در دهه های اخیر ، درمان سرطان ریه با ایمونوتراپی به مرحله جدید و امیدوار کننده ای رسیده است که این روش جدید با تحریک سیستم ایمنی بدن برای مقابله با سلولهای سرطانی قادر به نجات جان بسیاری از بیماران است ، اما با این پیشرفت ، چالش های جدید پدید آمده است.
یکی از مهمترین عوارض جانبی ایمونوتراپی ، به ویژه در ترکیب با پرتودرمانی ، پنومونییت یا التهاب ریوی ، که می تواند به سرعت در حال پیشرفت باشد و در برخی موارد منجر به مرگ شود ، و از آنجا که علائم اولیه پنومونییت اغلب مبهم و غیر خاص است و بیماران را در معرض خطر قبل از درمان قرار می دهد.
در این میان ، مدل های پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی ، به ویژه در زمینه Radiomix ، توانسته اند افق های جدیدی را در مدیریت عوارض درمانی باز کنند و با تجزیه و تحلیل دقیق داده های تصویربرداری پزشکی ، آنها قادر به کشف الگویی هستند که از دیدگاه بشری پنهان شده و چنین توانایی هایی را به یک فرآیند تبدیل می کنند.
یکی از ویژگی های بارز مدل های مدرن ، توانایی آنها در ترکیب داده های بصری با اطلاعات بالینی بیماران است و عواملی از قبیل سن ، سابقه استعمال سیگار و پرتودرمانی ، همراه با خصوصیات رادیومیکس ، می توانند نقشه مفصلی از وضعیت بیمار را ارائه دهند و این ادغام داده ها فقط دقت پیش بینی شده بود.
درمان ایمونوتراپی در معالجه سرطان ریه / درمان با مدلهای پیش بینی هوشمند بر اساس هوش مصنوعی
پوریا آدلی ، متخصص و عضو هیئت مدیره انجمن ایران در مصاحبه ای با گزارشگر ایمانا ، تحول ایمونوتراپی در درمان سرطان ریه نه تنها امید جدیدی را برای بیماران فراهم کرده است ، بلکه چالش های جدیدی را نیز به وجود آورده است: یکی از مهمترین چالش ها پنومونیت به دلیل ترکیب پرتودرمانی و ایمونوتراپی است. به عنوان ابزارهای نوظهور ، آنها در حال تعریف مجدد مسیر درمانی هستند.
وی گفت: یک مطالعه جدید نشان می دهد که تجزیه و تحلیل داده های تصویربرداری CT با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند ویژگی هایی را که از کارشناسان انسان پنهان است ، نشان دهد ، و افزود: این خصوصیات ، به ویژه در شناسایی بیماران پرخطر برای پنومونییت ، نقش اساسی دارند و این نوع تجزیه و تحلیل نمونه بارز مدیریت پزشکی است.
یک کارشناس رادیولوژی و عضو هیئت مدیره انجمن رادیووانولوژی ایران ، با اشاره به اینکه قدرت این مدل در ترکیب داده های رادیومیکس با اطلاعات بالینی ساده اما حیاتی ارائه شده است ، اظهار داشت: عواملی مانند سن ، سابقه سیگار و شاخص های پرتودرمانی تنها مکمل های تحلیلی ، مکمل های تحلیلی هستند. تصمیمات پزشکی گرفته است.
چشم انداز روشنی از آینده درمان سرطان ریه
آدلی گفت که استفاده از مدل در بیماران تحت پرتودرمانی تطبیقی (ART) نشان داده است که حتی در مواردی که مدل در معرض خطر قرار گرفته است ، پنومونییت رخ نمی دهد: این یافته نه تنها یک شکست مدل است ، بلکه نشان دهنده اثربخشی ART در کاهش آسیب به بافت های سالم است و در واقع مدل غیر ضروری است.
وی گفت: “این فرایند پویا باعث کاهش حجم بافت سالم در معرض تابش شده و به طور مؤثر از پنومونیت جلوگیری می کند ، و مدل پیش بینی هوشمند نه تنها هوشیار است بلکه هوشیار است.”
یک متخصص رادیوآکولوژی و عضو هیئت مدیره انجمن رادیووانولوژی ایران گفت: این مطالعه چشم انداز روشنی برای آینده درمان سرطان ریه ارائه می دهد ، که در آن هوش مصنوعی داده های چند رشته ای را ادغام می کند ، طراحی درمان برای هر بیمار به روشی خاص ، و افزود که این تحول نه تنها کیفیت زندگی را بهبود می بخشد بلکه کیفیت زندگی را نیز بهبود می بخشد.
پرتودرمانی تطبیقی (ART) به عنوان یکی از پیشرفته ترین روشهای درمانی ، با استفاده از تصویربرداری مکرر ، تنظیم تابش را بر اساس تغییرات بدن بیمار امکان پذیر می کند ، که نه تنها اثربخشی درمان را افزایش می دهد ، بلکه باعث کاهش آسیب به بافت های سالم نیز می شود و همچنین می تواند نقش مهمی در کاهش پنومونیت داشته باشد.
استفاده از مدلهای هوش مصنوعی در درمان سرطان ریه محدود به پیش بینی ها نیست و این مدل ها می توانند مسیر درمانی را برای هر بیمار طراحی کنند و با شناسایی بیماران پرخطر ، مداخله زودرس ، نظارت دقیق تر و انتخاب تکنیک های درمانی مناسب تر.
تحقیقات اخیر نشان داده است که استفاده از هوش مصنوعی در رادیووانولوژی دیگر انتخابی نیست ، بلکه یک ضرورت اجتناب ناپذیر است و در دنیایی که داده ها در ابتدا است ، توانایی تجزیه و تحلیل و بهره برداری از آنها برای بهبود کیفیت درمان ، موفقیت را تعیین می کند ، و مدل های پیش بینی هوشمند تنها امکان پذیر نیست.
