Số điện thoại: 024 6683 9670
[Vietnamese]
[English]

Học sâu (DL) giúp quản lý và cải thiện kết quả tốt hơn cho bệnh nhân mắc sarcoma mô mềm

09/07/2024

Sarcoma mô mềm (STS) đại diện cho một nhóm khối u đa dạng đặt ra những thách thức đáng kể về chẩn đoán và điều trị. Trong một bài đánh giá gần đây được công bố trên tạp chí Meta-Radiology, nhóm các nhà nghiên cứu tại Bệnh viện Xiangya thuộc Trường Đại học Trung Nam, Trung Quốc, đã khám phá ra ứng dụng tiềm năng của học sâu (DL) trong việc cách mạng hóa việc quản lý các khối u phức tạp này.

Học sâu (DL) hứa hẹn quản lý và cải thiện kết quả tốt hơn cho bệnh nhân mắc sarcoma mô mềm

"Học sâu đã cho thấy nhiều hứa hẹn trong các lĩnh vực y tế khác nhau và ứng dụng của nó trong STS cũng không ngoại lệ. Đánh giá của chúng tôi đã tổng hợp những tiến bộ gần đây nhất và nhấn mạnh cách học sâu có thể cải thiện độ chính xác của chẩn đoán, cá nhân hóa kế hoạch điều trị và dự đoán kết quả của bệnh nhân”, Zhihong Li, đồng tác giả của nghiên cứu cho biết. Đánh giá này đề cập đến một số lĩnh vực chính mà DL đang tạo ra tác động:

1. Thu thập và xử lý dữ liệu: Tích hợp dữ liệu đa phương thức, bao gồm hình ảnh X quang và các slide mô bệnh học, giúp nâng cao quá trình chẩn đoán.

2. Phát triển thuật toán: Các mô hình học sâu nâng cao như mạng thần kinh tích chập (CNN) và mạng đối thủ tổng quát (GAN) đã được phát triển để cải thiện khả năng phân tích hình ảnh và tăng cường dữ liệu.

3. Ứng dụng lâm sàng: Các mô hình học sâu đã được sử dụng thành công để tự động hóa việc tính toán tổng khối lượng khối u (GTV) cho xạ trị, dự đoán phản ứng điều trị và phân loại bệnh nhân dựa trên nguy cơ.

4. Chẩn đoán bệnh lý: Tự động hóa hệ thống chẩn đoán bằng thuật toán học sâu có thể hỗ trợ các nhà nghiên cứu bệnh học phân loại chính xác các phân nhóm STS và xác định các dấu ấn sinh học để tiên lượng bệnh.

Giáo sư Chao Tu, người đứng đầu nghiên cứu cùng với Li, đã nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng cao và các thuật toán được tối ưu hóa. “Sự thành công của học sâu trong các ứng dụng lâm sàng phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của dữ liệu đầu vào và độ mạnh mẽ của thuật toán. Đánh giá của chúng tôi đã nhấn mạnh sự cần thiết của các bộ dữ liệu được chú thích rõ ràng và sàng lọc thuật toán liên tục”. Các tác giả hy vọng rằng đánh giá của họ sẽ khuyến khích nghiên cứu sâu hơn và áp dụng các công nghệ học sâu trong thực hành lâm sàng, cuối cùng là cải thiện kết quả cho bệnh nhân mắc sarcoma mô mềm.

Nguồn Medicalxpress.