KI und tiefes Lernen transformieren die Diagnose von oralen potenziell malignen Erkrankungen

Mundkrebs bleibt aufgrund seiner hohen Morbiditäts- und Sterblichkeitsraten, die hauptsächlich durch Diagnose im späten Stadium verursacht werden, ein schwerwiegendes globales gesundheitliches Problem. Das Vorhandensein von oralen potenziell malignen Erkrankungen (OPMDs) bietet eine Möglichkeit zur frühzeitigen Intervention, da diese Läsionen der Entwicklung eines oralen Plattenepithelkarzinoms vorausgehen. Die genaue Erkennung und Klassifizierung von OPMDs bleibt jedoch aufgrund ihrer vielfältigen klinischen Präsentationen eine Herausforderung. Konventionelle diagnostische Methoden, einschließlich visueller Untersuchung und histopathologischer Analyse, weisen Einschränkungen wie Subjektivität, Invasivität und hohe Abhängigkeit von der Experteninterpretation auf. In den letzten Jahren haben sich künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning (DL) als vielversprechende Werkzeuge in der medizinischen Bildgebung herausgestellt und automatisierte, objektive und effiziente diagnostische Funktionen angeboten.

Tiefes Lernen in der Diagnose von OPMDs

Verschiedene Deep -Learning -Modelle, insbesondere Faltungsnetzwerke (CNNs), wurden auf verschiedene Bildgebungsmodalitäten angewendet, um die Diagnose von OPMDs zu verbessern. Diese Modelle haben eine Genauigkeit auf Expertenebene bei der Erkennung und Klassifizierung von OPMDs mit klinischen fotografischen Bildern, Autofluoreszenzbildern, Exfoliativzytologie, Histopathologie und optischen Kohärenztomographie-Bildern (OCT) erfassen und klassifiziert.

• Klinische fotografische Bilder: Deep Learning-Algorithmen wie Densenet-169, RESNET-101 und EfficientNet-B4 wurden verwendet, um klinische Fotografien oraler Läsionen zu analysieren. Studien zeigen, dass diese Modelle OPMDs von gutartigen Läsionen und Mundkrebs mit Sensitivität und Spezifität unterscheiden können, die mit Expertenklinikern vergleichbar sind. Die Verwendung von Smartphone-basierten Bildgebungs- und DL-Modellen ist für ressourcenbegrenzte Einstellungen besonders vielversprechend.
• Autofluoreszenzbildgebung: Die Autofluoreszenz-Bildgebung, die biochemische Veränderungen in Mundgeweben hervorhebt, wurde durch AI-basierte Analyse verbessert. Deep Learning -Modelle, die auf Autofluoreszenzspektren trainiert wurden, können zwischen normalen Schleimhaut, OPMDs und malignen Läsionen unterscheiden und die diagnostische Genauigkeit verbessern.
• Peeling -Zytologie: Die AI-unterstützte Analyse von Peeling-Zytologie-Bildern wurde als nichtinvasives und kostengünstiges diagnostisches Instrument untersucht. Modelle auf CNN-basierten Modellen haben eine hohe Empfindlichkeit und Spezifität bei der Identifizierung von zytologischen Anomalien gezeigt, die mit einer malignen Transformation verbunden sind.
• Histopathologische Analyse: Die pathologische Untersuchung bleibt der Goldstandard für die Diagnose von OPMDs. Deep -Lern -Algorithmen können die Identifizierung dysplastischer Merkmale in histologischen Bildern automatisieren, die Konsistenz verbessern und die Interobserver -Variabilität verringern. Segmentierungsmodelle wie Mask R-CNN waren besonders wirksam bei der Identifizierung von nuklearen Veränderungen, die auf ein bösartiges Potenzial hinweisen.
• Optische Kohärenztomographie (Oktober): OCT bietet eine hochauflösende Echtzeit-Bildgebung von oralen Geweben und erleichtert die frühe Erkennung dysplastischer und bösartiger Veränderungen. AI-basierte Modelle wurden geschult, um OCT-Bilder zu analysieren und diagnostische Genauigkeit zu erreichen, die mit Pathologen vergleichbar ist.

Tiefes Lernen in der prognostischen Vorhersage von OPMDs

Über die Diagnose hinaus werden KI -Modelle verwendet, um die Wahrscheinlichkeit einer malignen Transformation in OPMDs vorherzusagen. Techniken für maschinelles Lernen, einschließlich zufälliger Waldklassifizierer und Überlebensmodelle wie DeepSurv, wurden verwendet, um klinische, histopathologische und bildgebende Daten zur Bewertung des Krebsrisikos zu integrieren. Diese Modelle bieten individualisierte Risikobewertungen und unterstützen klinische Entscheidungsfindung und Patientenmanagement.

Herausforderungen und zukünftige Anweisungen

Trotz seines Potenzials steht die Anwendung des Deep -Lernens in der OPMD -Diagnose und der Prognose mit mehreren Herausforderungen. Dazu gehören die Notwendigkeit großer, standardisierter Bilddatensätze, Variabilität der Bildqualität und Algorithmusbeschränkungen wie Überanpassungs- und Interpretierbarkeitsproblemen. Zukünftige Forschungen sollten sich auf die Entwicklung multimodaler KI -Systeme konzentrieren, die Bildgebung, molekulare und klinische Daten für eine genauere und personalisiertere Diagnose und Prognose von OPMDs integrieren.

Abschluss

Deep Learning hat ein signifikantes Potenzial für die Verbesserung der Diagnose und Prognose von OPMDs durch verschiedene Bildgebungsmodalitäten gezeigt. KI-gesteuerte Ansätze bieten ein nichtinvasives, kostengünstiges und objektives Mittel zur Verbesserung der Früherkennung und verbessern letztendlich die Ergebnisse der Patienten. Wenn die KI -Technologie weiter voranschreitet, kann die Integration in klinische Arbeitsabläufe das Management von OPMDs und Mundkrebsprävention revolutionieren.

Quellen: