Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tiên lượng ung thư tuyến tụy

Bài viết của Thạc sĩ, Bác sĩ Mai Viễn Phương - Bác sĩ nội soi tiêu hóa - Khoa Khám bệnh & Nội khoa - Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec C en tra l Pa r k. Hiện nay, các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo có nhiều tiềm năng trong lĩnh vực y tế. Ngoài các ứng dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như xử lý dữ liệu bệnh tật, hình ảnh và nhận dạng hình ảnh bệnh lý, phẫu thuật bằng ro bo t đã tạo ra một cuộc cách mạng trong quy trình phẫu thuật. 1. Những vấn đề khó khăn của điều trị ung thư tuyến tụy Ung thư tuyến tụy là một bệnh ung thư phức tạp của đường tiêu hóa, tiên lượng rất xấu, tỷ lệ sống sót sau 5 năm là dưới 1 %. Mặc dù đã có những kế hoạch điều trị có hệ thống, nhưng hiệu quả của xạ trị rất kém vì vị trí sâu của tuyến tụy và đặc điểm mô của ung thư. Tính chất đặc biệt của ung thư tuyến tụy còn dẫn đến tình trạng kháng thuốc sau khi hóa trị, điều trị bằng phẫu thuật gặp nhiều khó khăn do số lượng lớn các cơ quan quan trọng xung quanh tuyến tụy và sự phức tạp về mặt giải phẫu. Tuy nhiên, ứng dụng của trí tuệ nhân tạo lại có khả năng thay thế hoặc hỗ trợ con người trong chẩn đoán ung thư tuyến tụy trên lâm sàng. Tuy nhiên, ứng dụng của trí tuệ nhân tạo lại có khả năng thay thế hoặc hỗ trợ con người trong chẩn đoán ung thư tuyến tụy trên lâm sàng. Ung thư tuyến tụy phổ biến thứ 10 trong những bệnh ung thư mới và là nguyên nhân thứ 4 gây tử vong do ung thư ở nam, nữ. Bài trắc nghiệm này sẽ kiểm tra kiến ​ ​ thức của bạn về các yếu tố nguy cơ, chẩn đoán và cách điều trị ung thư tuyến tụy. Bài viết tham khảo nguồn: me di ca l ne w s to day 20192. Tỷ lệ sống sót sau 5 năm của điều trị ung thư tuyến tụy vẫn rất thấp Ung thư tuyến tụy có tính ác tính cao. Mặc dù có thể chữa khỏi bằng cách cắt bỏ triệt để, nhưng tỷ lệ sống sót sau 5 năm vẫn rất thấp. Một nghiên cứu đã sử dụng các mô hình dân số và thuật toán học máy để dự đoán nguy cơ tái phát ở bệnh nhân ung thư tuyến tụy 2 năm sau khi phẫu thuật cắt bỏ. Sau khi thu thập các tính năng được coi là có ảnh hưởng nhiều nhất đến việc lặp lại, các biến tính năng tiêu biểu nhất đã được chọn, sau đó được sử dụng để đào tạo thuật toán học máy. Khi đào tạo lặp đi lặp lại, hồi quy lo gi s ti c được phát hiện là thuật toán dự đoán tốt sau khi xác nhận chéo. Khi đào tạo lặp đi lặp lại, hồi quy lo gi s ti c được phát hiện là thuật toán dự đoán tốt sau khi xác nhận chéo. Mô hình này có độ chính xác cao trong việc dự đoán xác suất tái phát cho một bệnh nhân 2 năm sau phẫu thuật, cho thấy rằng thuật toán học máy có thể hữu ích để xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao và phát triển các chiến lược điều trị bổ trợ. Tuy nhiên, cỡ mẫu của nghiên cứu đó nhỏ và không có tiêu chuẩn thống nhất để điều trị. Do đó, thuật toán học máy này có thể được cải thiện trong nghiên cứu trong tương lai bằng cách sử dụng các mẫu lớn hơn và xử lý thống nhất. 3. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong tiên lượng ung thư tuyến tụy 3.1. Tổng quan và ưu điểm về ung thư tuyến tụy và trí tuệ nhân tạo Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế đã tiến bộ vượt bậc những năm gần đây. Trí tuệ nhân tạo có thể tránh ảnh hưởng của suy nghĩ chủ quan; đối phó với khối lượng dữ liệu lớn; hỗ trợ chẩn đoán, điều trị và tiên lượng. Do đó, ứng dụng của trí tuệ nhân tạo y tế là một chủ đề được quan tâm đáng kể. Trí tuệ nhân tạo cũng được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực ung thư tuyến tụy. Trí tuệ nhân tạo cũng được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực ung thư tuyến tụy. Các ứng dụng bao gồm chẩn đoán ung thư bằng cách xử lý dữ liệu hình ảnh và sử dụng máy học để phân biệt chính xác các loại phụ ung thư. Phẫu thuật bằng ro bo t cũng được áp dụng rộng rãi để bù đắp những thiếu sót của phẫu thuật nội soi truyền thống. 3.2. Mô hình mạng lưới thần kinh nhân tạo có thể được sử dụng để xác định liều lượng thích hợp trong hóa xạ Do tuyến tụy nằm sâu trong ổ bụng nên xạ trị cần xác định vị trí chuẩn, chính xác và liều lượng thích hợp. Một mô hình mạng lưới thần kinh nhân tạo có thể được sử dụng để xác định liều lượng thích hợp. Dữ liệu được xử lý bởi đầu vào, lớp ẩn, đầu ra, được tính trọng số liên tục. Sau khi huấn luyện, các lỗi được hiểu và sự phân bố trọng lượng của lớp ẩn được điều chỉnh. Đầu vào trong khai thác dữ liệu mạng lưới thần kinh nhân tạo là các thông số quy hoạch hình học [ bao gồm hình ảnh CT, kế hoạch xử lý, cấu trúc và phân bố liều lượng được tính toán bởi hệ thống lập kế hoạch xử lý (TP S)]. Một đầu ra duy nhất là một dự đoán về liều lượng được tính bằng TP S đối với vo xe l. 3.3. Một đầu ra duy nhất là một dự đoán về liều lượng được tính bằng TP S đối với vo xe l. 3.3. Thuật toán “ máy học ” cũng có thể được sử dụng để phát triển các bộ phân loại tiên lượng Máy học cũng có thể được sử dụng để phát triển các bộ phân loại tiên lượng để dự đoán khả năng sống sót của bệnh nhân ung thư tuyến tụy, bằng cách tích hợp nhiều trạng thái me t hy l hóa DNA của gen mu c in liên quan đến ung thư tuyến tụy. Là một phương pháp học máy phi tham số, AN N cũng được sử dụng để đánh giá tỷ lệ sống sót của bệnh nhân ung thư tuyến tụy. Tương tự như chế độ làm việc của não, các biến số của bệnh nhân được thu thập dưới dạng các yếu tố xử lý, các yếu tố này có liên quan với nhau được sắp xếp và kết nối từng lớp. Mỗi kết nối có một trọng số liên quan, mỗi giá trị trọng lượng có thể được chuyển sang lớp hạch tiếp theo, mỗi lớp dưới có thể tổng hợp các giá trị đầu vào của lớp trên và lớp cuối cùng là giá trị đầu ra. Giá trị đầu ra nói chung là nhị phân và có thể được sử dụng để xác định xem bệnh nhân có sống sót sau 7 tháng hay không. 3.4. Giá trị đầu ra nói chung là nhị phân và có thể được sử dụng để xác định xem bệnh nhân có sống sót sau 7 tháng hay không. 3.4. Mức độ ác tính của ung thư tuyến tụy liên quan chặt chẽ đến sự xâm lấn của các tế bào khối u của nó Mô hình toán học đại diện cho quá trình phát triển của khối u như một mô hình sinh lý và cơ sinh học cũng như cá nhân hóa mô hình theo các phép đo lâm sàng của bệnh nhân mục tiêu. Có thể dự đoán được thể tích của toàn bộ khối u, bao gồm cả kích thước, hình dạng và diện tích liên quan. 4. Những triển vọng mới Nó có triển vọng ứng dụng tuyệt vời để chẩn đoán, điều trị và tiên lượng ung thư tuyến tụy. Về chẩn đoán phân tử, chẩn đoán hình ảnh và hóa trị, học máy có thể giúp các nhà nghiên cứu xử lý dữ liệu, thực hiện phân tích và thu được kết quả thí nghiệm. Trong xạ trị, trí tuệ nhân tạo chủ yếu được sử dụng để lập kế hoạch tự động các mục tiêu bức xạ và dự đoán liều bức xạ. Sự phát triển của phẫu thuật tụy bằng ro bo t đã làm tăng độ chính xác của phẫu thuật tụy và giảm biến chứng, nhưng tự động hóa không thể đạt được hoàn toàn nếu không được đào tạo và xác minh liên tục. Do đó, một thời gian dài trong tương lai, hầu hết các ứng dụng cửa trí tuệ nhân tạo cho bệnh ung thư tuyến tụy sẽ tiếp tục được sử dụng như những công cụ phụ trợ thiết thực. Hiện nay, Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vin me c đã và đang triển khai các gói sàng lọc ung thư. Tại Vinmec có đầy đủ các phương tiện chẩn đoán hiện đại như: PET / CT, S P E CT / CT, MRI..., xét nghiệm huyết tủy đồ, mô bệnh học, xét nghiệm hóa mô miễn dịch, xét nghiệm gen, xét nghiệm sinh học phân tử, cũng như có đầy đủ các loại thuốc điều trị đích, thuốc điều trị miễn dịch tiên tiến nhất trong điều trị ung thư. Điều trị ung thư đa mô thức từ phẫu thuật, xạ trị, hoá trị, ghép tế bào gốc tạo máu, liệu pháp nhắm trúng đích, liệu pháp miễn dịch trong điều trị ung thư, các điều trị mới như liệu pháp miễn dịch tự thân, nhiệt trị... Nhờ có cơ sở vật chất hiện đại, đội ngũ y bác sĩ giàu chuyên môn, dịch vụ y tế hoàn hảo đã đem lại niềm tin, sức khỏe và chất lượng cuộc sống tốt cho bệnh nhân đến thăm khám và điều trị bệnh tại Vinmec. Để đặt lịch khám tại viện, Quý khách vui lòng bấm số HO T LI NE hoặc đặt lịch trực tiếp TẠI ĐÂY. Để đặt lịch khám tại viện, Quý khách vui lòng bấm số HO T LI NE hoặc đặt lịch trực tiếp TẠI ĐÂY. Tải và đặt lịch khám tự động trê nứng dụng My Vin me c để quản lý, theo dõi lịch và đặt hẹn mọi lúc mọi nơi ngay trên ứng dụng. Tài liệu tham khảo: 1. A dam s ka A, Do me ni chi ni A, F a la s ca M. Ung thư biểu mô tuyến tụy: Các liệu pháp hiện tại và đang phát triển. I nt J Mo l S c i. Năm 2017; 18: 1338. [ Pu b Me d] [ DOI] 2. Ha l b ro o k C J, Ly s si o ti s CA. Sử dụng quá trình trao đổi chất để cải thiện chẩn đoán và điều trị ung thư tuyến tụy. Tế bào ung thư. Năm 2017; 31: 5 - 19. [ Pu b Me d] [ DOI] 3. N giam KY, Kho r I W. Dữ liệu lớn và các thuật toán học máy để cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Lan c e t On co l. Năm 2019; 20: e 262 - e 273. [ Pu b Me d] [ DOI] 4. Bi W L, Ho sn y A, S cha ba t h M B, Gi ge r ML, Bi r k ba k N J, Me h r ta s h A, A l li son T, A rna o u t O, A b bo s h C, Dun n I F, Ma k R H, Ta mi mi R M, Tem pan y CM, S w an ton C, Ho f f man n U, S ch w a r t z L H, Gi l lie s R J, Hu ang R Y, A e r ts H J W L. Trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán hình ảnh ung thư: Những thách thức và ứng dụng lâm sàng. CA Ung thư J C lin. Năm 2019; 69: 127 - 157. [ Pu b Me d] [ DOI]