새 알고리즘, 공격적인 기저세포암 발견으로 치료 정확도 향상 연구 밝혀져

Seoul얼굴에 나타나는 공격적인 기저세포암을 발견하는 데 알고리즘이 도움을 줍니다. 이 연구는 예테보리 대학교에서 수행되었습니다. 기저세포암은 가장 흔한 피부암으로, 전 세계적으로 그 사례가 증가하고 있습니다. 이 암은 드물게 전이되지만, 치료가 지연되면 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. 고위험 기저세포암을 조기에 발견하면 환자들이 빠르게 최적의 치료를 받을 수 있습니다.

이 연구에서는 약 300명의 환자로부터 수집한 임상 및 피부경 검사를 위한 이미지를 활용하였습니다. 여섯 명의 숙련된 피부과 전문의들이 이 이미지를 분석하여, 결과적으로 저위험과 고위험 BCC 유형을 구별할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 기여하였습니다.

<강하고 공격적인 기저세포암 (BCC)>의 징후로는 표면이 울퉁불퉁하거나 경계가 불분명하며, 옅은 색의 부위가 있고 상처에 작은 혈관들이 보이는 경우가 포함됩니다.

이 알고리즘은 대부분의 높은 위험성을 가진 BCC를 잘 감지하며, BCC가 존재한다고 판단할 때 대개 정확합니다.

PhD 학생이자 전문의인 한나 시더는 이 도구의 중요성을 강조합니다. 그녀는 모즈 수술을 수행하며 고위험 기저세포암 치료에 매우 효과적이라고 발견했습니다. 이 수술은 건강한 조직을 보존하면서 전체 종양을 제거합니다. 수술 중 병리학자들은 모든 암이 제거되었는지 확인하기 위해 조직을 검사합니다.

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전통적인 수술은 특히 공격적인 형태의 기저세포암(BCC)에서 종양을 완전히 제거하지 못하는 경우가 종종 있습니다. 이로 인해 환자는 추가 수술이 필요하게 되어 위험과 회복 시간이 증가할 수 있습니다. 알고리즘은 어떤 종양이 즉시 모스 수술이 필요한지를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이 새로운 방법은 수술 전에 위험한 종양을 식별하는 데 도움이 되기 때문에 주목받고 있습니다. 이 방법을 통해 일반 수술로 제거할 수 있는 종양과 특별한 처치가 필요한 종양을 구분할 수 있습니다. 병원에서 이 방법을 활용하면 환자 건강을 크게 향상시킬 수 있습니다.

의료 분야에서 인공지능의 중요성이 점점 커지고 있으며, 이는 진단과 치료를 개선하는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 알고리즘은 기술이 의료 종사자들이 더 나은 결정을 내리는 데 어떻게 기여할 수 있는지를 보여줍니다. 이는 인공지능이 의료 실무에서 환자 치료를 향상시키는 데 사용될 수 있는 하나의 예입니다.

다음 단계는 이 알고리즘을 실제 상황에서 테스트하는 것입니다. 연구자들은 일상적인 임상 환경에서 알고리즘이 잘 작동하는지 확인해야 합니다. 만약 잘 작동한다면, 이 알고리즘은 BCC 치료에 매우 유용할 것입니다.