Ein Blick in die Zukunft: Integration von künstlicher Intelligenz für das präzise Management von HER2-positivem Brustkrebs

Zusammenfassung Brustkrebs (BC), insbesondere der HER2-positiven Subtyp, hat eine schlechte Prognose. Dennoch brachte die Entwicklung der Anti-HER2-Therapie zufriedenstellende Ergebnisse. Daher ist die Bewertung des HER2-Status der Patienten und die Feststellung der Ansprechfähigkeit auf die Anti-HER2-Therapie entscheidend. Das Aufkommen von Deep Learning hat die Revolution der künstlichen Intelligenz (KI) vorangetrieben, was zu einer erhöhten Anwendbarkeit von KI in prädiktiven Modellen geführt hat. Im Bereich der Medizin ist KI eine aufstrebende Modalität, die an Bedeutung gewinnt, um die Krebsdiagnose und -behandlung zu erleichtern, insbesondere im effektiven Management von Brustkrebs. Diese Studie zielt darauf ab, einen umfassenden Überblick über aktuelle diagnostische und prädiktive Modelle zu geben, die Daten aus histopathologischen Schnitten, Radiomics und HER2-Bindungsstellen nutzen. Fortschritte und praktische Anwendungen dieser Modelle wurden ebenfalls bewertet. Darüber hinaus untersuchten wir bestehende Hindernisse, auf die KI bei der Anti-HER2-Therapie stößt. Wir schlugen auch zukünftige Richtungen für die Integration von KI bei der Bewertung und dem Management der Anti-HER2-Therapie vor. Die Ergebnisse dieser Studie bieten wertvolle Einblicke in die Bewertung der KI-basierten Anti-HER2-Therapie und betonen zentrale Konzepte und Hindernisse, die, wenn sie angegangen werden, die Integration der KI-unterstützten Anti-HER2-Therapie erleichtern könnten. Die Integration von KI hat das Potenzial, die Genauigkeit und Anpassung von Screening- und Behandlungsprotokollen für HER2+ Brustkrebs zu verbessern.