#Przedsprzedaż.

Tworzenie bloków Gutenberg z użyciem ChatGPT.

Zobacz kurs

#Zapowiedzi.

Podstawy AWS.

Automatyzacja procesów z Make.com

Nowy plugin Secure Custom Fields i konflikt na horyzoncie

Nowy plugin Secure Custom Fields i konflikt na horyzoncie

Przyszłość projektowania w WordPressie: Blokowe rewolucje i wizje Franka Kleina

Przyszłość projektowania w WordPressie: Blokowe rewolucje i wizje Franka Kleina

Optymalizacja obrazów w WordPress: jak przyspieszyć witrynę i poprawić jakość?

Optymalizacja obrazów w WordPress: jak przyspieszyć witrynę i poprawić jakość?

Najlepsze wtyczki do sprzedaży biletów na WordPressie

Najlepsze wtyczki do sprzedaży biletów na WordPressie

Odkryj Interactivity API w WordPressie

Odkryj Interactivity API w WordPressie

Zobacz więcej
Bielik – Polski Model AI: Wszystko, Co Musisz Wiedzieć

Bielik – Polski Model AI: Wszystko, Co Musisz Wiedzieć

Deepseek R1 – Fakty i mity. Recenzja i analiza chińskiego modelu.

Deepseek R1 – Fakty i mity. Recenzja i analiza chińskiego modelu.

DeepSeek-R1 – Komentarz techniczny

DeepSeek-R1 – Komentarz techniczny

Anatomia Agenta AI – Kompletny przewodnik techniczny

Anatomia Agenta AI – Kompletny przewodnik techniczny

Agent AI – Kompleksowy przewodnik

Agent AI – Kompleksowy przewodnik

Zobacz więcej

Przyszłość diagnostyki nowotworów: jak AI zrewolucjonizuje medycynę onkologiczną

Artykuł źródłowy pochodzi z portalu PubMed. Oryginalny tytuł to:

The Present State and Potential Applications of Artificial Intelligence in Cancer Diagnosis and Treatment

Artykuł omawia wzrost zainteresowania globalnym wzrostem przypadków raka pomimo postępów w diagnostyce i strategiach zarządzania. Wysoka śmiertelność i heterogenność nowotworów wymaga lepszych technik diagnostycznych i terapeutycznych oraz dostępności tych technologii, zwłaszcza w krajach rozwijających się. Szczególny nacisk kładziony jest na zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w onkologii, które przyczyniają się do postępów…

Zobacz Abstrakt

Recent Pat Anticancer Drug Discov. 2025 Feb 3. doi: 10.2174/0115748928361472250123105507. Online ahead of print.

ABSTRACT

An aberrant increase in cancer incidences has demanded extreme attention globally despite advancements in diagnostic and management strategies. The high mortality rate is concerning, and tumour heterogeneity at the genetic, phenotypic, and pathological levels exacerbates the problem. In this context, lack of early diagnostic techniques and therapeutic resistance to drugs, sole awareness among the public, coupled with the unavailability of these modern technologies in developing and low-income countries, negatively impact cancer management. One of the prime necessities of the world today is the enhancement of early detection of cancers. Several independent studies have shown that screening individuals for cancer can improve patient survival but are bogged down by risk classification and major problems in patient selection. Artificial intelligence (AI) has significantly advanced the field of oncology, addressing various medical challenges, particularly in cancer management. Leveraging extensive medical datasets and innovative computational technologies, AI, especially through deep learning (DL), has found applications across multiple facets of oncology research. These applications range from early cancer detection, diagnosis, classification, and grading, molecular characterization of tumours, prediction of patient outcomes and treatment responses, personalized treatment, and novel anti-cancer drug discovery. Over the past decade, AI/ML has emerged as a valuable tool in cancer prognosis, risk assessment, and treatment selection for cancer patients. Several patents have been and are being filed and granted. Some of those inventions were explored and are being explored in clinical settings as well. In this review, we will discuss the current status, recent advancements, clinical trials, challenges, and opportunities associated with AI/ML applications in cancer detection and management. We are optimistic about the potential of AI/ML in improving outcomes for cancer and the need for further research and development in this field.

PMID:39902536 [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39902536/?utm_source=Other&utm_medium=rss&utm_campaign=pubmed-2&utm_content=18Cx71VHHP3XUFm_UtwWKCRHiwab6gnVsoJL5Op9oVpDIYQURc&fc=20241127081157&ff=20250204153355&v=2.18.0.post9+e462414] | DOI:10.2174/0115748928361472250123105507 [https://doi.org/10.2174/0115748928361472250123105507]

Poniższy komentarz stanowi jedynie kontekst wiadomości i NIE jest analizą przedstawianych badań naukowych, więc po dokładne informacje sięgnij do źródła PubMed.

Wprowadzenie

Postęp medycyny w ciągu ostatnich kilku dekad zrewolucjonizował sposób, w jaki podchodzimy do zdrowia i chorób. Z jednej strony dostrzegamy fantastyczne osiągnięcia, które pozwalają na skuteczną walkę z licznymi schorzeniami, z drugiej zaś nie sposób nie zauważyć wzrostu liczby zachorowań na nowotwory. Ten paradoks można częściowo wyjaśnić dzięki postępowi diagnostyki i zwiększonej długości życia ludzi. Dzięki zaawansowanym technologiom, w tym sztucznej inteligencji, jesteśmy w stanie wykrywać choroby na dużo wcześniejszym etapie niż kiedykolwiek wcześniej.

Sztuczna inteligencja w onkologii

W miarę jak technologia rozwija się w szybkim tempie, sztuczna inteligencja (AI) odgrywa coraz ważniejszą rolę w dziedzinie zdrowia, szczególnie w onkologii. AI w diagnostyce nowotworów staje się kluczowym narzędziem, które przynosi przełomowe rozwiązania, umożliwiając lepsze zrozumienie i zwalczanie tej choroby.

Korzyści z zastosowania AI i ML w diagnostyce nowotworów

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (ML) oferują liczne korzyści w diagnostyce onkologicznej, które mają bezpośredni wpływ na wyniki pacjentów. Przede wszystkim AI w diagnostyce nowotworów umożliwia wykrywanie guzów na bardzo wczesnym etapie, co znacząco zwiększa skuteczność leczenia i poprawia prognozy zdrowotne.

Wyzwania i ograniczenia

Mimo obiecujących korzyści, zastosowanie AI w diagnostyce nowotworów napotyka pewne znaczące wyzwania i ograniczenia. Jednym z głównych problemów jest trudność w klasyfikacji ryzyka, co może prowadzić do błędnych diagnoz i niewłaściwego leczenia. Algorytmy muszą być stale udoskonalane, aby sprostać skomplikowanym przypadkom klinicznym i zapewnić dokładne wyniki.

Przyszłość AI w diagnostyce nowotworów

Pomimo wyzwań, przyszłość AI w diagnostyce nowotworów jawi się optymistycznie. Badania i rozwój w tej dziedzinie oferują ogromne możliwości ulepszenia istniejących systemów i opracowania nowych rozwiązań, które jeszcze skuteczniej wspierałyby diagnostykę i leczenie raka.

Podsumowanie

Przegląd zastosowania AI w diagnostyce nowotworów pokazuje, że choć technologia ta niesie ze sobą wyzwania, ogromny potencjał jej zastosowania obiecuje transformację onkologii. Kluczowym wnioskiem jest potrzeba intensyfikacji badań i inwestycji w rozwój sztucznej inteligencji w tej dziedzinie. To nie tylko zrewolucjonizuje sposób diagnozowania i leczenia pacjentów, ale może także zmniejszyć globalne obciążenie związane z nowotworami, poprawiając jakość życia pacjentów i zwiększając długość ich życia.