Medicina personalizada Sexta creación de tratamiento para pacientes separados. Hasta ahora, se ha utilizado utilizando un pequeño número de parámetros para predecir el curso de una enfermedad. Sin embargo, algunos de estos parámetros a menudo no son suficientes para comprender las complicaciones de las enfermedades como el cáncer. Un equipo de investigadores de la Facultad de Medicina Universitaria de Dusburg-Essen (UDE) para la Fundación del Aprendizaje y los Datos (BeLdfold) de la Fundación del Aprendizaje y los Datos (BeLd) de Tu Berlin, el nuevo enfoque ha desarrollado inteligencia (IA).
Sobre la base de la infraestructura del Hospital Essen Smart del Hospital Universitario, los investigadores tienen datos integrados de diversos métodos de tratamiento, calidad de laboratorio, imágenes y análisis genético para apoyar la toma de decisiones clínicas. “Aunque se encuentra una gran cantidad de datos clínicos en la medicina moderna, la promesa de la verdadera medicina personalizada SADHS es a menudo incompleta”, dijo el profesor de Jeans Clasic del Hospital Universitario de Essen y el Instituto de Coalon del Centro de Investigación del Cáncer (IKIM). (CCE). Frederick Clauschen, director del Instituto de Patología del Grupo de Investigación y del Grupo de Investigación, puede usarse para personalizar más.
Publicado para investigaciones recientes La naturaleza es cáncerLa IA fue entrenada con más de 15,000 pacientes con un total de 38 tumores sólidos. Se probó la interacción de 350 parámetros, incluidos datos clínicos, calidad de laboratorio, método de imagen, datos y perfil tumoral genético. “Hemos identificado las razones principales que son responsables de la mayoría de los procesos de toma de decisiones en la red neuronal, así como una gran cantidad de interacciones pronósticamente relevantes en los parámetros”, científico clenoseshiano del Instituto de Inteligencia Artificial. Julius Kyle explicó. Medicina (IKIM).
Luego, los datos se probaron con éxito de 3.000 pacientes con cáncer de pulmón para legalizar las interacciones marcadas del modelo de IA. AI combina datos y calcula el embarazo general para cada paciente individual. Como IA explicativa, el modelo toma sus decisiones transparentes a los médicos al mostrar cómo cada parámetro contribuye al embarazo. El Dr. Philip Kyle de LMU dice: “Nuestros resultados muestran el potencial de la inteligencia artificial para no hacer datos clínicos por separado, sino reevaluarlos y permitir la terapia personalizada de cáncer basada en datos”. También se puede utilizar un método de IA como este en el caso de que los parámetros de diagnóstico son importantes para poder evaluarlos lo antes posible. Los investigadores también han tenido como objetivo desentrañar la compleja interconexión del cáncer cruzado, que hasta ahora no se ha identificado utilizando el método estadístico convencional. “En el Centro Nacional de Enfermedades Tumorales (NCT), otras redes oncológicas, como el Centro Bávaro para la Investigación del Cáncer (BJKF), nuestro siguiente paso es la condición ideal: el beneficio real del paciente de nuestra tecnología en la clínica demuestra: ensayos”. Sitio NCT West.