PreciseDx ដែលថ្មីៗនេះបានចេញមកពីប្រព័ន្ធសុខភាព Mount Sinai ក្នុងទីក្រុងញូវយ៉ក រដ្ឋញូវយ៉ក គឺជាក្រុមហ៊ុនតែមួយគត់នៃហានិភ័យមហារីកដែលផ្តល់ព័ត៌មានអំពីហានិភ័យជាក់លាក់របស់អ្នកជំងឺតាមរយៈការវិភាគនៃលក្ខណៈសរីរវិទ្យា។ ថ្ងៃនេះក្រុមហ៊ុនបានប្រកាសថា បច្ចេកវិទ្យារោគវិទ្យាឌីជីថលដែលដំណើរការដោយ AI របស់ខ្លួនអាចធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យជំងឺផាកឃីនសុន (PD) យ៉ាងត្រឹមត្រូវចំពោះអ្នកជំងឺដែលនៅរស់ មុនពេលមានរោគសញ្ញាធ្ងន់ធ្ងរ។
ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យជំងឺផាកឃីនសុនគឺមានការពិបាកនៅគ្រប់ដំណាក់កាលទាំងអស់ ដោយសារតែរោគសញ្ញាអថេរ ភាពមិនប្រក្រតី និងលក្ខខណ្ឌនៃការធ្វើត្រាប់តាម ដោយមានការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យច្បាស់លាស់ មានតែក្រោយការស្លាប់ប៉ុណ្ណោះ។ ការសិក្សាដ៏ល្អឥតខ្ចោះនេះបានរកឃើញថាបច្ចេកវិទ្យា AI-enabled របស់ PreciseDx អាចជួយសម្រួលដល់ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យចុងក្រោយនៃជំងឺ Parkinson ដោយផ្តល់នូវព័ត៌មានសំខាន់ៗសម្រាប់ការព្យាបាលមុននេះ។
Jamie Eberling, PhD, Senior Vice President of Research Resources at the Michael J. Fox Foundation for Parkinson's Research (MJFF) បាននិយាយថា "ការរកឃើញទាំងនេះបង្ហាញពីសក្តានុពលសម្រាប់បច្ចេកវិទ្យាក្នុងការជួយក្នុងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យជំងឺផាកឃីនសុន"។ "ឧបករណ៍វិនិច្ឆ័យគោលបំណង ជាពិសេសដំបូងនៃជំងឺ គឺមានសារៈសំខាន់ក្នុងការជំរុញការសម្រេចចិត្តលើការថែទាំ និងរៀបចំការសាកល្បងឆ្ពោះទៅរកការព្យាបាល និងការព្យាបាលឱ្យកាន់តែប្រសើរឡើង។"
MJFF បានផ្តល់មូលនិធិមួយផ្នែកដល់ការវិភាគ AI និងបានឧបត្ថម្ភការសិក្សាដែលផ្តល់ទិន្នន័យ (ការសិក្សាគំរូ Synuclein ជាប្រព័ន្ធ)។
ការសិក្សា PreciseDx បានអនុវត្តក្បួនដោះស្រាយ AI របស់ក្រុមហ៊ុន (Morphology Feature Array™) សម្រាប់ការរកឃើញ IHC នៃ α-synuclein នៅក្នុងសរសៃប្រសាទគ្រឿងកុំព្យូទ័រនៃក្រពេញទឹកមាត់ [ពោលគឺ peripheral Lewy-type synucleinopathy (LTS)] រួមជាមួយនឹងការស្រង់ចេញនូវលក្ខណៈបរិមាណ ដោយប្រើលក្ខណៈពិសេស morphology ។ បែងចែក LTS ឱ្យបានត្រឹមត្រូវនៅក្នុងគំរូការធ្វើកោសល្យវិច័យជំងឺផាកឃីនសុននៅដំណាក់កាលដំបូងដោយផ្អែកលើចំណារពន្យល់របស់អ្នកជំនាញរោគរោគនៃគំរូបណ្តុះបណ្តាល។ បន្ទាប់ពីការបណ្តុះបណ្តាល ការធ្វើតេស្តក្បួនដោះស្រាយត្រូវបានធ្វើឱ្យមានសុពលភាពដោយប្រើសំណុំដាច់ដោយឡែកនៃសំណាកការធ្វើកោសល្យវិច័យដែលបានបញ្ជាក់។
លក្ខណៈពិសេស AI Morphology Array របស់ PreciseDx អាចរកឃើញរោគសាស្ត្ររបស់ផាកឃីនសុននៅក្នុងបំណះរូបភាពពីសំណាកការធ្វើកោសល្យវិច័យជាមួយនឹងភាពប្រែប្រួល 99% និងភាពជាក់លាក់ 99% បើប្រៀបធៀបទៅនឹងការពិតដែលបានរៀបរាប់ពីអ្នកជំនាញ។ AI បានធ្វើឱ្យអ្នកជម្ងឺមានភាពត្រឹមត្រូវ 0.69 ទល់នឹង 0.64 ក្នុងការទស្សន៍ទាយស្ថានភាពជំងឺផាកឃីនសុន។
វិធីសាស្រ្ត MFA របស់ PreciseDx ក្នុងការទាញយកលក្ខណៈពិសេស និងការវិភាគអាចឱ្យក្បួនដោះស្រាយថ្មីត្រូវបានបង្កើតឡើង និងធ្វើឱ្យមានសុពលភាពប្រឆាំងនឹងចំណុចបញ្ចប់នៃគ្លីនិក។ នេះពិតជាមានតម្លៃណាស់ក្នុងការបង្កើតការធ្វើតេស្តរោគវិនិច្ឆ័យថ្មី ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យត្រឹមត្រូវ និងអាចផលិតឡើងវិញបាន ការព្យាករណ៍ ការជ្រើសរើសអ្នកជំងឺនៃការព្យាបាលសម្រាប់លក្ខខណ្ឌដ៏ធំទូលាយមួយ។
"តាមបែបប្រពៃណី ប្រព័ន្ធចំណាត់ថ្នាក់រោគវិទ្យាមើលទៅលើសមាសធាតុ morphology មួយចំនួនដើម្បីធ្វើការវិនិច្ឆ័យ។ មិនដូចវិធីសាស្រ្តចាត់ថ្នាក់ដែលប្រើដោយមនុស្សទេ មុខងារ AI Morphology Array (MFA) របស់ PreciseDx អាចពិនិត្យមើលលក្ខណៈផ្សេងៗគ្នារាប់ពាន់ និងប្រើប្រាស់ទំនាក់ទំនងរវាងពួកគេ” លោក John F. Crary, MD-PhD, សាស្ត្រាចារ្យនៅនាយកដ្ឋានរោគវិទ្យា, សរសៃប្រសាទ។ និងប្រាជ្ញាសិប្បនិម្មិត និងសុខភាពមនុស្សនៅសាលាវេជ្ជសាស្ត្រ Icahn នៅភ្នំស៊ីណាយ។ "ការសិក្សាផ្លាស់ប្តូរឧស្សាហកម្មនេះបានបង្ហាញថា យើងត្រូវធ្វើឱ្យរស់ឡើងវិញនូវវិធីដែលយើងគិតអំពីរោគវិទ្យា និងពឹងផ្អែកលើការប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីស្វែងរកជំងឺឱ្យកាន់តែត្រឹមត្រូវ ដូចជា PD ជាដើម។ នេះបំភ្លឺឧស្សាហ៍កម្មដល់ករណីសិក្សាដោយផ្ទាល់អំពីរបៀបដែលរោគវិទ្យាតាមកុំព្យូទ័រអាចឈានមុខគេយ៉ាងពិតប្រាកដក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃការកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងការរកឃើញជំងឺយ៉ាងត្រឹមត្រូវ»។
Erik Lium, PhD, President, Mount Sinai Innovation Partners និងជាអនុប្រធានប្រតិបត្តិ និងជាប្រធានផ្នែកច្នៃប្រឌិតពាណិជ្ជកម្មបាននិយាយថា "យើងទន្ទឹងរង់ចាំធ្វើការជាមួយ PreciseDx ព្រោះវាស្វែងយល់ពីសក្តានុពលនៃការប្រើប្រាស់វេទិកា AI ក្នុងរោគសាស្ត្រនៅទូទាំងជំងឺជាច្រើន រួមទាំង Parkinson's" ។ ប្រព័ន្ធសុខភាពភ្នំស៊ីណៃ។
បច្ចេកវិទ្យាបែងចែកហានិភ័យមហារីកគឺផ្អែកលើកម្មសិទ្ធិបញ្ញាដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយមហាវិទ្យាល័យ Mount Sinai និងទទួលបានអាជ្ញាប័ណ្ណពី PreciseDx ។ មហាវិទ្យាល័យ Mount Sinai និង Mount Sinai មានចំណាប់អារម្មណ៍ផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុនៅក្នុង PreciseDx ។ Mount Sinai ក៏មានតំណាងនៅលើ PreciseDx Board of Directors ដែលរួមមាន Dr. Lium ផងដែរ។
អ្វីដែលត្រូវយកចេញពីអត្ថបទនេះ៖
- “We look forward to working with PreciseDx as it explores the potential of utilizing the AI platform in pathology across multiple diseases, including Parkinson’s,”.
- PreciseDx’s AI Morphology Feature Array was able to detect Parkinson’s pathology in image patches from biopsy samples with 99% sensitivity and 99% specificity as compared to expert annotated ground truth.
- This enlightens the industry to a direct case study into how computational pathology can truly advance medicine in terms of accurately identifying and detecting diseases.
