21 Tháng Năm, 2024

Sharpviet

Sharpviet

Israel phát triển 1 công nghệ học sâu mới nhằm cải thiện kết quả điều trị bệnh ung thư

Phương pháp mới điều trị ung thư hiệu quả của Israel

Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI là công cụ hỗ trợ đắc lực nhất với các dự án nghiên cứu cải thiện điều trị ung thư. Trong nghiên cứu này, các nhà khoa học đã phát triển công nghệ học sâu deep-learning. Các nhà nghiên cứu của Israel mới đây tiến hành thiết lập 1 phương pháp điều trị ung thư mới. Họ phát triển công nghệ học sâu trên để tách thông tin phân tử từ những hình ảnh sinh thiết.

Phương pháp này sẽ lập bản đồ các cơ quan thụ cảm chính yếu trên các tế bào ung thư. Những hình ảnh sinh thiết của những người bị ung thư vú được dùng làm căn cứ lập bản đồ. Phương pháp này sẽ giúp ngăn chặn/điều trị các cơ quan thụ cảm. Đồng thời kìm hãm sự phát triển thêm của những khối u ác tính. Công nghệ deep-learning này có tiến trình như thế nào? Phương pháp mới này sẽ đem lại hiệu quả ra sao cho kết quả điều trị ung thư? Hãy cùng sharpviet tìm hiểu nhé.

Công nghệ học sâu deep-learning

Các nhà nghiên cứu của Israel đã phát triển một công nghệ học sâu deep-learning mới. Công nghệ được kỳ vọng sẽ cải thiện đáng kể hiệu quả điều trị ung thư, căn cứ đặc thù của từng trường hợp. Ngày 19/8, Viện Công nghệ Bắc Israel (Technion) đã cho biết thông tin về phương pháp mới này. Phương pháp này lập bản đồ các cơ quan thụ cảm chủ chốt trên các tế bào ung thư. Bản đồ dựa trên những hình ảnh sinh thiết của các bệnh nhân ung thư vú.

Phương pháp mới được công bố trên tạp chí JAMA, theo đó các nhà nghiên cứu tách thông tin phân tử từ những hình ảnh sinh thiết nhuộm H.E – một cách phổ biến được sử dụng để xét nghiệm các tế bào trong xét nghiệm sinh thiết.

Công nghệ học sâu deep learning hỗ trợ điều trị ung thư và cải thiện kết quả điều trị

Cách nhuộm H.E này cho phép các nhà nghiên cứu nhận diện loại ung thư. Cũng như mức độ nghiêm trọng trong mô tế bào được soi dưới kính hiển vi. Tuy nhiên, nếu chỉ sử dụng biện pháp nhuộm này không giúp nhận biết được các đặc điểm chủ chốt vốn rất quan trọng trong việc xác định cách điều trị thích hợp, như cấu tạo phân tử của khối u, chuỗi phản ứng sinh học của khối u, mã gene của tế bào ung thư và những cơ quan thụ cảm phổ biến trên màng tế bào. Việc lập bản đồ các cơ quan thụ cảm này liên quan đến thuốc đặc thù. Cho phép điều trị ngăn chặn các cơ quan thụ cảm; và kiềm chế sự phát triển của khối u ác tính.

Sự hỗ trợ đắc lực của công cụ AI

Sự cải tiến về khái niệm của các nhà nghiên cứu Technion là ở chỗ tách thông tin phân tử từ hình dạng tế bào và hình thái mô tế bào, được thể hiện trong các hình scan H.E.

Theo Technion, các nhà nghiên cứu không suy luận được các đặc tính của khối u từ hình dạng của chúng. Vì chúng có quá nhiều biến thể. Nhưng trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là deep-learning (DL), có thể làm được điều đó. Cũng như xác định đặc điểm của khối u bằng một phép phân tích hình thái học phức tạp.

Nghiên cứu chỉ tập trung vào ung thư vú, tuy nhiên phương pháp lại khả thi với các bệnh ung thư khác

Như vậy, với sự giúp đỡ của các công cụ AI, các nhà nghiên cứu đã lần đầu tiên chứng tỏ khả năng suy đoán cấu tạo phân tử của các tế bào từ hình thái học của khối u mà chỉ cần thông qua hình ảnh mô tế bào trên bản scan H.E.

Hệ thống DL đòi hỏi một lượng cực lớn thông tin. Vì vậy các nhà nghiên cứu đã viết mã phần mềm để scan các nguồn mạng và tự động tải hàng nghìn mẫu sinh thiết. Cũng như các thông tin y học liên quan đã được cho phép sử dụng trong nghiên cứu. Nghiên cứu trên chỉ tập trung vào ung thư vú. Song các nhà nghiên cứu cho biết đây là bằng chứng thiết thực nhất đến giờ. Cho thấy tính khả thi đối với tất cả các loại ung thư khác.

Tìm hiểu thêm về deep-learning

Deep-learning là một phương pháp của Học máy. Nó cho phép chúng ta huấn luyện một AI có thể dự đoán được các đầu ra dựa vào một tập các đầu vào. Cả hai phương pháp có giám sát và không giám sát đều có thể sử dụng để huấn luyện. Machine Learning là quá trình dạy máy tính thực hiện một nhiệm vụ, thay vì lập trình nó làm thế nào để thực hiện nhiệm vụ đó từng bước một. Khi kết thúc đào tạo, một hệ thống Machine Learning sẽ có thể đưa ra dự đoán chính xác khi được cung cấp dữ liệu.

Nguồn: baoninhbinh.org.vn