인공 지능의 암 식별

독서시간: 4 분

작성자: Mai Vien Phuong – 검사 및 내과 – Vinmec Central Park International General Hospital

인공 지능(AI)의 인식 메커니즘은 인공 지능 신경망과 이를 치료에 적용하는 방법을 이해하는 데 흥미로운 주제입니다. 일부 계층화된 신경망은 딥 러닝 알고리즘을 통해 암을 인식할 수 있습니다. 이 글의 요점 중 하나인 인간의 통찰력과 인공지능 주의력이 관련이 있는지 생각해 보는 것도 재미있을 것이다.

컴퓨터 지원 진단을 통한 자율 암 탐지가 임상에서 채택되고 있으며 신경망의 특징 매핑으로 개선될 것입니다. 암의 아형 및 병기는 진행 및 전이 측면에서 인공 지능으로 등급을 매겨 최적의 치료를 받아야 합니다.

쉬운 목차

1. 개요

자동 암 탐지는 이미 시행 중이며 더 보편화될 것입니다. CAD(Computer-Aided Diagnosis)가 발전하고 있으며 조밀한 컨볼루션 및 신경망으로 백혈병의 하위 유형을 식별하는 데 암 탐지 및 분류가 달성되었습니다. 연조직 공학을 기반으로 한 대규모 인공 신경망을 갖춘 컴퓨터 지원 진단 시스템이 발견되었습니다. 폐암 엑스레이 이미지에서. 감염 헬리코박터 파일로리 인공지능이 내시경 영상으로 예측했다. 첨단 컴퓨터 단층 촬영(CT) 영상에서 위암의 T 병기를 진단하기 위해 보다 빠른 영역 기반의 컨볼루션 신경망이 적용되었습니다. 위암. 종양학에서 병리학적 데이터의 디지털 영상화는 암 진단에 사용되었습니다. 전체 슬라이스 이미징을 사용한 디지털 병리학 분석은 “원격” 평가에 기여할 수 있습니다. 갑상선 병리학 분야에서 자동화된 이미지 분석 및 인공 지능 적용 증가. 인공 지능에 의한 암 식별은 신경망과 계산 능력의 발전으로 인해 더욱 정확하고 정확해졌습니다.

2. 인공지능의 인식 및 적용

자연어 말뭉치에서 사전 훈련된 생물 의학 텍스트 마이닝 모델과 같은 딥 러닝 알고리즘 접근 방식은 인공 지능에 의한 암 인식에 적용될 수 있습니다. 인공 지능 응용 프로그램의 인식 메커니즘은 주의 표시를 통해 인간의 언어로 번역될 수 있습니다. AI의 암 식별에 대한 미래의 관점은 AI 번역과 인간의 언어에 초점을 맞춰야 할 수도 있습니다. 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 다중 요소 통합으로 간암 환자의 생존을 예측할 수 있습니다. Autoencoder 아키텍처는 HCC RNA(RNA-Seq) 시퀀싱 데이터, DNA 메틸화 데이터 및 HCC의 microRNA-Seq(miRNA-Seq) 시퀀싱 데이터를 데이터베이스 암 유전자 아틀라스(TCGA) 데이터에 통합하는 데 사용되었습니다.

TCGA-Assembler를 통한 데이터 오케스트레이션은 인공 지능에 적합한 데이터를 제공하기 위한 첫 번째 단계입니다..

상동 네트워크 합성 접근법은 암 아형과 생존을 예측했습니다. 전이 관련 재발에 대한 유전자 마커 간세포 암 클래스 예측 알고리즘, 지원 벡터 머신(SVM), 최근접 중심, 3개의 최근접 이웃, 1개의 최근접 이웃, 선형 및 복합 판별 분석을 포함하는 분류 모델에 의해 결정되었으며, 공분산의 예측인자로 초기 단계의 암 재발 위험을 평가했습니다. 간염 양성 샘플을 포함하여 간암에서 일련의 유전자 돌연변이가 확인되었습니다. SVM을 배우는 것은 암의 분류 및 분류에 매우 유용합니다. 딥 러닝 알고리즘을 기반으로 한 인공 지능으로 등급, 등급 및 병기 지정과 같은 종양 병리를 예측할 수 있습니다. 클러스터링 및 기계 학습 방법을 사용하여 면역 요법을 사용하는 유방암 환자를 분류했습니다. 방광암 진행성 비근육 침윤성 및 근육 침윤성 방광암은 면역 요법에 대한 반응성의 분자 하위 유형에 따라 분류됩니다. 원발성 암 미지-인공-Dx라는 흥미로운 분류 모델은 RNA 프로파일에서 종양의 원발성 위치와 분자 하위 유형을 예측했습니다.

3. 암 치료에 인공지능 기술 적용

AI 기반 감지 및 특성화, 치료 계획 및 모니터링 AI 기반 값 및 AI 기반 결과 최적화를 포함하여 암 치료에 제안된 AI 개입이 포함된 고급 임상 워크플로. 인공 지능 도구는 이상을 감지하고, 의심되는 병변을 특성화하고, 치료에 대한 예후 또는 반응을 결정하는 데 사용할 수 있습니다. 인공 지능 기술은 세분화, 진단, 스테이징 및 게놈 이미징에서 강력한 종양 설명자를 제공합니다. 이미지에서 방사능 추출 CT 폐암 환자의 스캔은 유전자 발현 및 예후 가능성과의 연관성을 성공적으로 보여주었습니다. CT 기반 방사선 사진 기능은 폐 선암 환자의 원격 전이를 예측할 수 있습니다.

바이오마커의 평가 및 검증에 대한 새로운 접근 방식은 영상 데이터의 수정된 기준을 암 치료에서 고형 종양 반응 평가 기준에 적용합니다. 전이성 비소세포폐암에 대한 임상 연구 결과 펨브롤리주맙과 원자가 표피 성장 인자 수용체가 없거나 비제조성 림프종 키나아제 돌연변이가 없는 환자에서 화학요법 단독에 비해 전체 생존 기간과 무진행 생존 기간이 더 긴 것으로 나타났습니다. 질병의 조기 발견, 진단, 치료 등 의료 분야에서 인공지능의 활용이 확대되고 있다. 임상 데이터는 자연어 처리와 인공 지능의 머신 러닝에 의해 처리되며, 이는 치료 전략에 대한 임상 의사 결정에 중요한 구성 요소가 될 것입니다.