Kolorektal kanser tanısı uzun zamandır invaziv, subjektif prosedürlere dayanmaktadır. Apex AI'nin patenti (No. 10-2021-0025707), kanser risklerini tahmin etmek için kolonoskopi görüntülerini objektif olarak analiz ederek doğruluğu, verimliliği ve hasta sonuçlarını iyileştiren güçlü bir yapay zeka güdümlü sistem sunuyor. İşte nasıl çalıştığı: Genel bakış Apex AI tarafından dosyalanan patent, yapay zeka (AI) kullanarak kolonoskopi görüntülerini analiz ederek kolorektal kanser riskini tahmin etmek için tasarlanmış gelişmiş bir sistemin ana hatlarını çiziyor. Sistem, daha objektif, doğru ve verimli bir tanı aracı sağlayarak biyopsiler ve manuel görüntü analizleri gibi geleneksel tanı yaklaşımlarının sınırlamalarının üstesinden gelmeyi amaçlamaktadır. Teknik Altyapı Kolorektal kanser (KRK), vücut fonksiyonlarını önemli ölçüde etkileyen kontrolsüz hücre proliferasyonu ile karakterize bir durumdur. Konvansiyonel tanı yöntemleri arasında doku biyopsisi ve görüntüleme teknikleri (X-ışınları, MRI vb.) yer alır ve her ikisi de invazivlik, hasta rahatsızlığı, potansiyel yanlışlık ve klinisyen deneyimine yüksek bağımlılık gibi sınırlamalara sahiptir. Buluşun Amacı Buluş, kolonoskopi görüntülerini sistematik olarak analiz etmek için yapay zekayı kullanarak, kolorektal kanser için kantitatif risk değerlendirmeleri sağlayarak ve böylece tanısal güvenilirliği ve erişilebilirliği artırarak bu sınırlamaları ele almayı amaçlamaktadır. Sistem Bileşenleri Buluş, üç temel modülden oluşan bir kolorektal kanser risk tahmin sistemini tanımlamaktadır (sayfa 14'te gösterildiği gibi): 1. Temel Durum Analiz Birimi (기저질환 판단부) - Çeşitli kolon konumlarından çoklu kolonoskopi görüntülerini incelemek için AI algoritmalarını kullanır. - İnflamatuar bağırsak hastalığı (IBD), Crohn hastalığı, ülseratif kolit, polipler, düşük dereceli adenomlar ve yüksek dereceli adenomlar dahil olmak üzere kolonla ilgili temel hastalıkları tanımlar ve teşhis eder. 2. İlişkili Hastalık Analiz Birimi (유관질환 분석부) - Tespit edilen kolon hastalıklarının şiddetini, yerini, boyutunu, rengini ve yüzey yapısını analiz eder. - Temel hastalıklar ve diğer ilişkili durumlar arasındaki ilişkileri belirler. 3. Kolorektal Kanser Risk Hesaplama Birimi (대장암 위험성 산출부) - Temel Durum ve İlişkili Hastalık Analizi birimlerinden gelen verileri sentezler. - Tanımlanan her hastalık için bireysel risk puanlarını hesaplar ve bunları nihai kapsamlı kolorektal kanser risk puanında toplar. Metodoloji Yapay zeka güdümlü sistem aşağıdaki metodolojiyi kullanır: - Görüntü Elde Etme ve Yapay Zeka Tabanlı Teşhis: Farklı kolon segmentlerinden (rektum, sigmoid kolon, inen kolon, transvers kolon, çıkan kolon, çekum ve apendiks) çoklu kolonoskopi görüntüleri alır. AI algoritmaları, kolorektal patolojilerin varlığını veya yokluğunu sınıflandırır. - Patolojilerin Kapsamlı Analizi: İlişkili hastalık modellerini ve potansiyel ilerleme yollarını belirlemek için patoloji özelliklerini (konum, şiddet, görsel özellikler) değerlendirir. - Kantitatif Risk Değerlendirmesi: Belirlenen durumlar için risk puanlarını hesaplar ve sonuçta klinisyenlere bilinçli tanı ve tedavi kararları vermede yardımcı olan toplu bir kolorektal kanser risk profili sunar. Avantajlar ve Klinik Etki Bu buluş, kolorektal kanserin erken tespitini, tanısal doğruluğunu ve risk sınıflandırmasını geliştirerek geleneksel tanı yöntemlerine göre önemli bir gelişme sunar. Yapay zeka odaklı yaklaşım, öznelliği ve insan hatasını önemli ölçüde azaltır, hızlı değerlendirmeler sağlar ve daha iyi klinik karar vermeyi kolaylaştırır.