Liječnici Sv. Katarine objavili rad o integraciji umjetne inteligencije u preciznu onkologiju

Objavljeni znanstveni rad predstavlja značajan iskorak u postizanju dijagnostičke točnosti i prilagodbi terapijskih strategija potrebama onkoloških pacijenata.

Liječnici i znanstvenici iz Specijalne bolnice Sv. Katarina, u suradnji s kolegama iz Međunarodnog centra za primijenjena biološka istraživanja (ICABS), Onkološkog centra UPMC Hillman pri Općoj bolnici Zabok, Dartmouth Healtha (SAD) i suradnih institucija, objavili su znanstveni rad pod naslovom “AI-Driven Advances in Precision Oncology: Toward Optimizing Cancer Diagnostics and Personalized Treatment” u uglednom časopisu AI Journal.

Rad predstavlja značajan doprinos globalnoj znanstvenoj zajednici u području precizne onkologije, a autorski tim predvode prof. dr. sc. Dragan Primorac, predsjednik Upravnog vijeća naše bolnice te profesor na Sveučilištu Penn State (SAD) i Sveučilištu Pitttsburgh (SAD) i prof. dr. sc. Parth Shah s američkog Ivy League sveučilišta Dartmouth. Uz njih, autori su i liječnici iz Sv. Katarine i partnerskih institucija: dr. Luka Bulić, dr. Petar Brlek, dr. Nenad Hrvatin, doc. dr. sc. Vedrana Škaro, doc. dr. sc. Petar Projić, dr. Eva Brenner, dr. Sunčica Andreja Rogan i dr. Marko Babek.

Znanstveni rad bavi se analizom sve značajnije uloge umjetne inteligencije u razvoju precizne onkologije, s posebnim naglaskom na unapređenje dijagnostike i personaliziranog liječenja malignih bolesti. Naime, rak i dalje predstavlja jedan od najvećih globalnih javnozdravstvenih izazova, pri čemu rastuća incidencija i mortalitet nameću potrebu za učinkovitijim i naprednijim dijagnostičko-terapijskim pristupima. Ističe se kako integracijom radioloških, histopatoloških, genomskih i kliničkih podataka, AI omogućuje precizniju karakterizaciju tumora, uključujući unaprijeđenu molekularnu klasifikaciju, čime se poboljšava stratifikacija rizika i olakšava donošenje individualiziranih terapijskih odluka.

Posebna pozornost posvećena je praktičnoj primjeni umjetne inteligencije u onkološkoj dijagnostici, osobito u području radiologije i patologije, gdje sustavi za analizu slika temeljeni na AI-u pokazuju visoku razinu točnosti i pouzdanosti.

Nadalje, u radu se razmatra razvoj prognostičkih algoritama za predviđanje preživljavanja, recidiva i odgovora na liječenje, kao i primjena modela učenja potkrepljivanjem u optimizaciji radioterapije i složenih terapijskih režima.

Ovaj znanstveni rad također naglašava doprinos umjetne inteligencije ubrzanju otkrivanja novih lijekova, učinkovitijem dizajnu kliničkih ispitivanja te razvoju sustava za potporu kliničkom odlučivanju. Ističe se i kako umjetna inteligencija ima potencijal postati neizostavan alat u budućnosti precizne onkologije, nadopunjujući ljudsku stručnost i značajno poboljšavajući ishode liječenja pacijenata.

Pročitajte cijeli znanstveni rad.