Применение искусственного интеллекта в анализе мультиомных данных и медицине точной диагностики рака легкого NSCLC: возможности и вызовы.

Роль ИИ в мультиомическом анализе для лечения НМРПЛ:

Интегрированный анализ данных мультиомики, включая геномные, транскрипционные, протеомные, метаболомные и интерактомные данные, стал неотъемлемым для понимания сложных механизмов развития и прогрессирования рака. Использование технологий ИИ, в частности машинного обучения и глубокого обучения, позволяет эффективно обрабатывать большие наборы данных, выявляя закономерности и биомаркеры, которые могут быть упущены традиционными методами. Это приводит к разработке более точных прогностических моделей для персонализированных методов лечения, таких как иммунотерапия и целенаправленная терапия.

Недавние успехи в анализе на основе ИИ продемонстрировали его потенциал для трансформации исследований рака и стратегий лечения. Интеграция ИИ с данными мультиомики и клинической информацией позволяет создавать комплексные модели, которые помогают в раннем обнаружении рака, прогнозировании прогноза и оценке эффективности лечения. ИИ-модели особенно полезны для НМРПЛ, где выявление мутаций, на которые действуют препараты, открывает путь к индивидуальным терапиям. Однако сопротивление лечению остается значительной проблемой, что подчеркивает необходимость помощи ИИ в прогнозировании реакций на лечение и побочных эффектов. Ожидается, что ИИ сыграет ключевую роль в развитии персонализированной медицины и улучшении результатов лечения для пациентов с НМРПЛ.

ИИ в медицине: концепции и применения:

ИИ в медицине можно разделить на правила и подходы машинного обучения. Правила ИИ следуют заранее определенным инструкциям для достижения решений, эффективны в простых ситуациях, но ограничены в сложности. Машинное обучение создает правила из данных, включая обучение с учителем, без учителя и обучение с подкреплением. Глубокое обучение использует нейронные сети для анализа медицинских изображений и улучшения диагностики, например, выявление признаков рака предстательной железы на гистопатологических изображениях.

Применение ИИ в анализе данных омикс и клинической информации:

ИИ, особенно машинное обучение, играет важную роль в анализе данных омикс и клинической информации, позволяя врачам предсказывать траектории здоровья из обширных данных. Глубокое обучение, требующее больших объемов данных, часто применяется, хотя модели машинного обучения часто предпочтительнее из-за ограниченной доступности данных омикс. Техники, такие как регрессия LASSO и анализ главных компонент, помогают сузить признаки, а обученные модели, такие как SVM и случайный лес, помогают в задачах классификации и прогнозирования, включая тяжесть заболевания и смертность.

Продвижения в области ИИ и данных омикс для раннего выявления НМРПЛ:

НМРПЛ часто диагностируется на поздних стадиях, когда прогноз выживаемости плохой. Раннее выявление значительно улучшает прогноз, но текущие методы скрининга, такие как низкодозированная КТ (НД-КТ), имеют ограничения из-за высоких затрат, ложноположительных результатов и исключения молодых некурящих. ИИ-системы диагностики, такие как компьютерная диагностика (CADe) и компьютерная поддержка диагноза (CADx), начинают появляться для помощи радиологам в выявлении ранних опухолей легких. Хотя небольшие объемы выборки и невалидированные модели ограничивают их широкое клиническое применение, недавние коллаборации продемонстрировали многообещающие результаты.