Un modèle d’intelligence artificielle avec 170 types de diagnostic de cancer

Une équipe de recherche allemande a développé un modèle d’intelligence artificielle avancée qui peut diagnostiquer plus de 170 types de cancer différents, plus de 97%.

Des chercheurs de l’Université de « Berlin » ont annoncé que le modèle dépend de l’analyse de l’empreinte digitale génétique de la tumeur, qui a été déterminée par un ajustement génétique et des caractéristiques uniques entre les types de tumeur et les résultats ont été publiés vendredi sous le nom de « cancer de la nature ».

Selon l’équipe, l’importance de diagnostiquer le cancer est basée sur l’analyse de la tumeur en haute précision des empreintes digitales génétiques et la capacité de classer un grand nombre de maladies qui dépassent rapidement plusieurs types de maladies. Ce diagnostic moléculaire permet aux médecins de déterminer les propriétés uniques de chaque tumeur qui permet aux médecins de choisir le traitement le plus approprié et dirigé pour chaque cas, en particulier dans les cas de tumeurs rares ou ceux qui sont difficiles à prélever des échantillons de tissus.

Cette technique est une explosion dans le domaine du diagnostic du cancer, car elle fournit une grande précision du type de tumeur; Ce qui accélère l’apparition d’un traitement approprié améliore les risques de guérison et la qualité de vie des patients. Selon les chercheurs, le nouveau modèle d’intelligence artificielle est appelé Crossnn et formé à l’aide de données génétiques extraites de plus de 8 000 tumeurs, puis a testé plus de 5 000 cas.

Le modèle dépend de l’analyse des échantillons de tissus ou des fluides corporels pour déterminer l’empreinte moléculaire du diagnostic, y compris la « biopsie liquide » utilisée dans les cas de tumeurs cérébrales. Cette technique permet le diagnostic des tumeurs sans avoir besoin de chirurgies stressantes qui réduisent les risques pour les patients, en particulier dans les cas complexes.

Le modèle a atteint des taux de réussite surprenants entre différents types de tumeurs, y compris des tumeurs rares difficiles à diagnostiquer en utilisant des méthodes traditionnelles. Selon l’équipe, la précision la plus élevée des solutions actuelles approuvées, 99,1%, a pu poser le diagnostic correct des tumeurs cérébrales.

Le modèle a également réussi à distinguer plus de 170 tumeurs dans diverses parties du corps, avec une précision de 97,8%, il est devenu un outil prometteur dans le diagnostic de plusieurs cancers, y compris des tumeurs rares. L’équipe a souligné que l’importance de ce succès permet aux médecins de faire un diagnostic correct et rapide, ce qui a contribué à choisir les traitements les plus appropriés pour chaque patient, y compris les traitements chimiques et dirigés, augmentant les chances de guérir et de réduction des complications.

Les chercheurs ont ajouté que le modèle se limite non seulement à faire du diagnostic précis, mais également caractérisé par la capacité d’expliquer, c’est-à-dire que les médecins pourraient comprendre les fondations en fonction de la prise de décisions nécessaires aux pratiques de médecine quotidiennes. Les chercheurs prévoient d’effectuer des études cliniques approfondies dans divers centres médicaux allemands pour tester le format du modèle pendant les services de santé quotidiens et même pendant les opérations chirurgicales.