تقنية جديدة للذكاء الإصطناعي تستخدم للتنبؤ بشدة سرطان البروستاتا لدى المرضى

234

تم تطوير اختبار جديد للأمراض يستخدم الذكاء الإصطناعي لتصنيف خطر الإصابة بسرطان البروستاتا من كلية Icahn للطب في Mount Sinai . يستخدم إختبار علم الأمراض الذكاء الإصطناعي لتمييز عينات الأنسجة من مرضى سرطان البروستاتا للتنبؤ بتطوير جسد المريض للسرطان بعد الجراحة. يستخدم الإختبار الجديد المعتمد على الذكاء الإصطناعي نقاط Gleason بإستخدام خوارزمية تدمج تحليل الصور مع المؤشرات الحيوية للكشف عن تقدم السرطان. يطلق على النظام إسم Precise MD.

أثناء الاختبار, تم تحليل الأنسجة السرطانية من 590 عينة من نسيج مرضى سرطان البروستاتا. هؤلاء المرضى قد خضعوا بالفعل لإستئصال البروستاتا الجذري. إستخدمت المنصة التحليل المجهري والمناعي متعدد الأطياف لتحليل الأنسجة السرطانية. تم أيضا اخذ الخصائص الرياضية في الإعتبار لتحديد عدوانية الورم. أظهرت هذه الطريقة تفاصيل دقيقة للأطباء التي لا يمكن للعين البشرية رؤيتها.

تمكن الطبيب من التنبؤ بتطور كبير في المرض بدقة أكبر من أي نماذج أخرى تم إستخدامها من قبل. وأعادت تصنيف 58٪ من المرضى الذين تم تصنيفهم في البداية كخطر وسيط إلي مخاطر منخفضة و 42٪ من المرضى المعرضين لمخاطر عالية.

“من خلال تحسين التشخيص, يمكننا توجيه المرضى نحو أفضل خيار العلاج وتحسين الرعاية”, قال الطبيب Carlos Cordon رئيس قسم علم الأمراض في مركز Mount Sinai Health.

قال Ash Tewari رئيس قسم جراحة المسالك البولية في نظام Mount Sinai Health وKyung Hyun Kim وأستاذ أمراض المسالك البولية في كلية الطب في Icahn “إنها فرصة لتوفير فهم أكثر موضوعية وشمولية لسرطان البروستاتا, تدريج Gleason أمر مهم بشكل خاص لأن مرضانا يأتون من جميع أنحاء العالم حيث أنماط وخبرات الممارسة غالباً ما تكون متغيرة تماماً. يمثل الاختبار الذي يحسِّن التمييز ضد المخاطر, وتحديدًا إستجابة دائمة للعلاج بالأندروجين المساعد, خطوة مهمة نحو توفير مسار رعاية متكامل شامل يركز على المريض. ونحن نستخدم حاليًا إختبار Precise Post-Op لمرضانا الذين يصنف مرضهم متوسط الخطورة و أيضا للمعرضون لمخاطر عالية. لفهم أفضل للمقاييس الحيوية المتاحة لتخصيص المخاطر في إطار العمل بعد الجراحة حيث يكون التخطيط الإداري المناسب في كثير من الأحيان أمرًا صعبًا. ”

“الطب الدقيق هو نموذج مبتكر للرعاية الصحية, وماونت سيناي في وضع جيد لتزويد مرضانا بتشخيص أكثر دقة وعلاجات مخصصة”, قال Dennis S. Charney عميد كلية الطب والرئيس للشؤون الأكاديمية في مركز Mount Sinai Health. “توفر أنظمة التعلم الآلي لتصنيف سرطان البروستات مقياسًا أكثر موضوعية لتقييم المخاطر.”

تمت ترجمة المقال الأصلي والموجود بالرابط أدناه

https://electronics360.globalspec.com/article/12918/artificial-intelligence-method-used-to-accurately-predict-prostate-cancer-severity-in-patients

 

تعليقات