수년 동안 암 복불복 룰렛 사이트들은 여성보다 더 많은 남성이 교 모세포종이라는 치명적인 형태의 뇌암을 섭취한다는 것을 알았습니다. 그들은 또한이 종양들이 종종 남성에게 더 공격적이라는 것을 발견했습니다.
Pallavi Tiwari, 생의학 공학 및 방사선학 부교수와 동료들은저널에 초기 결과를 게시했습니다과학 발전, 암 환자의 의료 서비스 개선을위한 AI의 약속을 암시합니다.
“암 환자의 여정에 수집 된 수집 된 데이터가 수집되어 있습니다.”라고 의료 물리학과와 제휴 한 Tiwari는 말합니다. "불행히도, 그것은 일반적으로 보통 사일로의 방식으로 복불복 룰렛 사이트되고 있으며, 이것은 AI가 큰 잠재력을 가진 곳입니다."
Pallavi Tiwari
Tiwari 보다이 잠재력을 더 잘 이해하는 복불복 룰렛 사이트 거의 없습니다. Tiwari는 2022 년 UW – Madison에 도착하여 대학의 의료 영상을 이끌고 Carbone Cancer Center의 이미징 및 방사선 과학 프로그램을 공동 지향합니다.
“우리는 진단 및 예후부터 치료 응답 평가에 이르기까지 암 환자의 여정에서 전체 도전 과제를 다루고 싶습니다.”라고 Tiwari는 말합니다.
이 경우, Tiwari와 전 대학원생 인 Ruchika Verma는 종양이 얼마나 빨리 성장할 수 있는지, 따라서 환자가 생존 할 수있는 시간을 예측할 수있는 패턴을 검색하는 병리학 슬라이드의 디지털 이미지로 바뀌 었습니다..
Glioblastoma는 진단 후 15 개월의 평균 생존율을 가진 가장 공격적인 암 형태 중 하나입니다.
“환자는 종종 진단 후에는 오래 걸리지 않습니다.”라고 Tiwari는 말합니다. “그러나 큰 도전은 예후입니다. 환자가 실제로 얼마나 오래 살고 있는지, 결과가 무엇인지 알 수 있습니다.
이 도전에 대처하기 위해 Tiwari와 Verma는 육안으로는 결코 명백하지 않은 병리 슬라이드에서 미묘한 패턴을 식별 할 수있는 AI 모델을 구축했습니다. 교 모세포종 환자에 대한 250 개가 넘는 복불복 룰렛 사이트의 데이터를 사용하여, 그들은 특정 세포 유형의 풍부함과 건강한 조직을 둘러싼 정도와 같은 종양의 독특한 특성을 인식하도록 모델을 교육했습니다..
또한, 그들은 성관계를 설명하는 동안 이러한 특성과 환자의 생존 시간 사이의 패턴을 식별하도록 모델을 교육했습니다.
그렇게함으로써, 그들은 각 성과 밀접하게 관련된보다 공격적인 종양에 대한 위험 요소를 식별 할 수있는 AI 모델을 개발했습니다. 여성의 경우, 고위험 특성에는 건강한 조직에 침투하는 종양이 포함되었습니다.
이 모델은 또한 남성과 여성 모두에게 더 나쁜 예후로 번역되는 것으로 보이는 종양 특성을 식별했습니다.
이 복불복 룰렛 사이트는 교 모세포종 환자를위한보다 개별화 된 치료를 유도 할 수 있습니다.
“이러한 독특한 패턴을 발견함으로써 우리는 개인화 된 치료를위한 새로운 길을 영감을 주고이 종양에서 볼 수있는 근본적인 생물학적 차이에 대한 지속적인 조사를 장려하기를 희망합니다.
Tiwari와 그녀의 동료들은 MRI 데이터를 사용하여 유사한 작업을 수행하고 있으며 환자의 결과를 개선하기 위해 췌장 및 유방암을 분석하기 위해 AI를 사용하기 시작했습니다.
그녀의 복불복 룰렛 사이트 외에도 Tiwari는 대학을 형성하는 데 도움을주고 있습니다Rise-AIandRise-Strive이니셔티브는 UW – Madison을 인공 지능 및 인간 건강 범위에 대한 학제 간 복불복 룰렛 사이트의 리더로 설립하는 이니셔티브입니다..
“UW는 엔지니어링 및 의료 캠퍼스에서 풍부하고 다양한 전문 지식을 가지고 있습니다.
이 이야기는 원래 University Communications에서 출판되었습니다