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テキサス州の著名な医療センターの研究者らが開発した新しい AI ツールは、転移性癌の診断方法を向上させる準備ができています。時系列 MRI と臨床データを分析することで、ディープラーニング モデルは、特にリンパ節への癌の広がりを判断するための非外科的アプローチを提供します。この革新は、医師に治療計画のための重要な情報を提供することを約束し、多くの患者が不必要な手術を回避し、予後を改善できる可能性があります。

乳癌による死亡の主な原因である転移性乳癌では、癌の広がりを確認するためにセンチネル リンパ節生検 (SLNB) が必要になることがよくあります。この侵襲的な手順は効果的ですが、麻酔の合併症や術後の痛みなどのリスクを伴います。新しい AI モデルは、動的な造影 MRI データと何百人もの女性の臨床情報でトレーニングされた 4 次元畳み込みニューラル ネットワーク (4D CNN) を利用して、より侵襲性の低い代替手段を提供します。このモデルの開発は、高性能コンピューティング リソースと高度な GPU の使用によってサポートされ、効率的なトレーニングとデータ処理が可能になりました。

時間の経過に伴う 3D MRI スキャンの処理能力と患者データを組み合わせることで、がんによるリンパ節の侵襲を示すパターンを 89% の精度で検出できます。このパフォーマンスは放射線科医や他の画像診断法を上回り、センチネル リンパ節生検や関連処置の必要性が減る可能性があります。テキサス医療センターの元計算科学者が率いる研究チームは、追加の画像診断や侵襲的検査の必要性を最小限に抑えるために、モデルが原発腫瘍データに重点を置いていることを強調しています。

現在 NVIDIA で HPC エンジニアとして働いている研究の共著者を含む研究チームは、AI モデルを臨床環境に展開して実際のデータを収集することを目指しています。このステップは、モデルの有効性を検証し、改善とより広範な適用の機会を特定するために不可欠です。目標は、ツールをさらに改良して、乳がんやその他のがんとの戦いで信頼できるリソースにすることです。