Naukowcy z Uniwersytetu w Duisburgu-Essen, Uniwersytetu w Monachium (LMU) oraz TU Berlin opracowali model sztucznej inteligencji (AI), który wspiera lekarzy w personalizowanym leczeniu nowotworów. Oparty na infrastrukturze Smart Hospital Szpitala Uniwersyteckiego w Essen system wykorzystuje dane kliniczne, laboratoryjne, obrazowe oraz genetyczne, aby precyzyjniej dobierać terapie dla pacjentów onkologicznych.
Badacze przeszkolili AI na podstawie danych od ponad 15 000 pacjentów cierpiących na 38 różnych nowotworów litych. Model analizuje interakcje 350 parametrów, co pozwala na lepsze zrozumienie indywidualnych czynników wpływających na przebieg choroby i prognozę leczenia.
Sztuczna inteligencja weryfikuje prognozy
Aby potwierdzić skuteczność modelu, przeprowadzono testy na danych 3 000 pacjentów z rakiem płuc. Wyniki wykazały, że AI skutecznie identyfikuje powiązania między danymi i generuje prognozy dotyczące rokowania pacjentów. System integruje różne źródła informacji, tworząc kompleksowy obraz choroby, co pozwala na bardziej precyzyjne podejmowanie decyzji klinicznych.
Wyjaśnialna AI zwiększa transparentność
Jednym z kluczowych aspektów zastosowanej technologii jest jej wyjaśnialność (xAI). Model nie tylko dostarcza przewidywań, ale również wskazuje, które parametry miały największy wpływ na wynik analizy. Dzięki temu lekarze mogą lepiej rozumieć rekomendacje AI i dostosowywać strategie leczenia do indywidualnych potrzeb pacjentów.
Technologia ta stanowi krok w stronę bardziej spersonalizowanej onkologii, w której leczenie opiera się na zaawansowanej analizie danych, a decyzje medyczne są lepiej uzasadnione i dostosowane do konkretnych przypadków. Wyniki badań opublikowano w czasopiśmie Nature Cancer.
