[画像の代替テキスト：UTサウスウェスタン医療センターの研究者によって開発された画期的なAIモデルは、手術なしで乳がんの転移を検出でき、先進的なMRI分析を使用しています。](画像出典：Shutterstock)
ピーター・ザン 2024年11月01日 05:01
UTサウスウェスタン医療センターの研究者によって開発された画期的なAIモデルは、手術なしで乳がんの転移を検出でき、先進的なMRI分析を使用しています。
医療技術の重要な進展として、テキサス大学サウスウェスタン医療センターの研究者たちは、侵襲的手術なしで乳がんの転移を検出できる深層学習モデルを開発しました。このAIベースのツールは、時系列のMRIと臨床データを分析し、癌細胞が近くのリンパ節に転移しているかどうかを特定します。この開発は、医師や患者にとって治療計画を変革する可能性があるとNVIDIAは述べています。
侵襲的手技の削減
現在、医師はしばしばセンチネルリンパ節生検（SLNB）を使用して、乳がんがリンパ節に転移しているかどうかを判断します。この手順では、腫瘍の近くに染料と放射性溶液を注入してセンチネルリンパ節を特定し、それを外科的に切除して生検を行います。効果的ではありますが、SLNBは侵襲的であり、麻酔合併症、放射線被曝、術後の痛みなどのリスクを伴います。
しかし、新しいAIモデルは非侵襲的な代替手段を提供します。カスタムの4次元畳み込みニューラルネットワーク（4D CNN）を利用し、このモデルはリンパ節に転移した乳がんと診断された350人の女性からの動的造影MRI（DCE-MRI）データで訓練されました。時間を通じた3D MRIスキャンを調査し、年齢や腫瘍グレードなどの臨床変数を統合して癌性リンパ節を正確に特定します。
高精度と将来の影響
このAIモデルは、リンパ節転移を特定する際に89％の印象的な精度を示し、従来の画像診断方法や放射線科医の評価を上回っています。これにより、乳がん患者は不必要な手技（SLNBや腋窩リンパ節切除（ALND）など）を回避でき、関連するリスクや医療資源を削減できる可能性があります。
研究の主著者であるドクター・ドガン・ポラットは、モデルの焦点が原発腫瘍からのデータにあることを強調し、追加の画像診断の必要性を最小限に抑えています。「追加の画像診断の必要性を減らし、患者に対する侵襲的手技の数を減らすことを目指しています」とポラット博士は述べ、患者の結果を改善し、癌治療を効率化するモデルの可能性を強調しました。
前を見据えて
研究者たちは、AIモデルを実際の臨床環境で展開し、さらなる検証と洗練のためのデータを収集する計画です。このステップは、より広範な臨床シナリオにおける効果を評価し、他の癌への適用を拡大する可能性を探るために重要です。
NVIDIAのA100およびV100テンサーボードGPUの使用は、モデルの構築と訓練において重要でしたと、研究の共著者でNVIDIAの上級HPCエンジニアであるパニズ・カルバシは述べています。この協力は、最先端技術が医療研究を進展させ、診断精度を向上させる役割を強調しています。
バイナンスニュースによる
<p>AIベースのツールが手術なしで乳がんの転移を検出するという投稿は、CoinBuzzFeedに最初に登場しました。</p>