Dirbtinis intelektas padeda numatyti vėžiu sergančių pacientų išgyvenimo tikimybę: naujos galimybės Lietuvos medicinai

Naujas dirbtinio intelekto sprendimas medicinoje

Šiuolaikinė medicina vis aktyviau naudojasi dirbtiniu intelektu (DI), siekdama pagerinti pacientų gydymo rezultatus ir efektyviau numatyti ligos eigą. Viena pažangiausių šios srities inovacijų – FaceAge algoritmas, sukurtas Masačusetso bendrosios ligoninės mokslininkų. Ši DI sistema gali įvertinti žmogaus biologinį amžių vien iš paprastos veido nuotraukos ir taip nuspėti onkologinių pacientų išgyvenamumo tikimybę.

Kaip veikia FaceAge algoritmas?

FaceAge pagrindas – gilusis mokymasis ir dideli duomenų masyvai, apimantys tūkstančius pacientų veidų nuotraukų ir su tuo susijusius medicininius rodiklius. Algoritmas automatiškai apskaičiuoja vadinamąjį biologinį amžių, kuris parodo tikrąją organizmo būseną, nepriklausomai nuo chronologinio amžiaus. Tyrimas atskleidė, kad vėžiu sergančių pacientų biologiškas amžius paprastai yra vidutiniškai penkeriais metais didesnis nei sveikų asmenų. Tokie skirtumai susiję su ilgesniu ligos progresavimu ir mažesne išgyvenamumo tikimybe.

Naudojimo atvejai ir taikymas realiame gyvenime

Tyrimais nustatyta, kad FaceAge naudojimas pagerina išgyvenamumo prognozes, ypač lyginant su tradiciniu gydytojų vertinimu, net jei šie žino paciento realų amžių ir ligos eigą. Kai gydytojams papildomai buvo pateikti FaceAge rodmenys, jų prognozių tikslumas pastebimai išaugo. Technologija gali tapti vertingu įrankiu onkologijoje tiek Lietuvoje, tiek pasaulyje, padedant individualizuoti gydymą ir optimizuoti sprendimus dėl terapijos pasirinkimo.

Ekspertų įžvalgos ir tendencijos

„Galimybė įvertinti organizmo biologinį senėjimą per veido nuotrauką atveria naujus diagnostikos horizontus, svarbius ne tik onkologijoje, bet ir kitų lėtinių ligų priežiūros srityje,“ pažymi dr. Hugo Erts, vienas iš projekto autorių. Kitas tyrėjas, Ray Mack, atkreipia dėmesį, kad DI metodai leidžia pastebėti ligų progresavimo indikatorius ankstyvose stadijose, o ilguoju laikotarpiu toks sprendimas galėtų pritaikomas ir kitoms ligoms, susijusioms su senėjimu.

Iššūkiai ir ateities perspektyvos

Nepaisant daug žadančių perspektyvų, FaceAge technologijos taikymas susiduria ir su iššūkiais, pavyzdžiui, duomenų privatumą, etikos klausimais ir galimo netikslumo atvejais, jei pacientas buvo patyręs plastinę operaciją ar naudoja stiprų makiažą. Mokslininkai aktyviai tiria šiuos aspektus ir siekia integruoti sistemą į įvairius gydymo procesus su griežta kontrole bei reguliavimu. Tikimasi, kad tokios inovacijos prisidės prie tikslesnės ir personalizuotos medicinos plėtros Lietuvoje.

Išvada

Dirbtinio intelekto taikymas, kaip FaceAge algoritmas, gali iš esmės pakeisti vėžio gydymo prognozavimo metodiką ir padėti gydytojams priimti efektyvesnius individualizuotus sprendimus. Nors laukia iššūkiai, ši technologija atveria naujas galimybes ankstyvai ligų diagnostikai ir personalizuotam gydymui, todėl verta stebėti jos plėtrą ir galimą integravimą į Lietuvos medicinos sistemą.