Diagnosticul cancerului colorectal s-a bazat mult timp pe proceduri invazive, subiective. Brevetul Apex AI (nr. 10-2021-0025707) introduce un sistem puternic bazat pe inteligență artificială care analizează obiectiv imaginile colonoscopiei pentru a prezice riscurile de cancer - îmbunătățind acuratețea, eficiența și rezultatele pacienților. Iată cum funcționează: Prezentare generală Brevetul depus de Apex AI prezintă un sistem sofisticat conceput pentru a prezice riscul de cancer colorectal prin analizarea imaginilor colonoscopice folosind inteligența artificială (AI). Sistemul își propune să depășească limitările abordărilor tradiționale de diagnostic, cum ar fi biopsiile și analizele manuale de imagini, oferind un instrument de diagnostic mai obiectiv, mai precis și mai eficient. Context tehnic Cancerul colorectal (CRC) este o afecțiune caracterizată prin proliferarea celulară necontrolată, care afectează semnificativ funcțiile corporale. Metodele convenționale de diagnostic includ biopsie tisulară și tehnici imagistice (raze X, RMN etc.), ambele având limitări precum invazivitatea, disconfortul pacientului, potențiala inexactitate și dependența ridicată de experiența clinicianului. Scopul invenției Invenția încearcă să abordeze aceste limitări prin utilizarea AI pentru a analiza sistematic imaginile colonoscopiei, oferind evaluări cantitative ale riscului pentru cancerul colorectal, îmbunătățind astfel fiabilitatea și accesibilitatea diagnosticului. Componentele sistemului Invenția descrie un sistem de predicție a riscului de cancer colorectal care cuprinde trei module cheie (așa cum este ilustrat la pagina 14): 1. Unitatea de analiză a stării de bază (기저질환 판단부) - Utilizează algoritmi AI pentru a examina mai multe imagini de colonoscopie din diferite locații de colon. - Identifică și diagnostichează bolile de bază legate de colon, inclusiv boala inflamatorie intestinală (IBD), boala Crohn, colita ulcerativă, polipii, adenoamele de grad scăzut și adenoamele de grad înalt. 2. Unitatea de analiză a bolilor asociate (유관질환 분석부) - Analizează severitatea, locația, dimensiunea, culoarea și structura suprafeței bolilor de colon detectate. - Determină relațiile dintre bolile de bază și alte afecțiuni asociate. 3. Unitatea de calcul a riscului de cancer colorectal (대장암 위험성 산출부) - Sintetizează datele din unitățile de analiză a stării de bază și a bolilor asociate. - Calculează scorurile de risc individuale pentru fiecare boală identificată, agregându-le într-un scor final cuprinzător de risc de cancer colorectal. Metodologie Sistemul bazat pe inteligență artificială folosește următoarea metodologie: - Achiziția de imagini și diagnosticul bazat pe AI: Dobândește mai multe imagini de colonoscopie din segmente distincte de colon (rect, colon sigmoid, colon descendent, colon transversal, colon ascendent, cecum și apendice). Algoritmii AI clasifică prezența sau absența patologiilor colorectale. - Analiza cuprinzătoare a patologiilor: Evaluează caracteristicile patologiei (locație, severitate, trăsături vizuale) pentru a identifica modelele de boli corelate și potențialele căi de progresie. - Evaluarea cantitativă a riscului: Calculează scorurile de risc pentru afecțiunile identificate, prezentând în cele din urmă un profil de risc agregat de cancer colorectal care ajută clinicienii să ia decizii informate de diagnostic și tratament. Avantaje și impact clinic Această invenție îmbunătățește detectarea timpurie, acuratețea diagnosticului și stratificarea riscului de cancer colorectal, oferind o îmbunătățire substanțială față de metodele tradiționale de diagnostic. Abordarea bazată pe inteligență artificială reduce semnificativ subiectivitatea și eroarea umană, oferă evaluări rapide și facilitează o mai bună luare a deciziilor clinice.