O câncer de pulmão é uma das doenças mais difíceis, o que torna o diagnóstico precoce que é muito importante para o tratamento eficaz. Felizmente, os desenvolvimentos em inteligência artificial (AI) transformam o exame de câncer de pulmão, o que melhora a precisão e a eficiência. Embora os métodos atuais de exame, como a TC, ajudem uma dose baixa a confirmar dúvidas sobre câncer de pulmão, eles geralmente sofrem de altas taxas positivas e alterações nos relatórios de resultados ocasionais e críticos, como os relacionados a doenças cardiovasculares. Além disso, permanece a taxa de exame de baixa dose das tomografias (menos de 10 %), devido a uma deficiência global em radiologistas.
Um novo estudo publicado em Comunicações da natureza O modelo de fundação multimídia fornece amplamente as capacidades das tomadas de baixa tomografia computadorizada. O modelo de inteligência artificial melhora a previsão do câncer de pulmão em 20 % e o risco de vasos cardiovasculares e sanguíneos. Foi desenvolvido e testado por uma equipe multidisciplinar do Instituto Politécnico Renseraer (RPI), Wake Forest University (WFU) e Hospital Geral de Massachusetts (MGH), este modelo é o primeiro do tipo que trata mais do que dezenas de tarefas relacionadas e fundirem os toques de múltiplas fontes, incluindo varreduras, CT, CT, Raio Relatórios, fatores de risco ao paciente e principais resultados clínicos.
O primeiro autor do estudo é Chuang New, PhD, cientista de pesquisa em RPI. Entre os dois autores, os dois autores, GE Wang, PhD, liderados por Clark Krossan, professor e diretor do Centro de Fotografia Médica Biomédica em RPI, Christopher T entre os principais colaboradores do RPI Pingkun Yan e Ph.D. E Christopher D. Carothers, Ph.D. , Além de outros autores importantes.
O potencial efeito clínico deste trabalho é enorme. Ao combinar imagens de tomografia computadorizada com informações de texto, o modelo melhora bastante a descoberta e a previsão do câncer de pulmão, o que é um fator decisivo para melhorar os resultados do paciente. Além disso, um dos principais benefícios do uso dos modelos de fundação na medicina é que, ao treinar com testes de tomografia computadorizada generalizada e outros tipos de dados, esses modelos podem aprimorar o desempenho do modelo em novas tarefas relacionadas. Por exemplo, esse modelo pode melhorar o desempenho em áreas como tumores, onde os dados da tarefa geralmente são limitados.
“Este trabalho foi bastante acelerado usando a instalação de computação de alto desempenho RPI”, disse Wang. “Agora, nossa equipe multi -interprise está aprimorando nosso modelo de fundação para aumentar o volume de dados multimídia, usando nossas unidades de processamento de gráficos e o império da IA no estado de Nova York.
O Dr. Wang e sua equipe estão dando etapas importantes para melhorar a saúde humana, combinando imagens médicas, inteligência artificial e computação de alto desempenho. O RPI sempre esteve na vanguarda da ciência e da aritmética, pois professores e alunos fornecem acesso à melhor infraestrutura matemática do mundo para acelerar o desenvolvimento e traduzir idéias transformacionais. Estamos empolgados com o que esse trabalho significa para o futuro da detecção precoce de doenças e esperamos ver mais desenvolvimentos. “
Shekhar Gard, PhD, Thomas R. Varreno Junior ’67 e Patricia E. Varreno Dean da Escola de Engenharia da RPI
fonte:
Referência do diário:
Niu, C., E outros. (2025). Modelo básico multimídia para exame de câncer de pulmão. Comunicações da natureza. Doi.org/10.1038/s41467-025-56822-w.
