סרטן הפה נותר דאגה בריאותית עולמית חמורה בגלל שיעורי התחלואה והתמותה הגבוהים שלו, הנגרמים בעיקר כתוצאה מאבחון בשלב מאוחר. נוכחותן של הפרעות ממאירות שעלולות להיות פוטנציאליות (OPMDS) מספקת הזדמנות להתערבות מוקדמת, שכן נגעים אלה קודמים להתפתחות קרצינומה של תאים קשקשיים דרך הפה. עם זאת, הגילוי והסיווג המדויק של OPMDs נותרים מאתגרים בגלל המצגות הקליניות המגוונות שלהם. לשיטות אבחון קונבנציונאליות, כולל בדיקה חזותית וניתוח היסטופתולוגי, יש מגבלות כמו סובייקטיביות, פולשנות ותלות גבוהה בפרשנות המומחים. בשנים האחרונות התבררו בינה מלאכותית (AI) ולמידה עמוקה (DL) ככלי מבטיח בהדמיה רפואית, המציעים יכולות אבחון אוטומטיות, אובייקטיביות ויעילות.
למידה עמוקה באבחון OPMD
מודלים שונים של למידה עמוקה, ובמיוחד רשתות עצביות מפותלות (CNNs), יושמו על מצבי הדמיה שונים כדי לשפר את האבחנה של OPMDs. מודלים אלה הראו דיוק ברמת המומחים בגילוי וסיווג OPMDs באמצעות תמונות צילום קליניות, תמונות אוטומטיות, ציטולוגיה פילינגית, היסטופתולוגיה ותמונות טומוגרפיה אופטית (OCT).
- תמונות צילום קליניות: אלגוריתמים של למידה עמוקה כמו Densenet-169, Resnet-101 ו- Afficientnet-B4 הועסקו כדי לנתח צילומים קליניים של נגעים דרך הפה. מחקרים מצביעים על כך שמודלים אלה יכולים להבחין ב- OPMDs לבין נגעים שפירים וסרטן דרך הפה עם רגישות וספציפיות הדומים לקלינאים מומחים. השימוש בהדמיה מבוססת סמארטפון ודגמי DL מבטיח במיוחד להגדרות מוגבלות משאבים.
- הדמיה אוטומטית של פלואורסצנציה: הדמיה אוטומטית של פלואורסצנציה, המדגישה שינויים ביוכימיים ברקמות הפה, שופרה על ידי ניתוח מבוסס AI. מודלים של למידה עמוקה שהוכשרו על ספקטרום אוטומטי פלואורסצנטי יכולים להבדיל בין רירית, OPMDs רגילים ונגעים ממאירים, ולשפר את דיוק האבחון.
- ציטולוגיה פילינגית: ניתוח AI בסיוע של תמונות ציטולוגיה פילינגית נבדק ככלי אבחון לא פולשני וחסכוני. מודלים מבוססי CNN הראו רגישות וספציפיות גבוהה בזיהוי חריגות ציטולוגיות הקשורות לשינוי ממאיר.
- ניתוח היסטופתולוגי: בדיקה פתולוגית נותרה תקן הזהב לאבחון OPMDs. אלגוריתמי למידה עמוקה יכולים להפוך אוטומטית את הזיהוי של תכונות דיספלסטיות בתמונות היסטולוגיות, לשפר את העקביות ולהפחית את השונות בין הצופים. מודלים של פילוח כמו מסכה R-CNN היו יעילים במיוחד בזיהוי שינויים גרעיניים המעידים על פוטנציאל ממאיר.
- טומוגרפיה של קוהרנטיות אופטית (אוקטובר): OCT מספקת הדמיה ברזולוציה גבוהה בזמן אמת של רקמות דרך הפה, ומאפשרת גילוי מוקדם של שינויים דיספלסטיים וממאירים. מודלים מבוססי AI הוכשרו לניתוח תמונות OCT, והשגת דיוק אבחוני הדומה לפתולוגים.
למידה עמוקה בחיזוי פרוגנוסטי של OPMD
מעבר לאבחון, משתמשים במודלים של AI כדי לחזות את הסבירות לשינוי ממאיר ב- OPMDS. טכניקות למידת מכונות, כולל מסווגי יער אקראיים ומודלים הישרדותיים כמו DeepSurv, שימשו לשילוב נתונים קליניים, היסטופתולוגיים והדמיה להערכת סיכון סרטן. מודלים אלה מספקים הערכות סיכונים אינדיבידואליות, המסייעים בקבלת החלטות קליניות וניהול מטופלים.
אתגרים וכיוונים עתידיים
למרות הפוטנציאל שלו, יישום הלמידה העמוקה באבחון OPMD ופרוגנוזה עומד בפני מספר אתגרים. אלה כוללים את הצורך במערכי נתונים גדולים ומתקנים, שונות באיכות התמונה ומגבלות אלגוריתמים כמו בעיות יתר ופרשנות. מחקר עתידי צריך להתמקד בפיתוח מערכות AI רב -מודליות המשלבות נתונים הדמיה, מולקולרית וקלינית לאבחון מדויק ומותאם אישית יותר ופרוגנוזה של OPMDs.
מַסְקָנָה
למידה עמוקה הוכיחה פוטנציאל משמעותי בשיפור האבחנה והפרוגנוזה של OPMDs באמצעות אופני הדמיה שונים. גישות מונעות AI מציעות אמצעים לא פולשניים, חסכוניים ואובייקטיביים לשיפור הגילוי המוקדם, ובסופו של דבר משפרים את תוצאות המטופלים. כאשר טכנולוגיית AI ממשיכה להתקדם, שילובו בזרימות עבודה קליניות עשויה לחולל מהפכה בניהול OPMDs ומניעת סרטן הפה.
