Skocz do zawartości
Forum Kopalni Wiedzy
KopalniaWiedzy.pl

Sztuczna inteligencja w sekundę opracowuje plan radioterapii

Rekomendowane odpowiedzi

Opracowanie planu radioterapii to skomplikowane zadanie, dlatego też nawet pacjenci, którzy potrzebują natychmiastowego wdrożenia leczenia muszą zwykle czekać kilka dni lub dłużej, aż lekarze opracują plan. Okazuje się jednak, że z pomocą może tutaj przyjść sztuczna inteligencja, która odpowiedni plan może przygotować w ułamku sekundy.

Niektórzy z takich pacjentów wymagają natychmiastowej radioterapii, ale lekarze odsyłają ich do domu i każą czekać. Opracowanie w czasie rzeczywistym planu leczenia jest bardzo ważne. To część naszego projektu, w ramach którego chcemy zaprząc SI do poprawy wszelkich aspektów walki z nowotworami, mówi doktor Steve Jiang, który kieruje Laboratorium Medycznej Sztucznej Inteligencji i Automatyzacji na UT Soutwestern Medical Center.

Radioterapia to często stosowana metoda walki z nowotworami. Badania pokazują, że w przypadku niektórych nowotworów odroczenie radioterapii o zaledwie tydzień zwiększa ryzyko nawrotu lub rozprzestrzenienia się choroby nawet o 14%. To właśnie takie dane stały się przyczyną, dla której zespół Jianga postanowił wykorzystać SI to pomocy w zaplanowaniu radioterapii. Od rozpoczęcia leczenia po przeliczenie dawek w miarę postępów leczenia.

Testy przeprowadzone za pomocą specjalnie opracowanego algorytmu wykazały, że jest on w stanie opracować optymalny plan leczenia zaledwie w ciągu 5/100 sekundy od momentu otrzymania danych dotyczących pacjenta.

Nowo opracowany algorytm korzystał z technik głębokiego uczenia się. Szkolono go na przykładzie 70 osób cierpiących na nowotwór prostaty, a przy uczeniu wykorzystano 4 algorytmy głębokiego uczenia się. Z czasem sztuczna inteligencja nauczyła się opracowywania optymalnego planu leczenia. Okazało się, że w przypadku każdego z tych pacjentów jest on taki sam, jak ten opracowany przez lekarzy.

To jednak nie wszystko. Algorytm był też w stanie przed każdą kolejną sesją radioterapii błyskawicznie obliczyć prawidłowe dawki promieniowania. Zwykle pacjenci przed każdą sesją przechodzą badanie, na podstawie którego obliczane są dawki.

Nowy algorytm korzysta z dwóch standardowych modeli obliczania dawki. Jednego szybkiego, który jednak jest mniej precyzyjny, i drugiego bardzo precyzyjnego, który jednak wymaga półgodzinnych obliczeń. SI, porównując na przykładzie wspomnianych 70 pacjentów wyniki obu modeli, nauczyła się, jak wykorzystać szybkość jednego i precyzję drugiego, by w czasie krótszym od sekundy uzyskać precyzyjne wyniki.

Naukowcy z UT Southwestern Medical Center mają teraz zamiar wykorzystać swój algorytm w codziennej praktyce klinicznej.


« powrót do artykułu

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach
9 godzin temu, KopalniaWiedzy.pl napisał:

Opracowanie planu radioterapii to skomplikowane zadanie, dlatego też nawet pacjenci, którzy potrzebują natychmiastowego wdrożenia leczenia muszą zwykle czekać kilka dni lub dłużej, aż lekarze opracują plan.

Może się czepiam, ale z tego co wiem, przynajmniej w Polsce to Fizycy Medyczni "opracowują plan", nie lekarze. Lekarz jest od "biologi i chemii" a nie od modelowania dawek i kalibrowania akceleratorów do radioterapii. 

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Radioterapia to skuteczna metoda leczenia nowotworu. Bardzo pomogły takie naświetlania mojej teściowej. Tylko trzeba odpowiednio potem dbać o skórę, najlepszy jest reklama. łagodzi podrażnienia, wzmacnia naskórek. Skóra przestaje piec, robi się mniej obolała, grubsza. W aptece bez recepty można kupić. 

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Jeśli chcesz dodać odpowiedź, zaloguj się lub zarejestruj nowe konto

Jedynie zarejestrowani użytkownicy mogą komentować zawartość tej strony.

Zarejestruj nowe konto

Załóż nowe konto. To bardzo proste!

Zarejestruj się

Zaloguj się

Posiadasz już konto? Zaloguj się poniżej.

Zaloguj się

  • Podobna zawartość

    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Wcześniejsze badania nad nowotworami wskazywały, że gdy osoby cierpiące na niektóre rodzaje nowotworów – jak nowotwory piersi, pęcherza czy prostaty – przyjmowały codziennie niskie dawki aspiryny, nowotwory wolniej się rozprzestrzeniały. Dotychczas nie było wiadomo, w jaki sposób aspiryna spowalnia przerzutowanie nowotworów. Odkrycie mechanizmu działania aspiryny na nowotwory i określenie odpowiedniego dawkowania pozwoli na efektywne wykorzystanie tego środka u chorych.
      Pomimo postępów w leczeniu nowotworów, wielu pacjentów z chorobami na wczesnych etapach otrzymuje leczenie, które powinno pomóc, ale później dochodzi u nich do nawrotu choroby z powodu mikroprzerzutów. Są one powodowane przez komórki nowotworowe, które rozsiały się po organizmie i pozostały uśpione. Większość immunoterapii kierowanych jest do pacjentów z rozwiniętym nowotworem dającym przerzuty. Jednak to okres, gdy nowotwór po raz pierwszy się rozprzestrzenia, daje nam unikatową okazję do jego zaatakowania, gdyż właśnie wtedy jego komórki są szczególnie podatne na atak ze strony układu odpornościowego, mówi profesor Rahul Roychoudhuri z University of Cambridge.
      Naukowcy byli więc szczególnie zainteresowani, w jaki sposób aspiryna spowalnia przerzutowanie, bowiem aż 90% zgonów z powodu nowotworów jest powodowanych przez nowotwory, które dały przerzuty.
      Uczeni przyjrzeli się 810 genom u myszy i stwierdzili, że 15 z nich wpływa na przerzutowanie nowotworów. Szczególnie ważnym spostrzeżeniem było stwierdzenie, że gdy myszy brakuje genu odpowiedzialnego za wytwarzanie proteiny ARHGEF1, pojawia się u niej mniej przerzutów w nowotworach płuc i wątroby. Badacze zauważyli, że ARHGEF1 tłumi działanie limfocytów T. Bliżej przyjrzeli się tej kwestii i spostrzegli, że ARHGEF1 jest włączana, gdy limfocyty T zostają wystawione na działanie tromboksanu A2 (TXA2). Tymczasem nie od dzisiaj wiadomo, że TXA2 jest powiązany z działaniem aspiryny.
      Tromboksan A2 jest wytwarzany przez płytki krwi. Służy on do tworzenia się skrzepów, dzięki którym rany przestają krwawić. Czasem jednak może prowadzić do ataków serca czy udarów. Aspiryna zmniejsza produkcję TXA2, zapobiegając powstawaniu zakrzepów, stąd też jej działanie zapobiegające atakom serca i udarom. Teraz, dzięki nowym badaniom, wiemy, że aspiryna spowalnia przerzutowanie nowotoworów zmniejszając produkcję TXA2, dzięki czemu środek ten nie tłumi działania limfocytów T.
      Badacze udowodnili to na mysim modelu czerniaka wykazując, że u myszy z tym nowotworem, którym podawano aspirynę, przerzutowanie było zmniejszone, a było to spowodowane właśnie zmniejszeniem oddziaływania TXA2 na limfocyty T.
      Doznaliśmy olśnienia, gdy zauważyliśmy, że TXA2 tłumi działanie limfocytów T. Wcześniej nie wiedzieliśmy, dlaczego aspiryna zmniejsza przerzutowanie. To był moment, w którym kierunek naszych badań zmienił się na inny, niż przewidywaliśmy. Aspiryna i inne podobnie działające leki, mogą być tańszą alternatywą od terapii opartych na przeciwciałach, a przez to łatwiej dostępną na całym świecie, cieszy się główny autor badań, profesor Jie Yang.
      Naukowcy rozpoczęli już współprace z profesor Ruth Langley z University College London, która prowadzi badania nad zastosowaniem aspiryny do zapobieżenia lub opóźnienia nawrotów nowotworów. To bardzo ważne odkrycie. Pozwala nam ono właściwie interpretować wyniki badań klinicznych i sprawdzić, kto odniesie największe korzyści z terapii aspiryną, mówi uczona. U niewielkiej grupy ludzi aspiryna może powodować poważne skutki uboczne, jak krwawienia z przewodu pokarmowego czy pojawienie się wrzodów żołądka. Dlatego tak ważnym jest zrozumienie, kto może odnieść korzyści z terapii, dodaje uczona.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Eksperci z CSIRO (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation) agendy naukowej rządu Australii, stworzyli algorytm sztucznej inteligencji, który lepiej niż ludzcy specjaliści rozpoznaje płeć na podstawie wyglądu czaszki. Przyda się ono wszędzie tam, gdzie potrzebna jest dokładna szybka identyfikacja płci, na przykład podczas śledztw kryminalnych czy prac prowadzonych w związku z katastrofami naturalnymi.
      Nowe narzędzie, stworzone przy pomocy naukowców z University of Western Australia, potrafi określić płeć na podstawie samej tylko czaszki z 97-procentową dokładnością. To znacznie lepszy wynik, niż 82-procentowa dokładność uzyskiwana przez ekspertów medycyny sądowej posługujących się tradycyjnymi metodami.
      Algorytm sztucznej inteligencji sprawdzono na próbce 200 skanów z tomografu komputerowego, a uzyskane wyniki porównano z wynikami ludzi. "Nasze narzędzie określa płeć około 5-krotnie szybciej niż ludzie. To oznacza, że rodziny czekające na informacje o bliskich szybciej mogą otrzymać informacje. Narzędzie to może być dużą pomocą podczas badań antropologicznych, bardziej precyzyjnie określając płeć i pozwalając uniknąć błędów robionych przez ludzi", mówi doktor Hollie Min, jedna z autorek algorytmu.
      Twórcy nowego narzędzia mają zamiar nadal je trenować, uwzględniając różne ludzkie populacje, co powinno nie tylko poprawić efektywność algorytmu, ale i spowodować, że będzie bardziej uniwersalny.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Osteoporoza spowodowana jest zaburzeniem naturalnego procesu resorpcji (wchłaniania) kości i ich odtwarzania. Choroba niesie ze sobą olbrzymie koszty społeczne i ekonomiczne. Aż 40% kobiet po 50. roku życia doznaje co najmniej 1 poważnego złamania spowodowanego osteoporozą. U mężczyzn odsetek ten wynosi około 20%. Ludzie często nie zdają sobie sprawy z tego, jak poważny jest ich stan. Aż 20% starszych osób, u których doszło do złamania szyjki kości udowej, umiera w ciągu roku, a ponad połowa osób, u których pojawiło się złamanie, nigdy nie wraca do wcześniejszego poziomu aktywności.
      Po zdiagnozowaniu osteoporozy chorym zwykle podaje się leki, które albo zmniejszają resorpcję kości, albo przyspieszają ich odtwarzanie. Jednak musi minąć nawet rok, zanim skutki leczenia będą widoczne. W tym czasie pacjent narażony jest na złamania. Szwajcarscy naukowcy pracują nad rozwiązaniem tego problemu.
      Dominique Pioletti z Laboratorium Ortopedii Biomechanicznej na Szwajcarskim Federalnym Instytucie Technologicznym w Lozannie opracował wraz z zespołem hydrożel, który po wstrzyknięci do kości błyskawicznie miejscowo zwiększa jej gęstość. Badania, których wyniki opublikowano w piśmie Bone, wykazały, że u szczurów laboratoryjnych dochodziło nawet do 5-krotnego zwiększenia gęstości kości nóg. Jako pierwsi wykazaliśmy, że połączenie systematycznego podawania leków i miejscowej injekcji naszego żelu prowadzi do szybkiego zwiększenia gęstości kości, mówi Pioletti.
      Obecnie istnieje kilka podobnych terapii. W ich trakcie używa się past, które twardnieją na podobieństwo cementu. Łatwy do wstrzyknięcia żel opracowany na EPFL składa się z kwasu hialuronowego oraz nanocząstek hydroksyapatytu i tworzy strukturę podobną do naturalnej budowy kości.
      Szczegółowe analizy pokazały, że same injekcje hydrożelu, niezależnie od terapii lekami, lokalnie zwiększały gęstość kości nawet 3-krotnie. Jednak najlepsze wyniki uzyskiwano podczas terapii łączonej. Gdy szczurom podawano hormon polipeptydowy PTH, który odpowiada w organizmie za regulację gospodarki wapniowo-fosforanowej oraz wstrzyknięto hydrożel wymieszany kwasem zoledronowym, gęstość kości w miejscu wstrzyknięcia wzrosła 4,8-krotnie w ciągu zaledwie 2-4 tygodni.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      W niedawno opublikowanym wywiadzie Mark Zuckerberg stwierdził, że prawdopodobnie jeszcze w bieżącym roku firma Meta (właściciel Facebooka), podobnie jak inne wielkie firmy, będzie dysponowała systemem sztuczne inteligencji zdolnym do programowania na poziomie średnio doświadczonego inżyniera (mid-level engineer).
      Początkowo wdrożenie takich systemów będzie bardzo kosztowne i będą one musiały zyskać na wydajności, jednak z czasem dojdziemy to momentu, w którym bardzo duża część kodu używanych przez nas aplikacji, w tym kodu algorytmów sztucznej inteligencji, nie będzie pisana przez ludzi, a przez sztuczną inteligencję, stwierdził założyciel Facebooka.
      Słowa Zuckerberga to tylko jeden z sygnałów, że branżę programistyczną mogą w najbliższym czasie czekać olbrzymie zmiany. Sami programiści z jednej strony tworzą algorytmy sztucznej inteligencji, które w przyszłości mogą ich zastąpić, z drugiej zaś, coraz częściej korzystają z ich pomocy. Jeszcze na początku 2023 roku tylko 10% programistów używało AI do pomocy w programowaniu, pod koniec roku 2023 już 63% firm używało lub wdrażało użycie narzędzi AI pomagających w programowaniu. Pod koniec ubiegłego roku odsetek ten wzrósł do 80%.
      Zuckerberg nie jest jedynym wśród wiodących biznesmenów z branży IT, który zapowiada szybkie nadejście olbrzymich zmian. We wrześniu Matt Garman, szef Amazon Web Services, zasugerował, że w ciągu najbliższych 2 lat większość inżynierów oprogramowania przestanie zajmować się programowaniem. Zaś kilka miesięcy wcześniej prezes Nvidii stwierdził, że uczenie się programowania nie jest dobrym pomysłem, gdyż dzięki rozwojowi AI ludzki język staje się najważniejszym językiem programowania.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Pomiędzy lipcem 2021 roku a lutym 2023 roku 12 centrów mammograficznych w Niemczech brało udział w programie, w którym badania mammograficzne były wspomagane przez system sztucznej inteligencji. Radiolodzy sami decydowali, kiedy wykorzystać AI, a kiedy wykonać badania tradycyjnymi metodami. W tym czasie we wspomnianych centrach 119 radiologów przebadało 463 094 kobiety w wieku 50–69 lat. W przypadku 260 739 z nich diagnoza była wspomagana przez sztuczną inteligencję, pozostała część stanowiła grupę kontrolną.
      W grupie, w której badania wspomagane były przez AI, odsetek wykrytych nowotworów piersi wyniósł 0,67%, podczas gdy w grupie badanej tradycyjnymi metodami było to 0,57%. Ponadto tam, gdzie do badania użyto AI odsetek pań poddanych pogłębionej diagnostyce wyniósł 3,74%, a w grupie kontrolnej – 3,83%. Wartość predykcyjna dodatnia (PPV) dla grupy badanej przez AI wynosiła 17,9%, dla grupy kontrolnej – 14,9%. PPV pokazuje tę część podejrzanych wyników mammografii, które w pogłębionej diagnostyce rzeczywiście reprezentują chorobę.
      Najważniejszym wskaźnikiem przydatności algorytmu sztucznej inteligencji w badaniach mammograficznych jest fakt, że zwiększył on wykrywalność choroby bez zwiększania potrzeby przeprowadzenia pogłębionej diagnostyki. To już kolejne badania, które pokazały, że algorytmy sztucznej inteligencji rzeczywiście wspomagają pracę radiologów i mogą ratować życie kobiet.

      « powrót do artykułu
  • Ostatnio przeglądający   0 użytkowników

    Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.

×
×
  • Dodaj nową pozycję...