Diagnostika kolorektálního karcinomu se dlouho opírala o invazivní, subjektivní postupy. Patent společnosti Apex AI (č. 10-2021-0025707) zavádí výkonný systém řízený umělou inteligencí, který objektivně analyzuje snímky kolonoskopie a předpovídá rizika rakoviny – zlepšuje přesnost, efektivitu a výsledky pacientů. Funguje to následovně: Přehled Patent podaný společností Apex AI nastiňuje sofistikovaný systém navržený tak, aby předpovídal riziko kolorektálního karcinomu analýzou kolonoskopických snímků pomocí umělé inteligence (AI). Cílem systému je překonat omezení tradičních diagnostických přístupů, jako jsou biopsie a manuální analýzy obrazu, tím, že poskytuje objektivnější, přesnější a efektivnější diagnostický nástroj. Technické zázemí Kolorektální karcinom (CRC) je onemocnění charakterizované nekontrolovanou proliferací buněk, která významně ovlivňuje tělesné funkce. Konvenční diagnostické metody zahrnují tkáňovou biopsii a zobrazovací techniky (rentgenové záření, MRI atd.), které mají omezení, jako je invazivita, nepohodlí pacienta, potenciální nepřesnosti a vysoká závislost na zkušenostech lékaře. Účel vynálezu Vynález se snaží tato omezení řešit využitím umělé inteligence k systematické analýze kolonoskopických snímků, poskytováním kvantitativního hodnocení rizik kolorektálního karcinomu, čímž se zvyšuje diagnostická spolehlivost a dostupnost. Systémové komponenty Vynález popisuje systém predikce rizika kolorektálního karcinomu sestávající ze tří klíčových modulů (jak je znázorněno na straně 14): 1. Base Condition Analysis Unit (기저질환 판단부) - Využívá algoritmy umělé inteligence ke zkoumání více kolonoskopií snímků z různých míst tlustého střeva. - Identifikuje a diagnostikuje základní onemocnění tlustého střeva, včetně zánětlivého onemocnění střev (IBD), Crohnovy choroby, ulcerózní kolitidy, polypů, adenomů nízkého stupně a adenomů vysokého stupně. 2. Přidružená jednotka pro analýzu nemocí (유관질환 분석부) - Analyzuje závažnost, umístění, velikost, barvu a povrchovou strukturu zjištěných onemocnění tlustého střeva. - Určuje vztahy mezi základními chorobami a dalšími souvisejícími stavy. 3. Jednotka pro výpočet rizika kolorektálního karcinomu (대장암 위험성 산출부) - Syntetizuje data z jednotek základní podmínky a analýzy přidružených onemocnění. - Vypočítává individuální rizikové skóre pro každé identifikované onemocnění a agreguje je do konečného komplexního skóre rizika kolorektálního karcinomu. Metodologie Systém řízený umělou inteligencí využívá následující metodiku: - Získávání snímků a diagnostika založená na umělé inteligenci: Pořizuje více kolonoskopických snímků z různých segmentů tlustého střeva (konečník, sigmoidální tračník, sestupný tlustý střev, příčný tračník, vzestupný tračník, slepé střevo a slepé střevo). Algoritmy umělé inteligence klasifikují přítomnost nebo nepřítomnost kolorektálních patologií. - Komplexní analýza patologií: Vyhodnocuje charakteristiky patologie (umístění, závažnost, vizuální rysy) s cílem identifikovat korelované vzorce onemocnění a potenciální cesty progrese. - Kvantitativní hodnocení rizik: Vypočítává rizikové skóre pro identifikované stavy a v konečném důsledku představuje souhrnný profil rizika kolorektálního karcinomu, který pomáhá lékařům činit informovaná diagnostická a léčebná rozhodnutí. Výhody a klinický dopad Tento vynález zvyšuje včasnou detekci, diagnostickou přesnost a rizikovou stratifikaci kolorektálního karcinomu a nabízí podstatné zlepšení oproti tradičním diagnostickým metodám. Přístup řízený umělou inteligencí významně snižuje subjektivitu a lidskou chybu, poskytuje rychlá hodnocení a usnadňuje lepší klinické rozhodování.