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인공 지능, 암 인식

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AI는 높은 신뢰성으로 혈액 암을 감지 할 수 있습니다

독일의 한 연구팀은 인공 지능 (AI)이 가장 일반적인 형태의 혈액 암 중 하나 인 급성 골수성 백혈병 (AML)을 높은 신뢰성으로 감지 할 수 있음을 입증했습니다.

급성 골수성 백혈병 (AML)은 매년 10 만명당 3.5 명의 새로운 진단을받은 "Competence Network Leukemia"에 따르면 "희귀 한 질병이지만 독일에서 가장 흔한 급성 백혈병"이라고 연구팀이 인공 지능 (AI)을 입증했습니다. ) AML은 높은 신뢰성으로 인식 할 수 있습니다.

가장 흔한 형태의 혈액 암 중 하나

독일 신경 퇴행성 질환 센터 (DZNE)와 본 대학이 공동 보도 자료를 작성함에 따라 인공 지능은 가장 흔한 혈액 암 중 하나 인 급성 골수성 백혈병 (AML)을 확실하게 감지 할 수 있습니다.

DZNE와 본 대학교 (University of Bonn)의 연구원들은 이제 타당성 조사에서이를 증명했습니다. 정보에 따르면, 그들의 접근 방식은 혈액에서 발견되는 세포의 유전자 활동 분석에 기반합니다.

실제로 사용되는이 절차는 기존의 진단 방법을 지원하고 치료 시작을 가속화 할 수 있습니다. 연구 결과는 "iScience"저널에 발표되었습니다.

의학의 인공 지능

인공 지능은 의학, 특히 진단 분야에서 많이 논의되는 주제입니다. DZNE의 연구 그룹 리더이자 본 대학 LIMES 연구소의 유전체 및 면역 조절 부서 책임자 인 Joachim Schultze 교수는“우리는 잠재력을 조사하기 위해 구체적인 예를 사용하고 싶었습니다.

“이에는 많은 양의 데이터가 필요하기 때문에 혈액 세포의 유전자 활동에 대한 데이터를 평가했습니다. 이에 대한 많은 연구가 있으며 관련 결과는 데이터베이스를 통해 액세스 할 수 있습니다. 따라서 엄청난 데이터 풀이 있습니다. 우리는 현재 이용 가능한 모든 것을 실질적으로 수집했다고 과학자는 말합니다.

유전자 활동의 지문

Schultze와 동료들은“전 사체 (transcriptome)”에 관심이 있었다 : 일종의 유전자 활동의 지문. 그들의 상태에 따라, 특정 유전자 만이 모든 신체 세포에서 "켜져"있기 때문에, 이것은 유전자 활동의 프로파일에 반영됩니다. 현재의 연구에서, 그러한 데이터는 정확히 혈액 샘플에서 나온 세포에서 나온 것이며 수천 개의 유전자로 구성되어 있습니다.

“전 사체에는 세포 상태에 대한 중요한 정보가 들어 있습니다. 그러나 기존 진단은 다른 데이터를 기반으로합니다. 따라서 우리는 인공 지능의 도움, 즉 학습 할 수있는 알고리즘을 사용하여 전 사체의 분석이 무엇을 할 수 있는지 알고 싶었습니다.

"장기적으로, 우리는이 접근법을 다른 질문, 특히 치매 분야에 적용하고 싶습니다."

AML에 대한 메타 연구를 위해 현재까지 가장 큰 데이터 세트

그러나 현재의 연구에서는 AML에 중점을 두었습니다. 이 형태의 백혈병은 적절한 치료없이 몇 주 내에 사망에 이르게합니다.

따라서 "Competence Network Leukemia"에 따르면 진단 직후 치료를 시작하는 것이 매우 중요합니다. “치료의 가장 중요한 부분은 부작용을 치료하기위한 치료와 함께 화학 요법입니다. 골수 이식도 개별 사례에서 발생할 수 있다고 전문가에게 설명합니다. 방사선 요법은 AML에서 중요한 역할을합니다.

이 질병은 병적으로 변형 된 골수 세포의 증가와 함께 진행되며 궁극적으로 혈액으로 들어갈 수 있습니다. 그런 다음 유전자가 각각 전형적인 활동 패턴을 갖는 건강한 세포와 ​​종양 세포가 있습니다.

DZNE와 본 대학교 (University of Bonn)에 명시된 바와 같이 이러한 모든 활동 프로파일이 분석에 포함되었습니다. 12,000 개가 넘는 혈액 샘플에서 측정 된 데이터 (105 개의 서로 다른 연구에서 얻은)가 고려되었습니다. AML에 대한 메타 연구에 대해 현재까지 설정된 최대 데이터입니다.

이 혈액 샘플 중 약 4,100 개는 AML로 진단 된 사람들, 다른 질병을 가진 사람들 또는 건강으로 분류 된 사람들로부터 나왔습니다.

매우 높은 적중률

과학자들은이 데이터 세트의 일부에 알고리즘을 제공했습니다. 입력에는 AML 환자로부터 온 샘플과 그렇지 않은 샘플이 포함되었습니다.

그런 다음이 알고리즘은 전 사체에서 질병의 전형적인 패턴을 찾아 냈습니다. 이것은 대부분 자동화 된 프로세스입니다. 우리는 기계 학습에 대해 말합니다.”라고 Schultze는 설명합니다. 이러한 방식으로 획득 된 패턴 인식에 의해, 추가 데이터가 알고리즘에 의해 분석되고 분류된다 (즉, AML 및 AML이없는 샘플로 분할 됨).

“당연히 소프트웨어가 아닌 원본 데이터에 기록 된 과제에 대해 잘 알고있었습니다. 이런 점에서 우리는 적중률을 확인할 수있었습니다. 일부 프로세스에서는 99 % 이상이었습니다. 우리는 인공 지능의 레퍼토리에서 다양한 절차를 테스트했습니다. 실제로 좋은 알고리즘이 있었지만 다른 알고리즘은 그 뒤에있었습니다.”

실용 테스트는 아직 개발되지 않았습니다

실제로 본 과학자에 따르면이 방법은 기존의 진단 방법을 지원하고 비용을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다. “원칙적으로 가정의가 가져 가서 분석을 위해 실험실로 보낼 수있는 혈액 샘플이면 충분합니다. 비용이 50 유로 미만인 것으로 추정합니다.”

고전적인 AML 진단은 매우 광범위합니다. 이 정보에 따르면 개별 프로세스는 실행 당 수백 유로가 소요됩니다. "그러나 우리는 아직 실질적인 테스트를 개발하지 않았습니다. 우리는 프로세스가 원칙적으로 작동한다는 것을 보여주었습니다. 따라서 테스트를 개발할 수있는 기초가 마련되었습니다. "

Schultze는 AML 진단을 위해서는 앞으로도 전문가가 계속 필요할 것이라고 강조했다. “진단에서 전문가를 지원하는 도구를 전문가에게 제공하는 것입니다. 또한, 많은 환자들이 전문가에게 최종적으로 착륙하기 전에 진정한 오디세이를 경험하고 최종 진단을받습니다. "

초기 단계에서 AML의 증상은 심한 감기와 비슷할 수 있습니다. 이 혈액 암은 생명을 위협하는 질병으로 가능한 빨리 치료해야합니다.

“혈액 검사를 통해 우리 연구에 따르면 가능해 보이는 것처럼 일반의는 의심되는 AML을 명확히하는 것이 가능할 것입니다. 그리고 딱딱 해지면 전문가에게 문의하십시오. 그러면 진단이 이전보다 일찍 이루어지고 치료가 더 일찍 시작될 수 있습니다.”(Ad)

저자 및 출처 정보

이 텍스트는 의학 문헌의 사양, 의학 지침 및 현재 연구에 해당하며 의사가 확인했습니다.


비디오: 이 영상 하나로 인공지능, 딥러닝을 이해할 수 있다. 우버 머신러닝 엔지니어 김형진 리얼밸리 EP 05 (팔월 2022).