Paksusuolen syövän diagnoosi on pitkään perustunut invasiivisiin, subjektiivisiin toimenpiteisiin. Apex AI:n patentti (nro 10-2021-0025707) esittelee tehokkaan tekoälypohjaisen järjestelmän, joka analysoi objektiivisesti kolonoskopiakuvia ennustaakseen syöpäriskejä – parantaen tarkkuutta, tehokkuutta ja potilaiden tuloksia. Näin se toimii: Yleiskatsaus Apex AI:n jättämä patentti hahmottelee kehittyneen järjestelmän, joka on suunniteltu ennustamaan paksusuolen syövän riskiä analysoimalla kolonoskopiakuvia tekoälyn (AI) avulla. Järjestelmän tavoitteena on voittaa perinteisten diagnostisten menetelmien, kuten biopsioiden ja manuaalisten kuva-analyysien, rajoitukset tarjoamalla objektiivisempi, tarkempi ja tehokkaampi diagnostinen työkalu. Tekninen tausta Paksusuolen syöpä (CRC) on tila, jolle on ominaista hallitsematon solujen lisääntyminen, joka vaikuttaa merkittävästi kehon toimintoihin. Perinteisiin diagnostisiin menetelmiin kuuluvat kudosbiopsia ja kuvantamistekniikat (röntgenkuvat, MRI jne.), joilla molemmilla on rajoituksia, kuten invasiivisuus, potilaan epämukavuus, mahdollinen epätarkkuus ja suuri riippuvuus kliinikon kokemuksesta. Keksinnön tarkoitus Keksintö pyrkii puuttumaan näihin rajoituksiin hyödyntämällä tekoälyä kolonoskopiakuvien systemaattiseen analysointiin, mikä tarjoaa kvantitatiivisia riskiarviointeja paksusuolen syövälle, mikä parantaa diagnostista luotettavuutta ja saatavuutta. Järjestelmän komponentit Keksintö kuvaa paksusuolen syövän riskin ennustusjärjestelmää, joka koostuu kolmesta keskeisestä moduulista (kuten sivulla 14 on kuvattu): 1. Perusolosuhdeanalyysiyksikkö (기저질환 판단부) - Käyttää tekoälyalgoritmeja useiden kolonoskopiakuvien tutkimiseen paksusuolen eri paikoista. - Tunnistaa ja diagnosoi paksusuoleen perussairaudet, mukaan lukien tulehduksellinen suolistosairaus (IBD), Crohnin tauti, haavainen paksusuolitulehdus, polyypit, matala-asteiset adenoomit ja korkea-asteiset adenoomit. 2. Associated Disease Analysis Unit (유관질환 분석부) - Analysoi havaittujen paksusuolen sairauksien vakavuutta, sijaintia, kokoa, väriä ja pintarakennetta. - Määrittää perussairauksien ja muiden niihin liittyvien sairauksien väliset suhteet. 3. Paksusuolen syövän riskin laskentayksikkö (대장암 위험성 산출부) - Syntetisoi tietoja perustila- ja siihen liittyvän sairausanalyysin yksiköistä. - Laskee kunkin tunnistetun sairauden yksilölliset riskipisteet ja kokoaa ne lopulliseksi kattavaksi paksusuolen syövän riskipisteeksi. Metodologia Tekoälypohjainen järjestelmä käyttää seuraavaa menetelmää: - Kuvanhankinta ja tekoälypohjainen diagnoosi: Hankkii useita kolonoskopiakuvia erillisistä paksusuolen segmenteistä (peräsuoli, sigmoidinen paksusuoli, laskeva paksusuoli, poikittainen paksusuoli, nouseva paksusuoli, umpisuolen ja umpilisäke). Tekoälyalgoritmit luokittelevat paksusuolen patologioiden olemassaolon tai puuttumisen. - Kattava patologioiden analyysi: Arvioi patologian ominaisuuksia (sijainti, vakavuus, visuaaliset piirteet) korreloitujen sairausmallien ja mahdollisten etenemisreittien tunnistamiseksi. - Kvantitatiivinen riskinarviointi: Laskee tunnistettujen sairauksien riskipisteet ja esittää lopulta paksusuolen syövän kokonaisriskiprofiilin, joka auttaa lääkäreitä tekemään tietoon perustuvia diagnostisia ja hoitopäätöksiä. Edut ja kliininen vaikutus Tämä keksintö parantaa paksusuolen syövän varhaista havaitsemista, diagnostista tarkkuutta ja riskin kerrostumista ja tarjoaa huomattavan parannuksen perinteisiin diagnostisiin menetelmiin verrattuna. Tekoälyyn perustuva lähestymistapa vähentää merkittävästi subjektiivisuutta ja inhimillisiä virheitä, tarjoaa nopeita arviointeja ja helpottaa parempaa kliinistä päätöksentekoa.