La diagnosi del cancro del colon-retto si è a lungo basata su procedure invasive e soggettive. Il brevetto di Apex AI (n. 10-2021-0025707) introduce un potente sistema basato sull'intelligenza artificiale che analizza oggettivamente le immagini della colonscopia per prevedere i rischi di cancro, migliorando l'accuratezza, l'efficienza e gli esiti dei pazienti. Ecco come funziona: Panoramica Il brevetto depositato da Apex AI delinea un sofisticato sistema progettato per prevedere il rischio di cancro del colon-retto analizzando le immagini della colonscopia utilizzando l'intelligenza artificiale (AI). Il sistema mira a superare i limiti degli approcci diagnostici tradizionali, come le biopsie e l'analisi manuale delle immagini, fornendo uno strumento diagnostico più oggettivo, accurato ed efficiente. Background tecnico Il cancro del colon-retto (CRC) è una condizione caratterizzata da una proliferazione cellulare incontrollata, che influisce in modo significativo sulle funzioni corporee. I metodi diagnostici convenzionali includono la biopsia tissutale e le tecniche di imaging (raggi X, risonanza magnetica, ecc.), entrambe con limitazioni quali invasività, disagio del paziente, potenziale imprecisione e alta dipendenza dall'esperienza del medico. Scopo dell'invenzione L'invenzione cerca di affrontare queste limitazioni utilizzando l'intelligenza artificiale per analizzare sistematicamente le immagini della colonscopia, fornendo valutazioni quantitative del rischio per il cancro del colon-retto, migliorando così l'affidabilità e l'accessibilità diagnostica. Componenti del sistema L'invenzione descrive un sistema di previsione del rischio di cancro del colon-retto che comprende tre moduli chiave (come illustrato a pagina 14): 1. Unità di analisi delle condizioni di base (기저질환 판단부) - Utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per esaminare più immagini di colonscopia da varie posizioni del colon. - Identifica e diagnostica le malattie di base correlate al colon, tra cui la malattia infiammatoria intestinale (IBD), il morbo di Crohn, la colite ulcerosa, i polipi, gli adenomi di basso grado e gli adenomi di alto grado. 2. Unità di Analisi delle Malattie Associate (유관질환 분석부) - Analizza la gravità, la posizione, le dimensioni, il colore e la struttura superficiale delle malattie del colon rilevate. - Determina le relazioni tra le malattie di base e altre condizioni associate. 3. Unità di calcolo del rischio di cancro del colon-retto (대장암 위험성 산출부) - Sintetizza i dati delle unità di analisi delle condizioni di base e delle malattie associate. - Calcola i punteggi di rischio individuali per ciascuna malattia identificata, aggregandoli in un punteggio finale completo di rischio di cancro del colon-retto. Metodologia Il sistema basato sull'intelligenza artificiale utilizza la seguente metodologia: - Acquisizione di immagini e diagnosi basata sull'intelligenza artificiale: acquisisce più immagini di colonscopia da segmenti distinti del colon (retto, colon sigmoideo, colon discendente, colon trasverso, colon ascendente, cieco e appendice). Gli algoritmi di intelligenza artificiale classificano la presenza o l'assenza di patologie colorettali. - Analisi completa delle patologie: valuta le caratteristiche della patologia (posizione, gravità, tratti visivi) per identificare i modelli di malattia correlati e i potenziali percorsi di progressione. - Valutazione quantitativa del rischio: calcola i punteggi di rischio per le condizioni identificate, presentando in ultima analisi un profilo di rischio aggregato del cancro del colon-retto che aiuta i medici a prendere decisioni diagnostiche e terapeutiche informate. Vantaggi e impatto clinico Questa invenzione migliora la diagnosi precoce, l'accuratezza diagnostica e la stratificazione del rischio del cancro del colon-retto, offrendo un miglioramento sostanziale rispetto ai metodi diagnostici tradizionali. L'approccio basato sull'intelligenza artificiale riduce significativamente la soggettività e l'errore umano, fornisce valutazioni rapide e facilita un migliore processo decisionale clinico.