Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tiên lượng ung thư tuyến tụy

Hiện nay, các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo có rất nhiều tiềm năng trong lĩnh vực y tế. Ngoài các ứng dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như xử lý dữ liệu bệnh, chụp ảnh và nhận dạng hình ảnh bệnh lý, phẫu thuật bằng robot đã cách mạng hóa các quy trình phẫu thuật.

1. Những khó khăn khi điều trị ung thư tuyến tụy

Ung thư tụy là loại ung thư phức tạp của đường tiêu hóa, tiên lượng rất xấu, tỷ lệ sống sót sau 5 năm dưới 1%. Mặc dù có các kế hoạch điều trị có hệ thống, nhưng hiệu quả của xạ trị kém do vị trí sâu của tuyến tụy và đặc điểm mô của bệnh ung thư. Bản chất độc đáo của ung thư tuyến tụy cũng dẫn đến tình trạng kháng thuốc sau khi hóa trị, điều này khiến việc điều trị bằng phẫu thuật trở nên khó khăn do số lượng lớn các cơ quan quan trọng xung quanh tuyến tụy và sự phức tạp trong việc giải thích. ca phẫu thuật. Tuy nhiên, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo có khả năng thay thế hoặc hỗ trợ con người trong chẩn đoán lâm sàng ung thư tuyến tụy.

2. Tỷ lệ sống sót sau 5 năm điều trị ung thư tuyến tụy còn rất thấp

Ung thư tuyến tụy rất ác tính. Mặc dù có thể chữa khỏi bằng phẫu thuật cắt bỏ triệt để nhưng tỷ lệ sống sót sau 5 năm vẫn rất thấp. Một nghiên cứu đã sử dụng các mô hình dân số và thuật toán học máy để dự đoán nguy cơ tái phát ở bệnh nhân ung thư tuyến tụy 2 năm sau khi phẫu thuật cắt bỏ. Sau khi thu thập các tính năng được coi là có ảnh hưởng lớn nhất đến quá trình lặp lại, các biến tính năng tiêu biểu nhất đã được chọn, sau đó được sử dụng để huấn luyện thuật toán máy học. Khi đào tạo lặp đi lặp lại, hồi quy logistic đã được coi là một thuật toán dự đoán tốt sau khi xác thực chéo.

Mô hình này có độ chính xác cao trong việc dự đoán xác suất tái phát cho bệnh nhân 2 năm sau phẫu thuật, cho thấy thuật toán học máy có thể hữu ích để xác định bệnh nhân có nguy cơ cao và phát triển các chiến lược điều trị bổ trợ. Tuy nhiên, cỡ mẫu của nghiên cứu đó còn nhỏ và không có tiêu chuẩn điều trị thống nhất. Do đó, thuật toán học máy này có thể được cải thiện trong nghiên cứu trong tương lai bằng cách sử dụng các mẫu lớn hơn và xử lý thống nhất.

3. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tiên lượng ung thư tuyến tụy

3.1. Tổng quan và ưu điểm của ung thư tuyến tụy và trí tuệ nhân tạo

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe đã có những bước tiến vượt bậc trong những năm gần đây. Trí tuệ nhân tạo có thể tránh ảnh hưởng của suy nghĩ chủ quan; đối phó với khối lượng lớn dữ liệu; hỗ trợ chẩn đoán, điều trị và tiên lượng. Do đó, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế đang là chủ đề được quan tâm khá nhiều. Trí tuệ nhân tạo cũng được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực ung thư tuyến tụy. Các ứng dụng bao gồm chẩn đoán ung thư bằng cách xử lý dữ liệu hình ảnh và sử dụng máy học để phân biệt chính xác các loại ung thư phụ. Phẫu thuật robot cũng được áp dụng rộng rãi để bù đắp những thiếu sót của phẫu thuật nội soi truyền thống.

3.2. Mô hình mạng nơ-ron nhân tạo có thể dùng để xác định liều lượng thích hợp trong hóa xạ trị

Do tuyến tụy nằm sâu trong khoang bụng nên xạ trị đòi hỏi vị trí chính xác và liều lượng thích hợp. Một mô hình mạng thần kinh nhân tạo có thể được sử dụng để xác định liều lượng thích hợp. Dữ liệu được xử lý theo đầu vào, lớp ẩn, đầu ra, trọng số liên tục. Sau khi đào tạo, các lỗi được hiểu và phân bổ trọng số của lớp ẩn được điều chỉnh. Đầu vào trong khai thác dữ liệu mạng thần kinh nhân tạo là các tham số lập kế hoạch hình học [bao gồm hình ảnh CT, kế hoạch điều trị, cấu trúc và phân phối liều lượng được tính toán bởi hệ thống lập kế hoạch điều trị]. quản lý (TPS)]. Một đầu ra duy nhất là dự đoán liều được tính bằng TPS cho voxel.

3.3. Các thuật toán “máy học” cũng có thể được sử dụng để phát triển các bộ phân loại dự đoán

Học máy cũng có thể được sử dụng để phát triển các phân loại tiên lượng nhằm dự đoán khả năng sống sót của bệnh nhân ung thư tuyến tụy, bằng cách tích hợp nhiều trạng thái methyl hóa DNA của tuyến tụy gen mucin liên quan đến ung thư. Là một phương pháp học máy phi tham số, ANN cũng được sử dụng để đánh giá tỷ lệ sống sót của bệnh nhân ung thư tuyến tụy. Tương tự như chế độ làm việc của não bộ, các biến số của bệnh nhân được thu thập làm yếu tố xử lý, các yếu tố này có liên quan với nhau được sắp xếp và kết nối từng lớp một. Mỗi kết nối có một trọng số liên quan, mỗi giá trị trọng số có thể được chuyển đến lớp nút tiếp theo, mỗi lớp bên dưới có thể tổng hợp các giá trị đầu vào của lớp trên và lớp cuối cùng là giá trị đầu ra. Các giá trị đầu ra thường ở dạng nhị phân và có thể được sử dụng để xác định xem bệnh nhân có sống sót sau 7 tháng hay không.

3.4. Độ ác tính của ung thư tuyến tụy có liên quan chặt chẽ đến sự xâm lấn của các tế bào khối u

Mô hình toán học thể hiện sự tiến triển của khối u dưới dạng mô hình sinh lý và cơ sinh học, đồng thời cá nhân hóa mô hình theo các phép đo lâm sàng của bệnh nhân mục tiêu. Khối lượng của toàn bộ khối u có thể được dự đoán, bao gồm kích thước, hình dạng và khu vực liên quan.

4. Triển vọng mới

Nó có triển vọng ứng dụng tuyệt vời trong chẩn đoán, điều trị và tiên lượng bệnh ung thư tuyến tụy. Về chẩn đoán phân tử, hình ảnh và hóa trị liệu, học máy có thể giúp các nhà nghiên cứu xử lý dữ liệu, thực hiện phân tích và thu được kết quả thử nghiệm. Trong xạ trị, trí tuệ nhân tạo chủ yếu được sử dụng để tự động lập kế hoạch mục tiêu bức xạ và dự đoán liều bức xạ. Sự phát triển của phẫu thuật tụy bằng robot đã làm tăng độ chính xác của phẫu thuật tụy và giảm các biến chứng, nhưng không thể đạt được sự tự động hóa hoàn toàn nếu không được đào tạo và xác minh liên tục. Vì vậy, trong một thời gian dài trong tương lai, hầu hết các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo cho bệnh ung thư tuyến tụy sẽ tiếp tục được sử dụng như những công cụ phụ trợ thiết thực.

Mọi thông tin chi tiết xin liên hệ : https://ungthuphoi.com.vn/