بهره گیری از مدل های پیش بینی هوش مصنوعی و بیومارکرهای ژنومیک در مدیریت سرطان پروستات

سرطان پروستات از چالش های اصلی نظام سلامت و نیازمند دستیابی به پزشکی شخصی سازی شده برای مردان است تا ناهمگونی های پاسخ به درمان و نرخ عود بیوشیمیایی به درستی مدیریت شود. این خلاصه سیاستی با استناد به نتایج به کارگیری مدل های پیشرفته یادگیری ماشین و شبکه های عصبی عمیق چون DeepSurv، به تبیین پتانسیل های رادیوژنومیک در پیش بینی دقیق نتایج درمانی پرداخت. شواهد نشان می دهد استفاده همزمان ویژگی های کمی استخراج شده از تصاویر ام آر آی با بیومارکرهای کلیدی ژنتیکی از جمله Ki-۶۷، PTEN و شاخص Decipher، امکانی ارزشمند برای پیش بینی غیرتهاجمی عود بیماری با دقت زیاد فراهم می آورد. یافته های این پژوهش با تمرکز بر شاخص های عملکردی، تایید می کند جایگزینی یا تقویت روش های تشخیصی متداول با ابزارهای هوش مصنوعی تفسیرپذیر، امکان طبقه بندی هوشمند بیماران به گروه های پرخطر و کم خطر را پیش از شروع رادیوتراپی میسر می نماید. پیاده سازی این رویکرد در سطح سیاست های کلان سلامت، به کاهش درمان های غیرضروری و مدیریت عوارض جانبی و بهینه سازی منابع مالی منجر می گردد. ضمن اینکه با فراهم آوردن امکان رادیوتراپی انطباقی و شخصی سازی شده، نرخ بقا و کیفیت زندگی بیماران به طور معناداری ارتقا می یابد. در این خصوص سه راهبرد سیاستی شامل«تعریف رادیوژنومیک در پروتکل های غربالگری»، «شخصی سازی دوز رادیوتراپی بر اساس ریسک DeepSurv» و «ایجاد شبکه ملی داده های رادیوژنومیک پروستات» ارائه و تحلیل شد. در نهایت، این سند بر ضرورت تقویت تصمیم گیری های بالینی و بکارگیری سیستم های پشتیبان تصمیم گیری هوشمند، برای دستیابی به عدالت درمانی و مدیریت کارآمد سرطان تاکید دارد.

کلیدواژه ها:

رادیوتراپی ، رادیوژنومیک ، سرطان پروستات ، یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، خلاصه سیاستی