Kecerdasan buatan dapat memprediksi kelangsungan hidup pasien kanker ovarium – ScienceDaily

Kecerdasan buatan dapat memprediksi kelangsungan hidup pasien kanker ovarium – ScienceDaily

[ad_1]

Perangkat lunak kecerdasan buatan, yang dibuat oleh para peneliti di Imperial College London dan Universitas Melbourne, telah mampu memprediksi prognosis pasien kanker ovarium dengan lebih akurat daripada metode saat ini. Ini juga dapat memprediksi pengobatan apa yang paling efektif untuk pasien setelah diagnosis.

Uji coba, diterbitkan di Komunikasi Alam berlangsung di Rumah Sakit Hammersmith, bagian dari Imperial College Healthcare NHS Trust.

Para peneliti mengatakan bahwa teknologi baru ini dapat membantu dokter memberikan perawatan terbaik kepada pasien dengan lebih cepat dan membuka jalan bagi pengobatan yang lebih personal. Mereka berharap teknologi ini dapat digunakan untuk membuat stratifikasi pasien kanker ovarium menjadi beberapa kelompok berdasarkan perbedaan halus dalam tekstur kanker mereka pada CT scan daripada klasifikasi berdasarkan jenis kanker yang mereka derita, atau seberapa lanjut kanker tersebut.

Profesor Eric Aboagye, penulis utama dan Profesor Farmakologi Kanker dan Pencitraan Molekuler, di Imperial College London, mengatakan:

“Tingkat kelangsungan hidup jangka panjang untuk pasien dengan kanker ovarium stadium lanjut masih buruk meskipun ada kemajuan dalam pengobatan kanker. Ada kebutuhan mendesak untuk menemukan cara baru untuk mengobati penyakit ini. Teknologi kami mampu memberikan informasi yang lebih rinci dan akurat kepada dokter tentang bagaimana pasien cenderung menanggapi pengobatan yang berbeda, yang memungkinkan mereka membuat keputusan pengobatan yang lebih baik dan lebih bertarget. “

Profesor Andrea Rockall, rekan penulis dan Konsultan Radiologi Kehormatan, di Imperial College Healthcare NHS Trust, menambahkan:

“Kecerdasan buatan memiliki potensi untuk mengubah cara perawatan kesehatan diberikan dan meningkatkan hasil pasien. Perangkat lunak kami adalah contohnya dan kami berharap dapat digunakan sebagai alat untuk membantu dokter dengan cara terbaik mengelola dan merawat pasien dengan kanker ovarium . “

Kanker ovarium adalah kanker paling umum keenam pada wanita dan biasanya menyerang wanita setelah menopause atau mereka yang memiliki riwayat penyakit dalam keluarga. Ada 6.000 kasus baru kanker ovarium setahun di Inggris tetapi tingkat kelangsungan hidup jangka panjang hanya 35-40 persen karena penyakit ini sering didiagnosis pada tahap yang lebih lanjut setelah gejala seperti kembung terlihat. Deteksi dini penyakit ini dapat meningkatkan tingkat kelangsungan hidup.

Dokter mendiagnosis kanker ovarium dengan beberapa cara termasuk tes darah untuk mencari zat yang disebut CA125 – indikasi kanker – diikuti dengan CT scan yang menggunakan sinar-X dan komputer untuk membuat gambar rinci dari tumor ovarium. Ini membantu dokter mengetahui sejauh mana penyakit telah menyebar dan menentukan jenis perawatan yang diterima pasien, seperti operasi dan kemoterapi.

Namun, pemindaian tidak dapat memberikan wawasan rinci kepada dokter tentang kemungkinan hasil keseluruhan pasien atau kemungkinan efek intervensi terapeutik.

Peneliti menggunakan alat perangkat lunak matematika yang disebut TEXLab untuk mengidentifikasi agresivitas tumor dalam CT scan dan sampel jaringan dari 364 wanita penderita kanker ovarium antara tahun 2004 dan 2015.

Perangkat lunak tersebut memeriksa empat karakteristik biologis tumor yang secara signifikan mempengaruhi kelangsungan hidup secara keseluruhan – struktur, bentuk, ukuran dan susunan genetik – untuk menilai prognosis pasien. Para pasien kemudian diberi skor yang disebut Radiomic Prognostic Vector (RPV) yang menunjukkan seberapa parah penyakit tersebut, mulai dari yang ringan hingga yang parah.

Para peneliti membandingkan hasil dengan tes darah dan skor prognostik saat ini yang digunakan oleh dokter untuk memperkirakan kelangsungan hidup. Mereka menemukan bahwa perangkat lunak itu empat kali lebih akurat untuk memprediksi kematian akibat kanker ovarium daripada metode standar.

Tim juga menemukan bahwa lima persen pasien dengan skor RPV tinggi memiliki tingkat kelangsungan hidup kurang dari dua tahun. RPV tinggi juga dikaitkan dengan resistensi kemoterapi dan hasil pembedahan yang buruk, menunjukkan bahwa RPV dapat digunakan sebagai biomarker potensial untuk memprediksi bagaimana pasien akan menanggapi pengobatan.

Profesor Aboagye menyarankan bahwa teknologi ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi pasien yang kemungkinan tidak menanggapi pengobatan standar dan menawarkan mereka pengobatan alternatif.

Para peneliti akan melakukan studi yang lebih besar untuk melihat seberapa akurat perangkat lunak tersebut dapat memprediksi hasil operasi dan / atau terapi obat untuk setiap pasien.

Studi ini didanai oleh NIHR Imperial Biomedical Research Center, Imperial College Experimental Cancer Medicine Center dan Imperial College London Tissue Bank.

Penelitian ini adalah contoh pekerjaan yang dilakukan oleh Imperial College Academic Health Science Center, sebuah inisiatif bersama antara Imperial College London dan tiga trust rumah sakit NHS. Ini bertujuan untuk mengubah perawatan kesehatan dengan mengubah penemuan ilmiah menjadi kemajuan medis untuk memberi manfaat pada populasi lokal, nasional, dan global dalam jangka waktu secepat mungkin.

Sumber Cerita:

Materi disediakan oleh Imperial College London. Asli ditulis oleh Maxine Myers. Catatan: Konten dapat diedit gaya dan panjangnya.

Untuk Informasi Lebih lanjut silahkan Kunjungi : Data SGP

Author Image
adminProzen