Диагностика колоректального рака долгое время основывалась на инвазивных, субъективных процедурах. Патент Apex AI (№ 10-2021-0025707) представляет мощную систему на основе ИИ, которая объективно анализирует изображения колоноскопии для прогнозирования рисков рака — улучшая точность, эффективность и результаты для пациентов. Вот как это работает: Обзор Патент, поданный Apex AI, описывает сложную систему, предназначенную для прогнозирования риска колоректального рака путем анализа изображений колоноскопии с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Система стремится преодолеть ограничения традиционных диагностических подходов, таких как биопсии и ручной анализ изображений, предоставляя более объективный, точный и эффективный диагностический инструмент. Технический фон Колоректальный рак (КРР) — это состояние, характеризующееся неконтролируемым размножением клеток, что значительно влияет на функции организма. Традиционные методы диагностики включают биопсию тканей и методы визуализации (рентген, МРТ и т. д.), которые имеют ограничения, такие как инвазивность, дискомфорт для пациента, потенциальная неточность и высокая зависимость от опыта врача. Цель изобретения Изобретение стремится устранить эти ограничения, систематически используя ИИ для анализа изображений колоноскопии, предоставляя количественные оценки риска колоректального рака, тем самым повышая надежность и доступность диагностики. Компоненты системы Изобретение описывает систему прогнозирования риска колоректального рака, состоящую из трех ключевых модулей (как показано на странице 14): 1. Блок анализа базового состояния (기저질환 판단부) - Использует алгоритмы ИИ для изучения множества изображений колоноскопии из различных участков толстой кишки. - Выявляет и диагностирует основные заболевания, связанные с толстой кишкой, включая воспалительные заболевания кишечника (ВЗК), болезнь Крона, язвенный колит, полипы, аденомы низкой степени и аденомы высокой степени. 2. Блок анализа сопутствующих заболеваний (유관질환 분석부) - Анализирует степень тяжести, расположение, размер, цвет и структуру поверхности выявленных заболеваний толстой кишки. - Определяет взаимосвязи между основными заболеваниями и другими сопутствующими состояниями. 3. Блок расчета риска колоректального рака (대장암 위험성 산출부) - Синтезирует данные из блоков анализа базового состояния и сопутствующих заболеваний. - Вычисляет индивидуальные оценки риска для каждого выявленного заболевания, объединяя их в окончательную комплексную оценку риска колоректального рака. Методология Система на основе ИИ использует следующую методологию: - Получение изображений и диагностика на основе ИИ: Получает множество изображений колоноскопии из различных сегментов толстой кишки (прямая кишка, сигмовидная кишка, нисходящая кишка, поперечная кишка, восходящая кишка, слепая кишка и аппендикс). Алгоритмы ИИ классифицируют наличие или отсутствие колоректальных патологий. - Комплексный анализ патологий: Оценивает характеристики патологий (расположение, степень тяжести, визуальные признаки) для выявления связанных паттернов заболеваний и потенциальных путей прогрессирования. - Количественная оценка риска: Вычисляет оценки риска для выявленных состояний, в конечном итоге представляя агрегированный профиль риска колоректального рака, который помогает врачам принимать обоснованные диагностические и лечебные решения. Преимущества и клиническое воздействие Это изобретение улучшает раннее выявление, точность диагностики и стратификацию риска колоректального рака, предлагая значительное улучшение по сравнению с традиционными методами диагностики. Подход на основе ИИ значительно снижает субъективность и человеческие ошибки, обеспечивает быстрые оценки и способствует лучшему принятию клинических решений.