Aprovechamiento de Large Information para mejorar la IA en la detección y el tratamiento del cáncer
La integración de la IA en el proceso de toma de decisiones sanitarias está ayudando a revolucionar el campo y conducir a decisiones de tratamiento más precisas y consistentes debido a su capacidad prácticamente ilimitada para identificar patrones demasiado complejos para que los humanos los vean.
El campo de la oncología genera enormes conjuntos de datos, desde historias clínicas no estructuradas hasta datos de secuenciación genómica y de imágenes, en diversas etapas del recorrido del paciente. La IA puede analizar de manera “inteligente” lotes de datos a gran escala a velocidades más rápidas que los métodos tradicionales, lo cual es basic para entrenar los algoritmos de aprendizaje automático que son fundamentales para las herramientas avanzadas de monitoreo y pruebas del cáncer. La IA también tiene enormes capacidades inherentes de reconocimiento de patrones para modelar de manera eficiente las complejidades de los conjuntos de datos. Esto es importante porque permite una comprensión más profunda y de múltiples niveles del impacto de las firmas moleculares matizadas en la genómica del cáncer y los microambientes tumorales. Descubrir un patrón entre genes que solo se encuentran en un determinado subconjunto de casos de cáncer o patrones de progresión del cáncer puede conducir a un enfoque de tratamiento más personalizado y específico para el paciente.
¿Cuál es el objetivo ultimate? Pruebas de cáncer impulsadas por inteligencia synthetic que respaldan la toma de decisiones clínicas de los médicos y sus pacientes en cada paso del proceso del cáncer, desde la detección y la detección hasta la identificación del tratamiento adecuado y el seguimiento de la respuesta de los pacientes a las intervenciones y la predicción de la recurrencia.
Calidad y cantidad de datos: la clave para el éxito de la IA
En última instancia, un algoritmo de IA sólo será tan bueno como la calidad de los datos que lo entrenan. Los datos deficientes, incompletos o mal etiquetados pueden obstaculizar la capacidad de la IA para encontrar los mejores patrones (basura que entra, basura sale). Esto es especialmente cierto para la atención del cáncer, donde los modelos predictivos se basan en una precisión impecable: una modificación genética entre miles, por ejemplo, podría indicar el desarrollo de un tumor e informar la detección temprana. Garantizar un alto nivel de calidad requiere mucho tiempo y es costoso, pero conduce a mejores datos, lo que da como resultado una precisión de prueba óptima. Sin embargo, desarrollar una mina de oro útil de datos conlleva importantes desafíos. Por un lado, recopilar datos genómicos y moleculares a gran escala, que pueden involucrar millones de puntos de datos, es una tarea compleja. Comienza por contar con ensayos de la más alta calidad que midan estas características del cáncer con precisión y resolución impecables. Los datos moleculares recopilados también deben ser lo más diversos posible en geografía y representación de pacientes para ampliar la capacidad predictiva de los modelos de entrenamiento. También se beneficia de la creación de colaboraciones y asociaciones multidisciplinarias a largo plazo que puedan ayudar a recopilar y procesar datos sin procesar para su análisis. Por último, codificar normas éticas estrictas en el manejo de datos es de suma importancia cuando se trata de información sanitaria y cumplir con estrictas normas de privacidad del paciente, lo que a veces puede presentar un desafío en la recopilación de datos.
Una gran cantidad de datos precisos y detallados no sólo dará como resultado capacidades de prueba que pueden encontrar patrones rápidamente y brindar a los médicos la mejor oportunidad para abordar las necesidades no satisfechas de sus pacientes, sino que también mejorará y avanzará en todos los aspectos de la investigación clínica, especialmente la búsqueda urgente. en busca de mejores medicamentos y biomarcadores para el cáncer.
La IA ya se muestra prometedora en la atención y el tratamiento del cáncer
Ya se están implementando formas más efectivas de entrenar la IA. Mis colegas y yo entrenamos algoritmos a partir de una amplia gama de datos, incluidos resultados de imágenes, datos de biopsias de tejido, múltiples formas de secuenciación genómica y biomarcadores de proteínas, entre otros análisis, todo lo cual suma cantidades masivas de datos de entrenamiento. Nuestra capacidad para generar datos a escala de billones en lugar de miles de millones nos ha permitido crear algunos de los primeros análisis predictivos verdaderamente precisos en uso clínico, como la identificación de tumores para cánceres avanzados de origen primario desconocido o vías de tratamiento de quimioterapia predictiva que involucran variaciones genéticas sutiles. .
En Caris Life Sciences, hemos demostrado que es necesaria una validación y prueba exhaustivas de los algoritmos, y que las comparaciones con la evidencia del mundo actual desempeñan un papel clave. Por ejemplo, nuestros algoritmos entrenados para detectar cánceres específicos se benefician de la validación con datos histológicos de laboratorio, mientras que las predicciones de la IA para regímenes de tratamiento pueden compararse con los resultados de supervivencia clínica del mundo actual.
Dados los rápidos avances en la investigación del cáncer, la experiencia sugiere que el aprendizaje continuo y el refinamiento de los algoritmos son una parte integral de una estrategia exitosa de IA. A medida que se desarrollan nuevos tratamientos y evoluciona nuestra comprensión de las vías biológicas que impulsan el cáncer, la actualización de los modelos con la información más actualizada ofrece conocimientos más profundos y mejora la sensibilidad de la detección.
Este proceso de aprendizaje continuo resalta la importancia de una amplia colaboración entre los desarrolladores de IA y las comunidades clínica y de investigación. Hemos descubierto que es esencial desarrollar nuevas herramientas para analizar datos más rápidamente y con mayor sensibilidad, junto con la retroalimentación de los oncólogos. En pocas palabras: la verdadera medida del éxito de un algoritmo de IA es la precisión con la que proporciona a los oncólogos los conocimientos predictivos confiables que necesitan y cuán adaptable es la estrategia de IA a los paradigmas de tratamiento en constante cambio.
Las aplicaciones de la IA en el mundo actual ya están aumentando las tasas de supervivencia y mejorando el tratamiento del cáncer
Los avances en la escala y la calidad de los datos ya han tenido impactos mensurables al ampliar el conjunto de herramientas para la toma de decisiones de los médicos, lo que ha tenido resultados positivos en el mundo actual en la atención al paciente y los resultados de supervivencia. La primera herramienta de IA clínicamente validada para navegar por las opciones de tratamiento de quimioterapia para un cáncer metastásico difícil de tratar puede potencialmente extender la supervivencia del paciente en 17,5 mesesen comparación con decisiones de tratamiento estándar tomadas sin algoritmos predictivos1. Una herramienta de IA diferente puede predecir con más del 94% de precisión el tumor de origen de docenas de cánceres metastásicos2 – lo cual es basic para crear un plan de tratamiento eficaz. Los algoritmos de IA también predicen qué tan bien responderá un tumor a la inmunoterapia en función de la genética tumoral única de cada persona. En cada uno de estos casos, los conjuntos de herramientas de IA potencian la toma de decisiones clínicas que mejoran los resultados de los pacientes en comparación con los estándares de atención actuales.
Espere una revolución de la IA en el cáncer
La IA ya está cambiando la rapidez con la que podemos detectar el cáncer y cómo lo tratamos a lo largo del camino. El tratamiento del cáncer pronto hará que los médicos trabajen codo a codo con IA integrada en tiempo actual para tratar y monitorear a los pacientes y estar un paso por delante de los intentos del cáncer de burlar a los medicamentos con mutaciones. Además de los modelos predictivos en constante mejora para detectar el cáncer antes y proporcionar paradigmas de tratamiento personalizados más eficaces, los médicos, investigadores y empresas de biotecnología están trabajando arduamente hoy para aprovechar los datos y los análisis de IA para impulsar nuevos descubrimientos terapéuticos y biomarcadores moleculares para el mañana.
En un futuro no muy lejano, estos avances en IA, antes imposibles, irán mucho más allá de la atención del cáncer y abarcarán todos los estados patológicos, poniendo fin a una period de incertidumbre y haciendo que la medicina sea más precisa, más personalizada y más eficaz.
