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个性化癌症医学:人类比人工智能做出更好的治疗决定

本站发布时间:2023-12-16 14:54:26

治疗癌症越来越复杂,但也提供了更多的可能性毕竟,对该文献的生物学和遗传学特征有了进一步的了解,并提出了相应的研究方法为了使患者能够个性化地了解与疾病相关的症状,需要对各种数据进行分析和解释Charité;研究人员--大学;柏林和洪堡大学;tzu Berlin现在已经研究了诸如ChatGPT之类的生成人工智能(AI)工具是否可以帮助实现这一步骤这是Charité;分析就业机会

如果身体本身不能修复某些基因突变,细胞就会开始不受控制地生长,从而产生肿瘤这一现象的关键因素是生长诱导因子和生长抑制因子的平衡,例如,这可能是由致癌基因(具有潜在局部癌症的基因)的变化引起的精准肿瘤学,特别是个性化医学领域,通过使用特定的治疗方法,如低分子量抑制剂和抗体靶向和禁用超高效癌基因,来利用这一知识

确定哪些遗传突变是治疗的潜在靶点的第一步是分析肿瘤的遗传学构成肿瘤rDNA的重要变异是决定诊断和治疗所必需的医生使用该信息来收集个人治疗建议在特殊的复杂病例中,这需要对各个医学领域的知识AtCharité这就是“分子肿瘤板”(MTB)的时候:来自病理学、分子病理学、肿瘤学、人类遗传学和生物信息学领域的专家们在最新研究的基础上共同分析哪些治疗方法最有前景这是一个非常复杂的过程,最终计算出一个个性化的治疗建议

CanaralialIntegrity是否有助于做出治疗决定

博士Damian Rieke,Charité;的助理教授洪堡大学王教授;tzuBerlin和DrManuelaBenary,非生物信息学专家Charité想知道在这个时刻,她的认证智能是否会有所帮助在最近发表在《JAMANetworkOpen》杂志上的一项研究中,他们与其他研究人员合作,检查了ChatGPT等大型语言管理模式的可能性和模仿,自动扫描科学文献,并选择个性化的处理方式

Rieke解释道:“我们提出了模型,以确定虚拟癌症患者的个性化治疗方案,并将其结果与专家的推荐进行比较。”他的结论是:“人工智能模型在原则上可以确定个性化的治疗方案,但它们甚至不能接近人类专家的能力。”

该团队创建了一个脑肿瘤模型,用于实验一位专门研究我们大型语言管理模型的人文物理学家被要求识别一种个性化的治疗方法这些结果代表了MTB的成员进行评估,而他们不知道建议来自何处

改进的AI模型将对未来产生影响

Benary报道称:“在某些不稳定的晚期病例中,有一些令人惊讶的良好治疗方案。”“但更大的语言管理模式比人类专家表现得更糟。”除此之外,数据保护、隐私和可生产性,尤其是与使用人工智能与现实世界患者的相关研究

尽管如此,Riekei还是对AI在医学中的潜在作用进行了基础性的优化:“在这项研究中,我们还表明,AI模型的性能将继续改善血液模型的进步。这可能意味着AI可以在未来为复杂的诊断和治疗过程提供更多支持——只要人类能够检查AI产生的结果,并对治疗有最终决定权。”

AIprojectsatCharité;目的改善患者护理

教授医学信息学研究所所长FelixBalzer也确信医学会从人工智能中受益以色列内政部首席医疗信息官(CMIO)负责患者区域的数字化转型巴尔泽解释道:“在提高患者护理效率方面,一个特殊的关注领域是数字化,这也意味着使用自动化和科学智能。”

例如,他的研究所正在研究AI模型,以帮助长期护理中预防跌倒其他请发送电子邮件é;区域还对AI进行了广泛的研究:The Charité;人工智能实验室致力于开发基于人工智能的中风后认知工具,以及由教授领导的TEF健康项目柏林卫生研究所PetraRitteroftheBerlinInstituteofHealthatCharité;(波黑),正在努力协助医疗器械中的人工智能的验证和认证


来源:

Materials provided by
Charité - Universitätsmedizin Berlin.
注明: Content may be edited for style and length.


参考:

  1. Manuela Benary, Xing David Wang, Max Schmidt, Dominik Soll, Georg Hilfenhaus, Mani Nassir, Christian Sigler, Maren Knödler, Ulrich Keller, Dieter Beule, Ulrich Keilholz, Ulf Leser, Damian T. Rieke.
    Leveraging Large Language Models for Decision Support in Personalized Oncology. JAMA Network Open, 2023; 6 (11): e2343689 DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2023.43689

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