Поиск биомаркеров с помощью искусственного интеллекта: повышение точности диагностики и прогнозирования рака

Рак остаётся значимой проблемой здравоохранения и ежегодно приводит примерно к 10 миллионам смертей, особенно в развивающихся странах. Рост заболеваемости обусловлен демографическими изменениями, социально-экономическими факторами и особенностями образа жизни. Несмотря на возможность снизить неблагоприятные последствия рака за счёт раннего выявления и профилактических мероприятий, во многих странах возможности скрининга ограничены. Применение искусственного интеллекта (ИИ) в онкологии представляет собой значительный прогресс в диагностике, прогнозировании течения заболевания и лечении рака. Использование ИИ для поиска биомаркеров способствует развитию прецизионной медицины: анализ больших и разнородных массивов данных позволяет выявлять профили биомаркеров, необходимые для раннего обнаружения заболеваний и выбора лечения. Глубокое обучение и машинное обучение — примеры технологий ИИ, меняющих подходы к разработке биомаркеров за счёт выявления закономерностей в больших массивах данных и создания новых инструментов для проведения точной и эффективной терапии. К существующим проблемам относятся качество данных, прозрачность алгоритмов и этические вопросы, связанные, в частности, с защитой конфиденциальности. Совершенствование методик поиска биомаркеров с помощью ИИ направлено на преобразование онкологической практики за счёт повышения выживаемости пациентов благодаря более ранней диагностике и таргетной терапии. Цель этого комментария — разъяснить, как ИИ улучшает выявление новых биомаркеров для оптимальной ранней диагностики, выбора целенаправленного лечения и улучшения клинических исходов, а также рассмотреть препятствия и этические проблемы, связанные с применением ИИ в онкологии. Были использованы данные авторитетных научных баз, включая PubMed, Scopus и ScienceDirect.