W badaniach nad rakiem naukowcy wykorzystali sztuczną inteligencję (AI), aby pomóc dostosować dawkę promieniowania do indywidualnych terapii. Wcześniejsze badanie wykazało, że radioterapia raka gardła może przynieść lepsze wyniki niż operacja z zastosowaniem Transoral Robotic Surgery (TORS). To ostatnie osiągnięcie może pomóc lekarzom we wszystkich dziedzinach w stosowaniu lepszych metod leczenia i ratowaniu życia.
„Radioterapia jest wysoce skuteczna w wielu przypadkach, może też w dużym stopniu korzystać z możliwości optymalizacji dawki” – wyjaśnił główny autor dr Mohamed Abazeed, onkolog radioterapii z Taussig Cancer Institute w Cleveland Clinic i badacz z Lerner Research Institute. „Ramy tej optymalizacji pomogą lekarzom w opracowaniu spersonalizowanych harmonogramów dawkowania opartych na danych, które mogą zmaksymalizować prawdopodobieństwo sukcesu leczenia i złagodzić skutki uboczne promieniowania dla pacjentów”.
Po ostatnim wzroście liczby zakażeń HPV i podwojeniu liczby przypadków raka jamy ustnej i gardła od lat 90. XX w. spersonalizowane metody leczenia stają się coraz bardziej potrzebne. Jak donosi Dental Tribune International, wyniki badania oceniającego wyniki przełykania u pacjentów z rakiem gardła, którzy przeszli TORS lub radioterapię, podważały powszechnie stosowane schematy leczenia. To nowe badanie może potencjalnie pomóc w uzyskaniu jeszcze lepszych wyników.
„Opracowanie i walidacja tej metody jest ekscytująca, ponieważ nie tylko jako pierwsza wykorzystuje obrazowanie medyczne do informowania o przepisanych dawkach promieniowania, ale może również mieć bezpośredni wpływ na opiekę nad pacjentem” – powiedział Abazeed. „Modele te mogą ostatecznie zostać wykorzystane do dostarczenia radioterapii dostosowanej do indywidualnych potrzeb pacjentów w codziennych praktykach klinicznych” – dodał.
Zgodnie z badaniami, system AI został zbudowany przy użyciu informacji od 944 pacjentach z rakiem płuc leczonych wysokimi dawkami promieniowania, ich tomografii komputerowej i elektronicznej dokumentacji medycznej. Skany poprzedzające leczenie zostały wprowadzone do modelu, w którym przeanalizowano je w celu stworzenia sygnatury obrazu, która przewiduje wyniki leczenia. Dzięki zaawansowanemu modelowaniu matematycznemu schemat ten został połączony z danymi z dokumentacji medycznej pacjenta, opisującymi kliniczne czynniki ryzyka w celu wygenerowania spersonalizowanej dawki promieniowania.
Abazeed przewidział, że tzw. narzędzia uczenia maszynowego będą odgrywać większą rolę w sektorze opieki zdrowotnej. Dodał, że oparta na obrazach platforma informacyjna nie tylko może zapewnić możliwość zindywidualizowania wielu terapii przeciwnowotworowych, ale jest również krokiem naprzód w medycynie precyzyjnego naświetlania.
Badanie pt.: „An image-based deep learning framework for individualising radiotherapy dose: A retrospective analysis of outcome prediction” zostało opublikowane na łamach Lancet Digital Health w lipcu 2019 r.
Prawidłowa diagnostyka chorób zębów jest często trudna i czasochłonna. Aby pomóc dentystom w szybszym i dokładniejszym wykrywaniu problemów ...
Implanty zębowe stają się coraz bardziej powszechną metodą leczenia bezzębnych pacjentów, coraz ważniejsze staje się zrozumienie ich potencjalnych ...
Na temat estetycznych uzupełnień protetycznych i trendach we współczesnej stomatologii estetycznej rozmawiamy z dr. Maciejem Żarowem.
Nowotwory jamy ustnej stanowią poważny odsetek wszystkich zachorowań na raka. Nowa terapia genowa może dać nadzieję na zwiększenie powodzenia ...
Naukowcy z Uniwersytetu w Edynburgu potwierdzili w swoich badaniach, że leczenie paradontozy pomaga obniżyć poziom glukozy we krwi u osób z ...
KOLONIA, Niemcy: Integracja sztucznej inteligencji (AI) przyspieszyła w ostatnich latach w wielu branżach, a stomatologia nie jest wyjątkiem. Od ...
Co roku u ok. 650.000 osób zostaje zdiagnozowany nowotwór komórek nabłonka wielowarstwowego płaskiego głowy i szyi, a ok. 350.000 ...
Co roku u ok. 650.000 osób zostaje zdiagnozowany nowotwór komórek nabłonka wielowarstwowego płaskiego głowy i szyi, a ok. 350.000 ...
BERLIN, Niemcy: Chociaż sztuczna inteligencja (AI) jest w coraz większym stopniu integrowana z różnymi produktami i usługami dentystycznymi, literatura...
COPENHAGEN, Dania: Badacze z Turcji zbadali stopień, w jakim algorytmy sztucznej inteligencji głębokiego uczenia (AI) są w stanie zidentyfikować stan ...
Webinarium na żywo
pią. 19 lipca 2024
2:00 (CET) Warsaw
Webinarium na żywo
śro. 7 sierpnia 2024
12:00 (CET) Warsaw
Webinarium na żywo
śro. 14 sierpnia 2024
1:00 (CET) Warsaw
Webinarium na żywo
śro. 21 sierpnia 2024
3:00 (CET) Warsaw
Dr. Jim Lai DMD, MSc(Perio), EdD, FRCD(C)
Webinarium na żywo
czw. 29 sierpnia 2024
2:00 (CET) Warsaw
Webinarium na żywo
pon. 2 września 2024
11:00 (CET) Warsaw
Webinarium na żywo
wto. 3 września 2024
5:00 (CET) Warsaw