作為改進疾病檢測、診斷和臨床護理的工具，人工智能有望徹底改變放射學領域。該技術有可能通過揭示成像掃描中隱藏的信息來幫助臨床醫(yī)生，即使是訓練有素的眼睛也看不到。
在JAMA Oncology上發(fā)表的一篇論文中，哥倫比亞大學的研究人員證明，將人工智能應用于標準護理成像可以幫助預測免疫療法對黑色素瘤患者的療效。特別是，他們開發(fā)了一種機器學習算法，可以分析患者的計算機斷層掃描 (CT) 掃描并創(chuàng)建與患者結果相關的生物標志物(稱為放射學特征)。
該簽名使用腫瘤的特定特征來高精度地確定特定個體的疾病是否會對免疫療法產(chǎn)生良好反應、保持穩(wěn)定或繼續(xù)進展。免疫療法已成為黑色素瘤的主要治療方法，其目標是刺激患者自身的免疫系統(tǒng)來對抗癌癥。
James Picker 醫(yī)學博士勞倫斯·H·施瓦茨 (Lawrence H. Schwartz) 說：“我們希望盡早接受一名看起來在給定療法中表現(xiàn)不佳的患者，因為他們的簽名和增強、改變或在療法中添加另一種藥物。”哥倫比亞大學瓦格洛斯內科外科學院 (VP&S) 放射學系教授兼系主任。“[目標是] 真正為每位患者實時優(yōu)化個性化癌癥護理。”
施瓦茨博士是赫伯特歐文綜合癌癥中心 (HICCC) 的成員，他的目標是與他的同事將項目擴展到各種不同的腫瘤類型，例如肺癌、結腸癌、腎癌和前列腺癌。作為免疫療法以外的其他治療方法。研究人員想從一種新療法開始，并選擇了黑色素瘤，因為最近迅速采用了針對該疾病的免疫療法。
目前，臨床醫(yī)生幾乎完全依賴腫瘤大小來估計治療的益處。患者接受基線 CT 掃描，然后在治療開始后進行后續(xù)隨訪掃描。如果腫瘤縮小，治療似乎正在起作用，而生長則意味著患者的疾病正在惡化。
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