Diagnostyka raka jelita grubego od dawna opiera się na inwazyjnych, subiektywnych procedurach. Patent Apex AI (nr 10-2021-0025707) wprowadza potężny system oparty na sztucznej inteligencji, który obiektywnie analizuje obrazy kolonoskopowe w celu przewidywania ryzyka zachorowania na raka – poprawiając dokładność, wydajność i wyniki pacjentów. Oto jak to działa: Przegląd Patent złożony przez Apex AI przedstawia zaawansowany system przeznaczony do przewidywania ryzyka raka jelita grubego poprzez analizę obrazów kolonoskopowych przy użyciu sztucznej inteligencji (AI). System ma na celu przezwyciężenie ograniczeń tradycyjnych podejść diagnostycznych, takich jak biopsje i ręczne analizy obrazów, poprzez zapewnienie bardziej obiektywnego, dokładnego i wydajnego narzędzia diagnostycznego. Zaplecze techniczne Rak jelita grubego (CRC) to stan charakteryzujący się niekontrolowaną proliferacją komórek, która znacząco wpływa na funkcje organizmu. Konwencjonalne metody diagnostyczne obejmują biopsję tkanek i techniki obrazowania (zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny itp.), przy czym obie mają ograniczenia, takie jak inwazyjność, dyskomfort pacjenta, potencjalna niedokładność i duża zależność od doświadczenia klinicysty. Cel wynalazku Wynalazek ma na celu wyeliminowanie tych ograniczeń poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji do systematycznej analizy obrazów kolonoskopowych, zapewniając ilościową ocenę ryzyka raka jelita grubego, zwiększając w ten sposób niezawodność diagnostyczną i dostępność. Komponenty systemu Wynalazek opisuje system przewidywania ryzyka raka jelita grubego składający się z trzech kluczowych modułów (jak pokazano na stronie 14): 1. Base Condition Analysis Unit (기저질환 판단부) - Wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do badania wielu obrazów kolonoskopowych z różnych lokalizacji jelita grubego. - Identyfikuje i diagnozuje podstawowe choroby związane z jelitem grubym, w tym nieswoiste zapalenie jelit (IBD), chorobę Leśniowskiego-Crohna, wrzodziejące zapalenie jelita grubego, polipy, gruczolaki o niskim stopniu złośliwości i gruczolaki o wysokim stopniu złośliwości. 2. Jednostka Analizy Chorób Powiązanych (유관질환 분석부) - Analizuje nasilenie, lokalizację, rozmiar, kolor i strukturę powierzchni wykrytych chorób jelita grubego. - Określa związki między podstawowymi chorobami a innymi powiązanymi schorzeniami. 3. Zakład Obliczania Ryzyka Raka Jelita Grubego (대장암 위험성 산출부) - Syntetyzuje dane z jednostek Analizy Warunku Podstawowego i Choroby Powiązanej. - Oblicza indywidualne oceny ryzyka dla każdej zidentyfikowanej choroby, agregując je w końcową kompleksową ocenę ryzyka raka jelita grubego. Metodologia System oparty na sztucznej inteligencji wykorzystuje następującą metodologię: - Akwizycja obrazu i diagnoza oparta na sztucznej inteligencji: Uzyskuje wiele obrazów kolonoskopii z różnych segmentów okrężnicy (odbytnica, esica, okrężnica zstępująca, okrężnica poprzeczna, okrężnica wstępująca, jelito ślepe i wyrostek robaczkowy). Algorytmy sztucznej inteligencji klasyfikują obecność lub brak patologii jelita grubego. - Kompleksowa analiza patologii: Ocenia cechy patologii (lokalizacja, nasilenie, cechy wizualne) w celu zidentyfikowania skorelowanych wzorców chorób i potencjalnych ścieżek progresji. - Ilościowa ocena ryzyka: Oblicza oceny ryzyka dla zidentyfikowanych schorzeń, ostatecznie przedstawiając zagregowany profil ryzyka raka jelita grubego, który pomaga klinicystom w podejmowaniu świadomych decyzji diagnostycznych i terapeutycznych. Zalety i wpływ kliniczny Wynalazek ten zwiększa wczesne wykrywanie, dokładność diagnostyczną i stratyfikację ryzyka raka jelita grubego, oferując znaczną poprawę w porównaniu z tradycyjnymi metodami diagnostycznymi. Podejście oparte na sztucznej inteligencji znacznie zmniejsza subiektywność i błędy ludzkie, zapewnia szybkie oceny i ułatwia podejmowanie lepszych decyzji klinicznych.