - nếu không nói là hàng giờ - và công việc của họ bao gồm phân tích hàng ngàn slide. Bây giờ hãy tưởng tượng nếu có một cách đơn giản để giúp các chuyên gia này lọc qua tất cả các slide thông thường và gắn cờ những cái cần phải chú ý hơn nữa. Proscia đã thiết kế một nền tảng bệnh lý kỹ thuật số cho phép các nhà nghiên cứu bệnh học và nhà nghiên cứu có thể tận dụng dữ liệu bệnh lý trong mỗi slide.

Tương lai của AI trong lĩnh vực ung thư

Trong ESMO Open, một tạp chí về ung thư truy cập mở, Dr.Curioni-Fontecedro, bài viết Một thời đại mới của Ung thư thông qua Trí tuệ nhân tạo, đã giải thích ngắn gọn về tình hình hiện tại. Đó là, mặc dù công nghệ và nghiên cứu này tồn tại và có sẵn cho nghiên cứu và chăm sóc ung thư, chúng vẫn chưa lan rộng trong cộng đồng ung thư. Các thành phần còn thiếu cần thiết để đưa nó lên cấp độ tiếp theo trong ung thư là mua lâm sàng, cơ hội tài trợ để thực hiện và giáo dục.

Một lần nữa tôi mong muốn một tương lai nơi ung thư sẽ được điều trị một cách đơn giản và liền mạch, mang lại hy vọng và cơ hội dựa trên bằng chứng cho những bệnh nhân mắc các bệnh này.

Tương lai tươi sáng trong lĩnh vực nghiên cứu và điều trị ung thư. Tôi đã mong muốn một tương lai nơi ung thư sẽ được điều trị một cách đơn giản và liền mạch, mang lại hy vọng và cơ hội dựa trên bằng chứng cho những bệnh nhân mắc các bệnh này. Rốt cuộc, đây không phải là vấn đề thay thế toàn bộ nghề nghiệp bằng AI, mà là chăm sóc kịp thời cho bệnh nhân trong một chuyên khoa về bệnh trong đó yếu tố thời gian là rất quan trọng và việc điều trị cần phải nhanh chóng và chính xác.

Được xuất bản lần đầu tại https://blog.infermedica.com vào ngày 12 tháng 9 năm 2017.