szerző:
MTI
Tetszett a cikk?

Mesterséges intelligenciát használó eszköz készül a melanóma korai felismerésére az Eötvös Loránd Kutatási Hálózat (ELKH) Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézetének (SZTAKI) közreműködésével.

Az iToBoS projekt célja egy olyan, új diagnosztikai eszköz létrehozása a melanóma korai felismerésére, amely a betegről rendelkezésre álló összes információt hasznosítja – olvasható a SZTAKI közleményében. Az intézet szerint ennek az úgynevezett holisztikus értékelőeszköznek minden egyes beteg sajátos jellemzőit meg kell értenie, ezzel megnyílik az út a melanóma személyre szabott, korai felismerése előtt.

A bőrrák a leggyakoribb – és egyre csak gyakoribb –, emberekben előforduló, rosszindulatú daganatos megbetegedés. A bőrrákok általános kategóriáján belül pedig a melanóma okozza a legtöbb halálozást. A legfrissebb statisztikák szerint a bőrmelanóma jelenleg a hatodik leggyakoribb ráktípus Európában, 2018-ban több mint 144 ezer új esetet diagnosztizáltak.

A melanóma gyógyítható, ha korai stádiumban kezelik.

Ebben az esetben a melanómás betegek több mint 90 százaléka még 5 év múlva is életben van. Ha a rákos sejtek terjedése megtörtént (áttétes melanóma), az 5 év után életben lévő betegek aránya 23 százalék, vagy még ennél is alacsonyabb. Ezért a gyors diagnózis elengedhetetlen ahhoz, hogy a kezelésre még a helyi és áttétes terjedés előtt sor kerüljön – hangsúlyozza közleményében a SZTAKI.

Az iToBoS projekt célja egy olyan mesterséges intelligencia (MI) rendszer létrehozása, amely képes a különböző forrásokból származó információk integrálására, a dermoszkópiás képektől kezdve a teljes orvosi nyilvántartáson át a genomikai adatokig.

TAU

A program keretein belül új diagnosztikai eszközt fejlesztenek, emellett elkészül egy MI-t használó kognitív asszisztens is. Ezekkel az eszközökkel az egészségügyi szakemberek képesek lehetnek a bőrrák átfogó, betegre szabott diagnózisára, illetve nagyobb arányban felismerhető lesz a melanóma.

Az algoritmusok integrálni fogják a különböző forrásokból származó további beteginformációkat (ilyen például a beteg kórtörténete, genomika, minden anyajegy elhelyezkedése, életkor, nem satöbbi) azért, hogy figyelembe véve az egyes betegek sajátosságait, átfogó, holisztikus értékelést adjanak az egyes anyajegyekről.

A közlemény szerint a páciens szisztematikus, rendszeres vizsgálatával a rendszer képes lesz az egyes anyajegyekben bekövetkező változások meghatározására is. Ez az egyik leginformatívabbnak tartott jellemző a bőrrák felismerésében. A javasolt új megközelítéssel az orvosok a bőrbetegségeket korábban és nagyobb pontossággal diagnosztizálhatják, ezáltal növelve a személyre szabott klinikai döntéshozatal hatékonyságát és eredményességét.

Ha értesülni szeretne a fejleményekről, kövesse a HVG Tech rovatának tudományos kérdésekkel is foglalkozó Facebook-oldalát.

HVG

HVG-előfizetés digitálisan is!

Rendelje meg a HVG hetilapot papíron vagy digitálisan, és olvasson minket bárhol, bármikor!