Діагностика колоректального раку довгий час покладалася на інвазивні, суб'єктивні процедури. Патент Apex AI (No 10-2021-0025707) представляє потужну систему на основі штучного інтелекту, яка об'єктивно аналізує зображення колоноскопії для прогнозування ризиків раку, підвищуючи точність, ефективність і результати лікування пацієнтів. Ось як це працює: Огляд Патент, поданий Apex AI, описує складну систему, призначену для прогнозування ризику колоректального раку шляхом аналізу зображень колоноскопії за допомогою штучного інтелекту (AI). Система спрямована на подолання обмежень традиційних діагностичних підходів, таких як біопсія та ручний аналіз зображень, шляхом надання більш об'єктивного, точного та ефективного діагностичного інструменту. Технічна передісторія Колоректальний рак (КРР) – це стан, що характеризується неконтрольованою проліферацією клітин, що значно впливає на функції організму. Звичайні методи діагностики включають біопсію тканин і методи візуалізації (рентген, МРТ тощо), обидва мають обмеження, такі як інвазивність, дискомфорт пацієнта, потенційна неточність і висока залежність від досвіду клініциста. Мета винаходу Винахід спрямований на усунення цих обмежень шляхом використання штучного інтелекту для систематичного аналізу зображень колоноскопії, забезпечуючи кількісну оцінку ризику колоректального раку, тим самим підвищуючи діагностичну надійність і доступність. Компоненти системи Винахід описує систему прогнозування ризику колоректального раку, що складається з трьох ключових модулів (як зображено на сторінці 14): 1. Блок аналізу базового стану (기저질환 판단부) - Використовує алгоритми штучного інтелекту для вивчення кількох зображень колоноскопії з різних місць товстої кишки. - Виявляє та діагностує основні захворювання, пов'язані з товстою кишкою, включаючи запальні захворювання кишечника (ЗЗК), хворобу Крона, виразковий коліт, поліпи, аденоми низького ступеня злоякісності та аденоми високого ступеня злоякісності. 2. Блок аналізу асоційованих захворювань (유관질환 분석부) - Аналізує ступінь тяжкості, локалізацію, розміри, колір і структуру поверхні виявлених захворювань товстої кишки. - Визначає взаємозв'язок між основними захворюваннями та іншими супутніми станами. 3. Одиниця розрахунку ризику колоректального раку (대장암 위험성 산출부) - Синтезує дані з блоків «Базовий стан» та «Аналіз асоційованих захворювань». - Розраховує індивідуальні бали ризику для кожного виявленого захворювання, об'єднуючи їх у остаточну комплексну шкалу ризику колоректального раку. Методологія Система, керована штучним інтелектом, використовує таку методологію: - Отримання зображень і діагностика на основі штучного інтелекту: отримання кількох зображень колоноскопії з різних сегментів товстої кишки (пряма кишка, сигмовидна кишка, низхідна ободова кишка, поперечна товста кишка, висхідна ободова кишка, сліпа кишка та апендикс). Алгоритми штучного інтелекту класифікують наявність або відсутність колоректальних патологій. - Комплексний аналіз патологій: оцінює характеристики патології (локалізація, тяжкість, візуальні риси) для виявлення корельованих патернів захворювання та потенційних шляхів прогресування. - Кількісна оцінка ризику: обчислює бали ризику для виявлених станів, в кінцевому підсумку представляючи сукупний профіль ризику колоректального раку, який допомагає клініцистам приймати обґрунтовані рішення щодо діагностики та лікування. Переваги та клінічний вплив Цей винахід підвищує раннє виявлення, діагностичну точність і стратифікацію ризику колоректального раку, пропонуючи значне покращення порівняно з традиційними діагностичними методами. Підхід, заснований на штучному інтелекті, значно зменшує суб'єктивізм і людські помилки, забезпечує швидку оцінку та сприяє кращому прийняттю клінічних рішень.