PolyU a dezvoltat un sistem de simulare virtuală a pacientului pentru tratamente precise în cancer
O echipă de cercetători de la Universitatea Politehnică din Hong Kong (PolyU) a creat un sistem de simulare virtuală a pacientului, centrat pe inteligența artificială, depășind limitările diagnosticării statice convenționale.
Prin integrarea dinamică a datelor multimodale ale pacienților, inclusiv datele genice, imagistica medicală și dosarele clinice, sistemul generează un model de „digital twin” care se actualizează continuu. Acesta poate urmări în timp real modificările stării unui pacient și poate prezice eficiența potențială a diferitelor opțiuni de tratament pentru cancer, ajutând echipele medicale să formuleze soluții medicale mai precise și personalizate.
Alte instrumente de inteligență artificială în medicină se bazează adesea pe un singur CT, raport genomic sau date clinice statice pentru analiză, ceea ce face dificilă obținerea unei înțelegeri cuprinzătoare a modificărilor dinamice ale stării pacientului. Sub conducerea lui Lawrence Chan, profesor asociat în cadrul Departamentului de Tehnologie și Informatică în Sănătate al PolyU, echipa a dezvoltat sistemul de simulare a pacientului bazat pe o platformă digital twin centrată pe pacient.
Sistemul combină o platformă destinată profesioniștilor din domeniul sănătății cu o aplicație mobilă pentru pacienți, având capacitatea de a efectua analize predictive în funcție de modificările în timp real ale stării pacienților și de a simula eficiența diferitelor opțiuni de tratament. Acesta oferă suport inteligent pentru diagnosticarea clinică, monitorizarea stării și evaluarea tratamentului.
Sistemul este deosebit de potrivit pentru cancer și îngrijiri critice, unde progresia bolii poate fi complexă, opțiunile de tratament diverse și costurile medicale ridicate, aducând un nou impuls dezvoltării medicinei de precizie.
Unul dintre punctele forte ale sistemului este colaborarea strânsă pe care o facilitează între profesioniștii din sănătate și pacienți. Platforma dedicată profesioniștilor integrează date multimodale, inclusiv date genice, imagistică medicală, rapoarte de patologie, rezultate ale testelor de laborator și dosare clinice, ajutând medicii să obțină o imagine cuprinzătoare a stării pacientului, să îmbunătățească deciziile de diagnostic și tratament și să eficientizeze procesele de consultare multidisciplinară și de trimitere. În același timp, aplicația mobilă permite pacienților să încarce dosare medicale, să înregistreze simptomele zilnice și să își monitorizeze starea de sănătate.
Prin intermediul unui cod QR Deep Feature criptat, datele medicale pot fi transferate în siguranță între diferite clinici, spitale și dispozitive, sporind eficiența partajării datelor, protejând în același timp confidențialitatea. Cu acest sistem, pacienții pot trece de la primirea pasivă a tratamentului la participarea activă în gestionarea sănătății lor, întărind astfel colaborarea medic-pacient.
Pentru a avansa aplicarea acestei tehnologii în îngrijirea cancerului și în procesul decizional privind tratamentul, echipa de cercetare a introdus un cadru clinic, bazat pe date, pentru predicția răspunsului la imunoterapie în cazul pacienților cu cancer pulmonar non-microcelular. Abordarea multimodală integrează eficient caracteristicile imagistice histopatologice cu date clinice, inclusiv profiluri de expresie genică și texte referitoare la tipul de cancer.
Acest cadru, numit Visual-Global Relation Fusion Network (ViGNet), include atât un encoder vizual la scară multiplă, cât și un encoder bazat pe gene, permițând inteligenței artificiale să analizeze caracteristici imagistice și genice care sunt strâns legate de răspunsul la tratamentul cancerului. În evaluările calitative și cantitative, ViGNet a depășit abordările de bază în clasificarea răspunsului, atingând o performanță de discriminare de 82,55% în predicția răspunsului la imunoterapie.
Această cercetare deosebită facilitează integrarea mai eficientă a datelor din multiple surse și susține implementarea practică a metodelor AI în mediile clinice, oferind informații importante pentru tratamentele personalizate și procesul decizional clinic. Studiul a fost publicat în revista internațională Medical Image Analysis.
Sistemul de simulare virtuală a pacientului reprezintă o platformă inovatoare și cuprinzătoare care integrează diagnosticarea, monitorizarea și evaluarea tratamentului. Pe lângă identificarea conexiunilor patologice subtile, dar esențiale, în cadrul datelor multimodale, sistemul poate acționa și ca un „sentinel de monitorizare”, alertând echipele medicale atunci când biomarkerii sau simptomele unui pacient prezintă anomalii. Această tehnologie transformatoare contribuie la reducerea timpilor de diagnosticare și evaluare, susținând profesioniștii din domeniul sănătății în elaborarea unor planuri de tratament mai precise, eficiente și personalizate pentru pacienții cu cancer sau alte boli critice.
Această realizare de cercetare a fost recent prezentată la Mobile World Congress 2026 din Barcelona, Spania, unde, în urma recunoașterii inovației tehnice deosebite, a fost selectată ca finalist pentru Global Mobile Awards 2026, la categoria Best Mobile Innovation for Connected Health and Wellbeing. Această realizare demonstrează influența internațională a PolyU în tehnologia sănătății și aplicațiile AI. Proiectul a primit finanțare din partea PolyU Micro Fund și Seed Fund, precum și din programul GBA Innovation and Entrepreneurship Incubation Programme. De asemenea, a fost acceptat condiționat în Programul de Incubație al Parcului Științific și Tehnologic din Hong Kong și avansează acum către o nouă etapă de comercializare și industrializare. Pe măsură ce sistemul este implementat treptat în mediile clinice, datele din lumea reală pe care le colectează vor informa dezvoltarea medicamentelor, studiile clinice și optimizarea planurilor de tratament, îmbunătățind astfel ecosistemul de inovație medicală și beneficiind un număr mai mare de pacienți.
