Die Diagnose von Darmkrebs beruht seit langem auf invasiven, subjektiven Verfahren. Das Patent von Apex AI (Nr. 10-2021-0025707) führt ein leistungsstarkes KI-gesteuertes System ein, das Koloskopiebilder objektiv analysiert, um Krebsrisiken vorherzusagen und so die Genauigkeit, Effizienz und Patientenergebnisse zu verbessern. Und so funktioniert es: Überblick Das von Apex AI eingereichte Patent beschreibt ein ausgeklügeltes System zur Vorhersage des Darmkrebsrisikos durch die Analyse von Koloskopiebildern mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI). Das System zielt darauf ab, die Einschränkungen traditioneller diagnostischer Ansätze, wie Biopsien und manuelle Bildanalysen, zu überwinden, indem es ein objektiveres, genaueres und effizienteres Diagnosewerkzeug bereitstellt. Technischer Hintergrund Darmkrebs (CRC) ist eine Erkrankung, die durch eine unkontrollierte Zellproliferation gekennzeichnet ist, die die Körperfunktionen erheblich beeinträchtigt. Zu den konventionellen diagnostischen Methoden gehören die Gewebebiopsie und bildgebende Verfahren (Röntgen, MRT usw.), die beide Einschränkungen wie Invasivität, Patientenbeschwerden, potenzielle Ungenauigkeiten und eine hohe Abhängigkeit von der Erfahrung des Arztes aufweisen. Zweck der Erfindung Die Erfindung zielt darauf ab, diese Einschränkungen zu beheben, indem sie KI zur systematischen Analyse von Koloskopiebildern verwendet, quantitative Risikobewertungen für Darmkrebs bereitstellt und dadurch die diagnostische Zuverlässigkeit und Zugänglichkeit verbessert. Systemkomponenten Die Erfindung beschreibt ein System zur Vorhersage des Darmkrebsrisikos, das drei Schlüsselmodule umfasst (wie auf Seite 14 dargestellt): 1. Base Condition Analysis Unit (기저질환 판단부) - Verwendet KI-Algorithmen, um mehrere Koloskopiebilder von verschiedenen Dickdarmstellen zu untersuchen. - Identifiziert und diagnostiziert grundlegende Dickdarmerkrankungen, einschließlich entzündlicher Darmerkrankungen (CED), Morbus Crohn, Colitis ulcerosa, Polypen, niedriggradige Adenome und hochgradige Adenome. 2. Associated Disease Analysis Unit (유관질환 분석부) - Analysiert den Schweregrad, die Lage, die Größe, die Farbe und die Oberflächenstruktur der erkannten Dickdarmerkrankungen. - Bestimmt die Beziehungen zwischen Grundkrankheiten und anderen damit verbundenen Erkrankungen. 3. Colorectal Cancer Risk Calculation Unit (대장암 위험성 산출부) - Synthetisiert Daten aus den Einheiten "Basiszustand" und "Analyse der zugehörigen Krankheiten". - Berechnet individuelle Risikobewertungen für jede identifizierte Krankheit und aggregiert sie zu einem endgültigen umfassenden Darmkrebsrisiko-Score. Methodologie Das KI-gesteuerte System verwendet die folgende Methodik: - Bildaufnahme und KI-basierte Diagnose: Erfasst mehrere Koloskopiebilder von unterschiedlichen Dickdarmsegmenten (Rektum, Sigma, Colon descendens, Colon transversal, Colon transversal, Colon ascendens, Blinddarm und Blinddarm). KI-Algorithmen klassifizieren das Vorhandensein oder Fehlen von kolorektalen Pathologien. - Umfassende Analyse von Pathologien: Bewertet pathologische Merkmale (Lokalisation, Schweregrad, visuelle Merkmale), um korrelierte Krankheitsmuster und potenzielle Verlaufswege zu identifizieren. - Quantitative Risikobewertung: Berechnet Risikobewertungen für identifizierte Erkrankungen und präsentiert letztendlich ein aggregiertes Darmkrebsrisikoprofil, das Ärzte dabei unterstützt, fundierte Diagnose- und Behandlungsentscheidungen zu treffen. Vorteile und klinische Auswirkungen Diese Erfindung verbessert die Früherkennung, die diagnostische Genauigkeit und die Risikostratifizierung von Darmkrebs und bietet eine wesentliche Verbesserung gegenüber herkömmlichen Diagnosemethoden. Der KI-gesteuerte Ansatz reduziert die Subjektivität und menschliche Fehler erheblich, ermöglicht schnelle Bewertungen und ermöglicht eine bessere klinische Entscheidungsfindung.