PRIMENA SAVREMENIH RAČUNARSKIH METODA U DIJAGNOSTICI I LEČENJU KARCINOMA LARINKSA - Valjarević, Svetlana; Jovanović, Milan; Pantić, Igor (Medicinski podmladak, 2023)
Rana detekcija bolesti i tačna procena proširenosti  od najvećeg su značaja za tok lečenja i prognozu karcinoma larinksa. Alati bazirani na mašinskom učenju i veštačkoj inteligenciji imaju potencijal da ubrzaju i unaprede dijagnostičke procedure u ovoj oblasti medicine, kao i da predvide ishod bolesti i odgovor na određenu terapiju. Računarskim metodama mogu se analizirati dvodimenzionalni signali dobijeni u toku procedura kao što su spektroskopija i endoskopija larinksa. Sa radioloških snimaka primenom odgovarajućih algoritama dobijaju se procene o tome da li se radi o maligno izmenjenom ili benignom tkivu larinksa. Poslednjih godina, razvijaju se i alati mašinskog učenja koji na osnovu analize radioloških slika određuju preciznu dozu zračenja, predviđaju radiosenzitivnost tumora, kao i mogućnost i težinu komplikacija. Na polju patologije postignut je značajan napredak formiranjem digitalnih zapisa histopatoloških preparata koji se potom mogu dodatno analizirati. Na taj način detektuju se promene u međućelijskoj interakciji i arhitekturi tkiva, koje se ne mogu otkriti konvencionalnim mikroskopskim metodama. Pomoću inovativnih računarskih tehnika moguće je kvantifikovati veliki broj parametara tkivne i ćelijske strukture. Ovi parametri se mogu izračunati na osnovu kompleksnih matematičkih algoritama i mogu se koristiti  za merenje strukturne homogenosti i uniformnosti kako normalnog, tako i patološki izmenjenog tkiva. Buduća multidisciplinarna istraživanja sa ciljem razvoja novih i inovativnih biosenzora za detekciju diskretnih morfoloških promena karakterističnih za planocelularni karcinom larinksa daće značajan doprinos unapređenju dijagnostike i lečenja u ovoj oblasti otorinolaringologije. Primena veštačke inteligencije i mašinskog učenja u budućnosti mogla bi da omogući primenu algoritama koji kombinuju podatke dobijene iz radioloških, endoskopskih i histopatoloških nalaza, što može značajno da poveća tačnost i preciznost dijagnoze, da olakša proces odlučivanja o terapijskim mogućnostima i poboljša uspešnost lečenja karcinoma larinksa.
Keywords: karcinom larinksa, veštačka inteligencija, mašinsko učenje