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メルボルン大学と西部の健康研究者は、がん患者が化学療法の誤った用量を受けないようにするための新しい人工知能ツールを開発しました。
化学療法は、通常、身長と体重を使用して患者の体の表面積を計算することにより投与されます。しかし、研究者は、この方法は体組成を考慮していないため、非常に不正確だと言います。
研究者は現在、画像認識技術と機械学習を使用して、体の構成に基づいて患者が必要とする化学療法の正確な量を正確に予測するAIアルゴリズムを開発しました。
現在、周り 60％ 化学療法を受ける結腸直腸癌患者のうち、過剰摂取または下染されています。
ウェスタンヘルスのコンサルタント結腸直腸外科医でもあるジャスティン・ヨン教授は、過剰摂取が軽度から重度までの副作用のraを引き起こす可能性があると述べました。
「主要な副作用には、免疫抑制、心臓発作、胸部感染症が含まれます」とヨン教授は言いました。
「多くの誤って投与された患者 治療を停止します これらの衰弱性の副作用のために早すぎますが、他の癌治療が利用できない場合、この決定は生存の可能性を大幅に減らすことができます。」
Yeung教授のチームは、西部の健康で1,000人以上の結腸直腸癌患者のコホートからのCTスキャンを含むデータを利用して、アルゴリズムの訓練とテストを支援しました。
アルゴリズムはスキャンを分析し、患者の体組成（脂肪、骨、筋肉の割合）が化学療法薬がどのように代謝され、体内に保存されているかを判断しました。
これらの発見を使用して、アルゴリズムは、体組成を使用して患者に対してテーラード化学療法用量を計算できるようになりました。
「私たちのアルゴリズムは、現在の投与方法よりも大幅な改善である患者の84％に対して正確な化学療法投与を生成することができました」と彼は言いました。
「脂肪と筋肉の比が大きく異なる2人の患者が、体の表面領域が類似しているという理由だけで同じ化学療法の用量を投与することは論理的な意味ではありません。
「たとえば、匹敵する体の表面領域を持つSUMOレスラーとボディービルダーは、理論的には同じ化学療法用量を投与されますが、体組成が大きく異なるため、毒性の程度が異なる可能性があります。」
患者に合わせた化学療法投与ソリューションの臨床的必要性を認識して、チームは「PredictX Health」と呼ばれるスタートアップを形成して、研究を製品に変換しました。
チームは最近、オーストラリアの経済加速プログラムを通じて、AIアルゴリズムとプロトタイプUIの開発、およびソリューションを将来の医療システムに統合する技術に資金を提供するために、499,760ドルの助成金資金を確保しました。
観察試験は、結腸直腸癌患者にのみ適用されます。
最後のステップは、Western Healthを含むいくつかの医療サービスでの臨床試験で、技術を現在の化学療法投与方法論と比較することです。
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#結腸直腸癌患者を確実に摂取するために開発されたAIツール
2025-06-13 01:20:00