Nowe badanie: algorytm wspomaga lekarzy w wykrywaniu agresywnego raka podstawnokomórkowego

Czas czytania: 2 minut
Przez Maria Sanchez
- w
Algorytm badający skany skóry w celu wykrycia raka podstawnokomórkowego skóry.

WarsawAlgorytm wspomaga lekarzy w identyfikacji agresywnego raka podstawnokomórkowego (BCC) na twarzy. Jest to wynik badań przeprowadzonych na Uniwersytecie w Göteborgu. BCC to najczęściej występujący nowotwór skóry, a liczba przypadków rośnie na całym świecie. Ten nowotwór rzadko się rozprzestrzenia, ale może powodować poważne problemy, jeśli nie zostanie szybko wyleczony. Wczesne wykrycie BCC wysokiego ryzyka może pomóc pacjentom w szybkim uzyskaniu optymalnego leczenia.

W badaniu wykorzystano zarówno kliniczne, jak i dermoskopowe zdjęcia prawie 300 pacjentów. Sześciu doświadczonych dermatologów przeanalizowało te obrazy. Wyniki ich analizy pomogły stworzyć algorytm, który potrafi odróżnić niskie ryzyko od wysokiego ryzyka typów BCC.

Oznaki, że rak podstawnokomórkowy skóry (BCC) może być agresywny, to m.in. nierówna powierzchnia, niewyraźne granice, jasne obszary oraz drobne naczynia krwionośne widoczne na zmianach skórnych.

Algorytm skutecznie identyfikuje większość wysokiego ryzyka BCC i zazwyczaj ma rację, gdy twierdzi, że wykryto BCC.

Hannah Ceder, doktorantka i lekarz specjalista, podkreśla znaczenie tego narzędzia. Przeprowadza zabiegi chirurgiczne metodą Mohsa, które uważa za niezwykle skuteczne w leczeniu BCC o wysokim ryzyku. Ta operacja pozwala usunąć cały guz przy jednoczesnym zachowaniu zdrowej tkanki. Podczas zabiegu patomorfolodzy sprawdzają tkankę, aby upewnić się, że całość nowotworu została usunięta.

Tradycyjne operacje czasami nie usuwają całego guza, zwłaszcza w przypadku agresywnych form BCC. Może to prowadzić do konieczności przeprowadzania kolejnych operacji, co zwiększa ryzyko oraz wydłuża czas rekonwalescencji pacjenta. Algorytm mógłby pomóc w ustaleniu, które guzy wymagają natychmiastowej operacji metodą Mohsa.

Ta nowa metoda jest fascynująca, ponieważ umożliwia lekarzom identyfikację niebezpiecznych guzów przed operacją. Pokazuje, które guzy można usunąć za pomocą standardowej operacji, a które wymagają specjalnego leczenia. Wprowadzenie tej metody w szpitalach może znacząco poprawić zdrowie pacjentów.

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej zyskuje na znaczeniu, pomaga w ulepszaniu diagnozy i leczenia. Algorytmy tego typu pokazują, jak technologia może wspierać pracowników służby zdrowia w podejmowaniu trafniejszych decyzji. To przykład zastosowania AI w praktyce medycznej, aby korzystnie wpływać na opiekę nad pacjentem.

Kolejnym etapem jest przetestowanie tego algorytmu w rzeczywistych warunkach. Badacze muszą sprawdzić jego działanie w codziennych warunkach klinicznych, aby upewnić się co do jego efektywności. Jeśli wyniki będą pozytywne, algorytm okaże się niezwykle przydatny w leczeniu BCC.

Badanie jest publikowane tutaj:

http://dx.doi.org/10.5826/dpc.1403a212

i jego oficjalne cytowanie - w tym autorzy i czasopismo - to

Hannah Ceder, Eva Backman, Ashfaq Marghoob, Cristián Navarrete-Dechent, Sam Polesie, Ofer Reiter, John Paoli. Importance of Both Clinical and Dermoscopic Findings in Predicting High-Risk Histopathological Subtype in Facial Basal Cell Carcinomas. Dermatology Practical & Conceptual, 2024; e2024212 DOI: 10.5826/dpc.1403a212
Nauka: Najnowsze wiadomości
Czytaj dalej:

Udostępnij ten artykuł

Komentarze (0)

Opublikuj komentarz