Een recente studie toont aan dat kunstmatige intelligentie (AI) een veelbelovende rol kan spelen bij het onderscheiden van prefibrotische primaire myelofibrose en essentiële trombocytemie.
Het differentiëren tussen prefibrotische primaire myelofibrose (prePMF) en essentiële trombocytemie (ET) is met de huidige diagnostische methoden nog altijd een uitdaging. PrePMF is zeldzamer en heeft een slechtere prognose dan ET. Onderscheid is van groot belang voor de behandelingsstrategie en deelname aan klinische studies.
In de studie gebruikte een groep Italiaanse en Amerikaanse onderzoekers een AI-algoritme dat eerder was getraind op meer dan 32.000 biopsieafbeeldingen. Het algoritme bleek met een nauwkeurigheid van 92,3% onderscheid te kunnen maken tussen prePMF en ET.
De onderzoekers benadrukken dat het AI-algoritme bedoeld is ter ondersteuning van menselijke experts en niet als vervanging ervan. Het team is bezig met verdere verfijningen van het systeem en is van plan het algoritme grootschaliger te testen.
Het uiteindelijke doel is AI te gebruiken om onderzoek naar MPN te bevorderen en biologische processen aan morfologische kenmerken op biopsiebeelden te koppelen. Dit kan volgens de auteurs in de toekomst leiden tot voorspellingen over prognoses en behandelresponsen.
Bron: