Diagnos av kolorektal cancer har länge förlitat sig på invasiva, subjektiva ingrepp. Apex AI:s patent (nr 10-2021-0025707) introducerar ett kraftfullt AI-drivet system som objektivt analyserar koloskopibilder för att förutsäga cancerrisker – vilket förbättrar noggrannheten, effektiviteten och patientresultaten. Så här fungerar det: Överblick Patentet som lämnats in av Apex AI beskriver ett sofistikerat system som är utformat för att förutsäga risken för kolorektal cancer genom att analysera koloskopibilder med hjälp av artificiell intelligens (AI). Systemet syftar till att övervinna begränsningarna i traditionella diagnostiska metoder, såsom biopsier och manuella bildanalyser, genom att tillhandahålla ett mer objektivt, exakt och effektivt diagnostiskt verktyg. Teknisk bakgrund Kolorektal cancer (CRC) är ett tillstånd som kännetecknas av okontrollerad cellproliferation, vilket avsevärt påverkar kroppsfunktioner. Konventionella diagnostiska metoder inkluderar vävnadsbiopsi och avbildningstekniker (röntgen, MRI, etc.), båda med begränsningar såsom invasivitet, obehag hos patienten, potentiell felaktighet och högt beroende av läkarerfarenhet. Syftet med uppfinningen Uppfinningen syftar till att ta itu med dessa begränsningar genom att använda AI för att analysera koloskopibilder systematiskt, vilket ger kvantitativa riskbedömningar för kolorektal cancer och därigenom förbättrar diagnostisk tillförlitlighet och tillgänglighet. Systemets komponenter Uppfinningen beskriver ett system för att förutsäga risken för kolorektal cancer som består av tre nyckelmoduler (som visas på sidan 14): 1. Base Condition Analysis Unit (기저질환 판단부) - Använder AI-algoritmer för att undersöka flera koloskopibilder från olika kolonplatser. - Identifierar och diagnostiserar grundläggande kolonrelaterade sjukdomar inklusive inflammatorisk tarmsjukdom (IBD), Crohns sjukdom, ulcerös kolit, polyper, låggradiga adenomer och höggradiga adenom. 2. Associated Disease Analysis Unit (유관질환 분석부) - Analyserar allvarlighetsgraden, platsen, storleken, färgen och ytstrukturen hos upptäckta tjocktarmssjukdomar. - Bestämmer samband mellan basala sjukdomar och andra associerade tillstånd. 3. Enhet för beräkning av kolorektal cancerrisk (대장암 위험성 산출부) - Syntetiserar data från enheterna för analys av grundtillstånd och associerade sjukdomar. - Beräknar individuella riskpoäng för varje identifierad sjukdom och aggregerar dem till en slutlig omfattande riskpoäng för kolorektal cancer. Metodik Det AI-drivna systemet använder följande metod: - Bildinsamling och AI-baserad diagnos: Samlar in flera koloskopibilder från distinkta kolonsegment (rektum, sigmoid kolon, fallande kolon, tvärgående kolon, stigande kolon, blindtarm och blindtarm). AI-algoritmer klassificerar närvaron eller frånvaron av kolorektala patologier. - Omfattande analys av patologier: Utvärderar patologins egenskaper (plats, svårighetsgrad, visuella drag) för att identifiera korrelerade sjukdomsmönster och potentiella progressionsvägar. - Kvantitativ riskbedömning: Beräknar riskpoäng för identifierade tillstånd och presenterar i slutändan en aggregerad riskprofil för kolorektal cancer som hjälper kliniker att fatta välgrundade diagnostiska och behandlingsbeslut. Fördelar och klinisk betydelse Denna uppfinning förbättrar tidig upptäckt, diagnostisk noggrannhet och riskstratifiering av kolorektal cancer, vilket ger en betydande förbättring jämfört med traditionella diagnostiska metoder. Det AI-drivna tillvägagångssättet minskar avsevärt subjektivitet och mänskliga fel, ger snabba bedömningar och underlättar bättre kliniskt beslutsfattande.