Diagnosis kanker kolorektal telah lama mengandalkan prosedur invasif dan subjektif. Paten Apex AI (No. 10-2021-0025707) memperkenalkan sistem berbasis AI yang kuat yang secara objektif menganalisis gambar kolonoskopi untuk memprediksi risiko kanker—meningkatkan akurasi, efisiensi, dan hasil pasien. Begini cara kerjanya: Ikhtisar Paten yang diajukan oleh Apex AI menguraikan sistem canggih yang dirancang untuk memprediksi risiko kanker kolorektal dengan menganalisis gambar kolonoskopi menggunakan kecerdasan buatan (AI). Sistem ini bertujuan untuk mengatasi keterbatasan pendekatan diagnostik tradisional, seperti biopsi dan analisis gambar manual, dengan menyediakan alat diagnostik yang lebih objektif, akurat, dan efisien. Latar Belakang Teknis Kanker kolorektal (CRC) adalah kondisi yang ditandai dengan proliferasi sel yang tidak terkendali, yang secara signifikan mempengaruhi fungsi tubuh. Metode diagnostik konvensional termasuk biopsi jaringan dan teknik pencitraan (sinar-X, MRI, dll.), Keduanya memiliki keterbatasan seperti invasif, ketidaknyamanan pasien, potensi ketidakakuratan, dan ketergantungan yang tinggi pada pengalaman dokter. Tujuan Penemuan Penemuan ini berusaha mengatasi keterbatasan ini dengan memanfaatkan AI untuk menganalisis gambar kolonoskopi secara sistematis, memberikan penilaian risiko kuantitatif untuk kanker kolorektal, sehingga meningkatkan keandalan dan aksesibilitas diagnostik. Komponen Sistem Penemuan ini menggambarkan sistem prediksi risiko kanker kolorektal yang terdiri dari tiga modul utama (seperti yang digambarkan pada halaman 14): 1. Unit Analisis Kondisi Dasar (기저질환 판단부) - Memanfaatkan algoritme AI untuk memeriksa beberapa gambar kolonoskopi dari berbagai lokasi usus besar. - Mengidentifikasi dan mendiagnosis penyakit dasar yang berhubungan dengan usus besar termasuk penyakit radang usus (IBD), penyakit Crohn, kolitis ulserativa, polip, adenoma tingkat rendah, dan adenoma tingkat tinggi. 2. Unit Analisis Penyakit Terkait (유관질환 분석부) - Menganalisis tingkat keparahan, lokasi, ukuran, warna, dan struktur permukaan penyakit usus besar yang terdeteksi. - Menentukan hubungan antara penyakit dasar dan kondisi terkait lainnya. 3. Unit Perhitungan Risiko Kanker Kolorektal (대장암 위험성 산출부) - Mensintesis data dari unit Kondisi Dasar dan Analisis Penyakit Terkait. - Menghitung skor risiko individu untuk setiap penyakit yang diidentifikasi, mengagregasikannya menjadi skor risiko kanker kolorektal komprehensif akhir. Metodologi Sistem berbasis AI menggunakan metodologi berikut: - Akuisisi Gambar dan Diagnosis berbasis AI: Memperoleh beberapa gambar kolonoskopi dari segmen usus besar yang berbeda (rektum, kolon sigmoid, usus besar menurun, kolon melintang, kolon menaik, sekum, dan usus buntu). Algoritma AI mengklasifikasikan ada atau tidaknya patologi kolorektal. - Analisis Komprehensif Patologi: Mengevaluasi karakteristik patologi (lokasi, tingkat keparahan, ciri visual) untuk mengidentifikasi pola penyakit yang berkorelasi dan jalur perkembangan potensial. - Penilaian Risiko Kuantitatif: Menghitung skor risiko untuk kondisi yang diidentifikasi, pada akhirnya menyajikan profil risiko kanker kolorektal agregat yang membantu dokter dalam membuat keputusan diagnostik dan pengobatan yang tepat. Keuntungan dan Dampak Klinis Penemuan ini meningkatkan deteksi dini, akurasi diagnostik, dan stratifikasi risiko kanker kolorektal, menawarkan peningkatan substansial dibandingkan metode diagnostik tradisional. Pendekatan berbasis AI secara signifikan mengurangi subjektivitas dan kesalahan manusia, memberikan penilaian cepat, dan memfasilitasi pengambilan keputusan klinis yang lebih baik.