Veškerý obsah iLive je lékařsky zkontrolován nebo zkontrolován, aby byla zajištěna co největší věcná přesnost.
Máme přísné pokyny pro získávání zdrojů a pouze odkaz na seriózní mediální stránky, akademické výzkumné instituce a, kdykoli je to možné, i klinicky ověřené studie. Všimněte si, že čísla v závorkách ([1], [2] atd.) Jsou odkazy na tyto studie, na které lze kliknout.
Pokud máte pocit, že některý z našich obsahů je nepřesný, neaktuální nebo jinak sporný, vyberte jej a stiskněte klávesu Ctrl + Enter.
Umělá inteligence dokáže předpovědět prognózu u triple negativního karcinomu prsu
Naposledy posuzováno: 02.07.2025
Výzkumníci z Karolinska Institute ve Švédsku zkoumali, jak dobře dokáží různé modely umělé inteligence předpovídat prognózu trojitě negativního karcinomu prsu analýzou určitých imunitních buněk uvnitř nádoru. Studie publikovaná v časopise eClinicalMedicine je důležitým krokem k využití umělé inteligence v péči o pacienty s rakovinou ke zlepšení zdraví pacientů.
Tumor-infiltrující lymfocyty jsou typem imunitních buněk, které hrají důležitou roli v boji proti rakovině. Pokud jsou přítomny v nádoru, znamená to, že se imunitní systém snaží napadnout a zničit rakovinné buňky.
Tyto imunitní buňky mohou být důležité pro predikci toho, jak bude pacientka s tzv. trojitě negativním karcinomem prsu reagovat na léčbu a jak bude onemocnění postupovat. Výsledky hodnocení imunitních buněk se však mohou u patologů lišit. Umělá inteligence (AI) může pomoci tento proces standardizovat a automatizovat, ale je obtížné prokázat, že AI funguje dostatečně dobře pro použití ve zdravotnictví.
Deset porovnáních modelů umělé inteligence
Výzkumníci testovali deset různých modelů umělé inteligence a porovnali jejich schopnost analyzovat lymfocyty infiltrující nádor ve vzorcích tkáně rakoviny prsu s trojitým negativním testem.
Výsledky ukázaly, že modely umělé inteligence se lišily ve svém analytickém výkonu. Navzdory těmto rozdílům osm z deseti modelů vykazovalo dobrou prediktivní schopnost, což znamená, že byly schopny podobným způsobem předpovědět budoucí zdravotní stav pacientů.
„I modely trénované na menším počtu vzorků vykazovaly dobrou prediktivní schopnost, což naznačuje, že lymfocyty infiltrující nádor jsou spolehlivým biomarkerem,“ řekl Balázs Aç, výzkumník na katedře onkologie a patologie Karolinska Institutet.
Je nutný nezávislý výzkum
Studie ukazuje, že pro porovnání různých nástrojů umělé inteligence a zajištění jejich kvality před implementací ve zdravotnictví jsou zapotřebí rozsáhlé datové sady. I když jsou výsledky slibné, je zapotřebí další validace.
„Naše studie zdůrazňuje důležitost nezávislých studií, které napodobují klinickou praxi v reálném světě,“ říká Balazs Aç. „Pouze prostřednictvím takových studií si můžeme být jisti, že nástroje umělé inteligence jsou spolehlivé a účinné pro klinické použití.“