เทคโนโลยี AI ใหม่ ตรวจจับมะเร็ง 13 ชนิดด้วยความแม่นยำถึง 98%

ผู้วิจัยจาก Cambridge กล่าวว่า โมเดล Machine Learning (ML) ใหม่อาจช่วยเร่งการตรวจจับ การวินิจฉัย และการรักษาโรคได้เร็วขึ้น

เทคโนโลยี AI ใหม่ ตรวจจับมะเร็ง 13 ชนิดด้วยความแม่นยำถึง 98%

Key takeaways

  • นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์พัฒนาโมเดล AI ใหม่ชื่อ EMethylNET ที่สามารถตรวจจับมะเร็งได้ถึง 13 ชนิดด้วยความแม่นยำ 98.2% โดยใช้เพียงข้อมูล DNA จากตัวอย่างเนื้อเยื่อ
  • EMethylNET ใช้เทคนิค AI สองแบบร่วมกัน คือ XGBoost และ Deep Neural Network ในการเลือกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องและจำแนกมะเร็ง ทำให้ตรวจจับได้แม่นยำและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัจจัยที่เปลี่ยนเซลล์ปกติเป็นเซลล์มะเร็ง
  • เทคโนโลยีนี้มีศักยภาพในการเร่งการตรวจจับ วินิจฉัย และรักษามะเร็งระยะแรกเริ่ม ซึ่งอาจส่งผลอย่างมีนัยสำคัญต่ออัตราการรอดชีวิตและการรักษามะเร็งหลายประเภท แต่ยังต้องมีการศึกษาและทดสอบเพิ่มเติมก่อนนำไปใช้จริง
  • ทีมวิจัยกำลังพัฒนาโมเดลต่อไปสำหรับตัวอย่างเนื้อเยื่อแบบเหลว ซึ่งอาจนำไปสู่การคัดกรองมะเร็งระยะเริ่มต้นแบบไม่ลุกลาม และอาจขยายผลเพื่อตรวจจับมะเร็งได้หลายร้อยชนิดในอนาคต

โมเดล Artificial Intelligence (AI) ใหม่สามารถตรวจจับมะเร็งได้ถึง 13 ชนิดด้วยความแม่นยำ 98.2% โดยใช้เพียงข้อมูล DNA จากตัวอย่างเนื้อเยื่อ ตามการศึกษาใหม่ โมเดล AI ที่มีชื่อว่า EMethylNET พัฒนาโดยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ ประเทศอังกฤษ และมีศักยภาพในการเร่งการตรวจจับ วินิจฉัย และรักษามะเร็งระยะแรกเริ่ม

ผลการศึกษาที่ตีพิมพ์ใน Biology Methods and Protocols เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว มุ่งเน้นไปที่ DNA Methylation ซึ่งเป็นกระบวนการทางเคมีที่เกิดขึ้นตั้งแต่ระยะแรกเมื่อเซลล์เริ่มเจริญเติบโต รวมถึงเซลล์มะเร็ง นักวิจัยได้ train โมเดล Machine Learning ให้สามารถตรวจจับโครงสร้างและ pathway ของมะเร็งที่กำลังพัฒนาในระยะเริ่มต้น

"โรคมะเร็ง ซึ่งประกอบด้วยโรคมากกว่า 200 ชนิด ยังคงเป็นสาเหตุหลักของการเจ็บป่วยและการเสียชีวิตทั่วโลก" การศึกษาระบุ "โดยปกติมักจะตรวจพบในระยะที่โรคลุกลามแล้ว ซึ่งมะเร็งระยะแพร่กระจาย (metastatic cancer) มีสัดส่วนถึง 90% ของการเสียชีวิตที่เกี่ยวข้องกับมะเร็ง ดังนั้น การตรวจพบมะเร็งตั้งแต่ระยะเริ่มแรก ร่วมกับการบำบัดรักษาในปัจจุบัน จะส่งผลอย่างมีนัยสำคัญต่ออัตราการรอดชีวิตและการรักษามะเร็งหลากหลายประเภท"

นักวิจัย train EMethylNET ด้วยข้อมูลจากตัวอย่างเนื้อเยื่อกว่า 6,000 ตัวอย่างจาก The Cancer Genome Atlas ซึ่งเป็นตัวแทนของมะเร็ง 13 ชนิด รวมถึงมะเร็งเต้านม มะเร็งปอด และมะเร็งลำไส้ใหญ่ จากนั้นพวกเขาทดสอบกับตัวอย่างอิสระอีกกว่า 900 ตัวอย่าง

ภาพโคลสอัพของเชื้อไวรัสที่มีลักษณะเป็นลูกกลมๆ มีปุ่มยื่นออกมารอบๆ บนพื้นหลังสีเขียวอ่อน แสดงให้เห็นรายละเอียดของโครงสร้างเชื้อไวรัสอย่างชัดเจน

ผลลัพธ์หลักคือความแม่นยำกว่า 98% ในการจำแนกมะเร็ง 13 ชนิดและตัวอย่างที่ไม่ใช่มะเร็ง การศึกษายังเน้นว่าวิธีนี้ทำงานได้ดีในชุดข้อมูลที่หลากหลายจากหลายประเทศ นักวิจัยยังระบุตำแหน่ง methylation 3,388 แห่งที่เชื่อมโยงกับยีนและ pathway ที่เกี่ยวข้องกับมะเร็ง

ตามการศึกษา โมเดล AI นี้ผสมผสานเทคนิค AI สองแบบ ได้แก่ XGBoost ที่เลือกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้อง และ Deep Neural Network สำหรับการจำแนก ทำให้สามารถตรวจจับมะเร็งได้อย่างแม่นยำ และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการควบคุมปัจจัยที่ไม่ใช่พันธุกรรมที่เปลี่ยนเซลล์ปกติเป็นเซลล์มะเร็ง

การศึกษาระบุว่า "การปรับเปลี่ยน epigenetic เหล่านี้เป็นเหตุการณ์ neoplastic ระยะแรกสุดที่เกี่ยวข้องกับการก่อมะเร็ง" ซึ่งเน้นย้ำศักยภาพของวิธีนี้ในการตรวจจับมะเร็งระยะเริ่มต้น

แม้ว่างานวิจัยเบื้องต้นนี้จะมีแนวโน้มที่ดี แต่ผู้เขียนเตือนว่าเทคโนโลยีนี้ต้องการการศึกษาและทดสอบเพิ่มเติมก่อนนำไปใช้ในการแพทย์จริง ทีมวิจัยกล่าวว่าขณะนี้กำลังดำเนินการปรับโมเดลสำหรับตัวอย่างเนื้อเยื่อแบบเหลว ซึ่งอาจช่วยให้การคัดกรองมะเร็งระยะเริ่มต้นแบบไม่ลุกลาม (non-invasive early cancer)

รายงานระบุว่า "วิธีนี้สามารถขยายผลเพื่อตรวจจับมะเร็งได้หลายร้อยชนิดหรือเปล่า ก็ขึ้นอยู่กับความพร้อมของข้อมูลการ train"

AI กำลังก้าวหน้าในด้านการดูแลสุขภาพ และ EMethylNET ถือเป็นก้าวสำคัญในการใช้ Machine Learning เพื่อวินิจฉัยมะเร็งได้เร็วขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้น นวัตกรรมดังกล่าวอาจส่งผลกระทบอย่างกว้างขวางต่อสาธารณสุข

Why it matters?

💡
เทคโนโลยี AI ใหม่ล่าสุดสามารถตรวจจับมะเร็งได้ถึง 13 ชนิดด้วยความแม่นยำสูงถึง 98% เพียงแค่ใช้ข้อมูล DNA จากตัวอย่างเนื้อเยื่อ นวัตกรรมนี้มีศักยภาพในการปฏิวัติวงการการตรวจ วินิจฉัย และรักษามะเร็งระยะเริ่มต้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มอัตราการรอดชีวิตของผู้ป่วยมะเร็งได้อย่างมาก บทความนี้จะพาคุณไปสำรวจเทคโนโลยีล้ำสมัยนี้ และผลกระทบเชิงบวกที่อาจเกิดขึ้นต่อการดูแลสุขภาพในอนาคต

ข้อมูลอ้างอิงจาก AI Cancer Detector Boasts 98% Accuracy Across 13 Types: Study

Read more

ภาพแสดงถึงการวิจัยที่ชี้ให้เห็นว่า AI สามารถสร้างข้อมูลเท็จได้ มีภาพหน้ากากหุ่นยนต์ที่มีคำว่า "AI"

News

AI สร้างข้อมูลเท็จ ผลวิจัยชี้ชัด

ผลวิจัยล่าสุดชี้ว่า AI ยังคงสร้างข้อมูลเท็จ โดยเฉพาะชื่อ software packages ที่ไม่มีอยู่จริง ซึ่งอาจนำไปสู่ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย นักวิจัยเตือนให้ระมัดระวังในการใช้งาน AI สำหรับงานสำคัญ

By
LinkedIn ใช้ข้อมูลผู้ใช้งานเพื่อฝึก AI สำหรับการสร้างเนื้อหาโดยไม่ได้ขออนุญาตผู้ใช้ล่วงหน้า

News

LinkedIn ใช้ข้อมูลผู้ใช้ฝึก AI โดยไม่ขออนุญาต

LinkedIn ตกเป็นข่าวใหญ่หลังถูกจับได้ว่านำข้อมูลผู้ใช้ไปฝึก AI โดยไม่ขออนุญาต ผู้ใช้สามารถปิดการใช้งานได้ในภายหลัง แต่ข้อมูลที่ถูกนำไปใช้แล้วจะไม่ถูกลบ สะท้อนการแข่งขันด้าน AI ที่ดุเดือดของบริษัทเทคโนโลยี

By
Meta เปิดตัว Llama 3.2 รุ่นใหม่แบบ Open Source เน้นการพัฒนาและปรับปรุงประสิทธิภาพ

News

Meta เปิดตัว Llama 3.2 แบบ Open Source

Meta เปิดตัว Llama 3.2 AI รุ่นใหม่ที่ทำงานบนมือถือได้ มีทั้งหมด 4 รุ่น สามารถวิเคราะห์ภาพและข้อความ เปิดโอกาสให้ผู้ใช้มี AI ส่วนตัวบนอุปกรณ์ โดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์

By
ซีอีโอของ OpenAI กล่าวถึงความเป็นไปได้ในการปรับโครงสร้างองค์กร

News

OpenAI อาจปรับโครงสร้าง เพื่อดึงดูดนักลงทุนใหม่

OpenAI กำลังพิจารณาปรับโครงสร้างองค์กรเพื่อดึงดูดนักลงทุนรายใหม่ โดยเฉพาะ MGX จากอาบูดาบี ที่สนใจลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ การเปลี่ยนแปลงนี้อาจส่งผลให้ Microsoft ได้รับส่วนแบ่งความเป็นเจ้าของด้วย

By