Drumul Digital Către Inteligența Artificială în Îngrijirea Cancerului

De Chris Anderson

Pe măsură ce îngrijirea cancerului devine condusă de date, inteligența artificială (IA) va juca un rol tot mai important în întregul continuum al tratamentului, de la identificarea biomarkerilor și dezvoltarea medicamentelor, până la recrutarea pentru studii clinice și diagnosticare. În acest domeniu al sănătății, capacitatea IA de a interpreta și adnota lamele de tumoră digitalizate capătă un rol central. Deși promisiunile sunt mari și interpretarea prin IA influențează deja unele practici clinice, aceasta nu a atins încă un punct critic.

“Se creează aproximativ un miliard de lame anual pentru scopuri diagnostice, iar astăzi, majoritatea acestora, aproximativ 85%, sunt încă citite de un patolog cu ajutorul unui microscop pe lame de sticlă fizice”, a declarat David West, CEO și co-fondator al companiei de patologie digitală Proscia. În practică, asta înseamnă că patologii examinează manual lamele, identifică cancerul, evaluează tumorile și redactează rapoarte într-o abordare tradițională a diagnosticării cancerului, care a văzut puține schimbări de-a lungul decadelor.

Dar această bază este acum în schimbare. Avansurile în scanarea lamelor, stocarea în cloud și IA transformă imaginile de patologie digitală în date care pot fi analizate la scară mare. La Memorial Sloan Kettering Cancer Center, arhivele mari de lame digitalizate au ajutat la lansarea Paige AI, una dintre primele companii care au antrenat sisteme de învățare profundă pe imagini de patologie legate de rezultate clinice și genomice. Acest lucru a dus la primul diagnostic aprobat de Administrația Alimentelor și Medicamentelor din SUA (FDA) care utilizează IA și patologia digitală: Paige Prostate Detect. Compania, care a fost achiziționată anul trecut de compania de medicină de precizie activată de IA Tempus, combină acum IA bazată pe patologia digitală a Paige cu platforma extinsă de secvențiere genomică a Tempus.

Cercetătorii din domeniu spun că implicațiile IA în patologia digitală depășesc analiza imaginilor. Mohamed Omar, MD, profesor asociat de biologie computațională la Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, a observat că modelele mari de limbaj pot ajuta clinicienii să navigheze într-un peisaj de cercetare care produce „sute de lucrări în fiecare zi” pentru a informa cercetarea continuă în domeniul cancerului. Instrumentele AI multimodale promit să deblocheze și mai multe perspective din datele de patologie digitală combinându-le cu date genomice, radiomice și clinice pentru a construi modele noi și puternice pentru diagnosticarea cancerelor comune și rare, dezvoltarea de medicamente și înscrierea în studii clinice.

Deși adoptarea este încă la începuturile sale, apariția scanerelor mai rapide și mai ieftine aduce patologia digitală în raza de acțiune a spitalelor regionale și rurale. Razik Yousfi, vicepreședinte senior și director general al produselor AI la Tempus, și co-fondator al Paige, prezice că în următorii 10 ani, majoritatea fluxurilor de lucru în patologie vor fi digitale. Scopul final al aplicării IA aici nu este de a înlocui patologii umani, ci de a-i împuternici cu un asistent capabil, extinzând adoptarea dincolo de centrele medicale majore.

Sursa: Inside Precision Medicine