Cơ chế nhận dạng của trí tuệ nhân tạo (AI) là một chủ đề thú vị trong việc tìm hiểu mạng lưới thần kinh của trí tuệ nhân tạo và ứng dụng của chúng trong điều trị. Một số mạng lưới thần kinh phân lớp có thể nhận ra bệnh ung thư thông qua các thuật toán học sâu. Sẽ rất thú vị khi nghĩ xem liệu những hiểu biết của con người và sự chú ý của trí tuệ nhân tạo có liên quan với nhau hay không, đó là một trong những điểm chính của bài viết này.
Phát hiện ung thư tự động với chẩn đoán có sự trợ giúp của máy tính đang được triển khai tại phòng khám và sẽ được cải thiện với ánh xạ đặc trưng trong mạng lưới thần kinh. Các phân nhóm và giai đoạn ung thư, về tiến triển và di căn, nên được phân loại bằng trí tuệ nhân tạo để điều trị tối ưu.
1. Tổng quan
Phát hiện ung thư tự động đã sẵn sàng và sẽ trở nên phổ biến hơn. Chẩn đoán có sự trợ giúp của máy tính (CAD) đang phát triển, đồng thời việc phát hiện và phân loại ung thư đã đạt được trong việc xác định các loại phụ của bệnh bạch cầu với các mạng lưới thần kinh và tích chập dày đặc. -ron phức hợp.
Một hệ thống chẩn đoán có sự trợ giúp của máy tính với mạng lưới thần kinh nhân tạo khổng lồ dựa trên kỹ thuật mô mềm đã phát hiện ung thư phổi trên hình ảnh X-quang. Nhiễm trùng Helicobacter pylori được dự đoán bằng hình ảnh nội soi sử dụng trí tuệ nhân tạo. Một mạng lưới thần kinh tích chập dựa trên vùng nhanh hơn đã được áp dụng để chẩn đoán giai đoạn T của ung thư dạ dày trong chụp cắt lớp vi tính (CT) tiên tiến của ung thư dạ dày. Hình ảnh kỹ thuật số của dữ liệu bệnh lý trong ung thư đã được sử dụng trong chẩn đoán ung thư. Phân tích bệnh lý kỹ thuật số bằng cách sử dụng hình ảnh toàn bộ lát cắt có thể góp phần vào việc đánh giá “từ xa”. Phân tích hình ảnh tự động và tăng cường ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực bệnh lý tuyến giáp. Nhận dạng ung thư bằng trí tuệ nhân tạo đã trở nên chính xác và chính xác hơn, cùng với sự tiến bộ của mạng lưới thần kinh và khả năng tính toán.
2. Nhận biết và ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Có thể các phương pháp tiếp cận thuật toán học sâu như mô hình khai thác văn bản y sinh được đào tạo trước trong ngữ liệu ngôn ngữ tự nhiên có thể được áp dụng để nhận dạng ung thư bằng trí tuệ nhân tạo. Cơ chế nhận dạng của ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể được dịch sang ngôn ngữ của con người thông qua dấu hiệu của sự chú ý.
Các quan điểm trong tương lai về xác định ung thư trong AI có thể cần tập trung vào dịch thuật AI và ngôn ngữ của con người. Sự sống sót của bệnh nhân ung thư gan có thể được dự đoán bằng tích hợp đa yếu tố dựa trên thuật toán học sâu. Kiến trúc Autoencoder được sử dụng để tích hợp dữ liệu trình tự RNA (RNA-Seq), dữ liệu methyl hóa DNA và dữ liệu trình tự microRNA (miRNA-Seq) của ung thư biểu mô tế bào gan trong cơ sở dữ liệu. dữ liệu bản đồ gen ung thư (TCGA).
Phối hợp dữ liệu với TCGA-Assembler là bước đầu tiên để cung cấp dữ liệu phù hợp cho trí tuệ nhân tạo.
Một phương pháp tổng hợp mạng tương đồng dự đoán các phân nhóm ung thư và sự sống sót. Các dấu hiệu gen cho sự tái phát HCC liên quan đến di căn đã được xác định bằng cách sử dụng mô hình phân loại bao gồm thuật toán dự đoán lớp, máy vectơ hỗ trợ (SVM), trọng tâm gần nhất, 3 hàng xóm gần nhất, 1 hàng xóm gần nhất, phân tích phân biệt tuyến tính và hiệp phương sai dự đoán, để đánh giá rủi ro ung thư tái phát ở giai đoạn đầu.Bộ gen đột biến đã được xác định trong bệnh ung thư gan, bao gồm cả các mẫu dương tính với viêm gan. Học SVM rất hữu ích cho việc phân loại và phân loại ung thư. Bệnh lý khối u, chẳng hạn như phân loại, phân loại và dàn dựng, có thể được dự đoán bằng trí tuệ nhân tạo dựa trên các thuật toán học sâu. Các phương pháp phân cụm và học máy đã được sử dụng để phân loại bệnh nhân ung thư vú bằng liệu pháp miễn dịch. Ung thư bàng quang không xâm lấn cơ tiên tiến và ung thư bàng quang xâm lấn cơ được phân loại dựa trên phân nhóm phân tử đáp ứng với liệu pháp miễn dịch. Một mô hình phân loại thú vị được gọi là ung thư nguyên phát-trí tuệ nhân tạo-Dx đã dự đoán vị trí ban đầu của khối u và phân nhóm phân tử trong hồ sơ RNA.
3. Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong điều trị ung thư
Quy trình lâm sàng nâng cao với các biện pháp can thiệp AI được đề xuất trong điều trị ung thư, bao gồm phát hiện và mô tả đặc tính do AI hướng dẫn, lập kế hoạch điều trị và theo dõi các giá trị do AI hướng dẫn và tối ưu hóa kết quả do AI điều khiển. Các công cụ trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để phát hiện những bất thường, mô tả các tổn thương nghi ngờ và xác định tiên lượng hoặc đáp ứng với điều trị. Công nghệ trí tuệ nhân tạo cung cấp các bộ mô tả khối u mạnh mẽ trong phân đoạn, chẩn đoán, phân loại và chụp ảnh bộ gen. Đặc điểm X quang từ hình ảnh CT Scan của bệnh nhân ung thư phổi đã thành công trong việc chỉ ra mối liên hệ giữa biểu hiện gen và khả năng tiên lượng. Các đặc điểm chụp X-quang dựa trên CT có thể dự đoán di căn xa cho bệnh nhân ung thư biểu mô tuyến phổi.
Một cách tiếp cận mới để đánh giá và xác nhận các dấu ấn sinh học đưa các tiêu chí sửa đổi trong dữ liệu hình ảnh vào Tiêu chí đánh giá phản ứng của khối u rắn trong điều trị ung thư. Kết quả của một nghiên cứu lâm sàng về bệnh ung thư phổi không phải tế bào nhỏ di căn đã chứng minh rằng pembrolizumab kết hợp với hóa trị liệu dẫn đến thời gian sống thêm toàn bộ và thời gian sống không bệnh tiến triển lâu hơn so với chỉ hóa trị. ở những bệnh nhân không có thụ thể yếu tố tăng trưởng biểu bì hoặc không tạo ra đột biến lymphoma kinase. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực y tế như phát hiện, chẩn đoán và điều trị bệnh sớm ngày càng được mở rộng. Dữ liệu lâm sàng được xử lý bằng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học của trí tuệ nhân tạo, đây sẽ là những thành phần quan trọng trong việc đưa ra quyết định lâm sàng về chiến lược điều trị.
Phần kết luận
Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định ung thư đang gia tăng nhanh chóng. Cách tiếp cận truyền thống có thể phát triển với mạng lưới thần kinh trí tuệ nhân tạo để tạo ra một lĩnh vực tương lai cho hành tinh. Việc nhận dạng dữ liệu hình ảnh, cũng như các bản sao gen được dịch mã và chưa được dịch mã trong bệnh ung thư.
