Der Student entwickelt einen Algorithmus, um die Ergebnisse der Strahlentherapie bei Patienten mit Bauchspeicheldrüsenkrebs zu verbessern

Rishab interessierte sich schon früh für Naturwissenschaften und musste mit sieben Jahren programmieren. Er interessierte sich für die Behandlung von Bauchspeicheldrüsenkrebs, nachdem ein Freund seiner Familie an dieser Krankheit gestorben war.

"Die Strahlentherapie wird in einigen Stadien des Bauchspeicheldrüsenkrebses eingesetzt, um einen Tumor so weit zu verkleinern, dass er operativ entfernt werden kann", erklärte der Junge.

Der Student erstellte einen Algorithmus, der Bilder des menschlichen Verdauungssystems verwendete, und stellte fest, dass er die Bauchspeicheldrüse mit einer Erfolgsrate von 98,9 Prozent korrekt erkennen konnte. Die Lösung des Schülers macht die Strahlentherapie effizienter, indem die exakte Position der Bauchspeicheldrüse ermittelt wird. „Wenn sich Patienten in einem CT- oder MRT-gesteuerten Strahlentherapiegerät befinden, müssen Ärzte derzeit manuell auf Fehler der Bauchspeicheldrüsenbewegung reagieren, die auf die Atmung oder anatomische Veränderungen und die Größe des Körpers zurückzuführen sind. Derzeit müssen Ärzte in einem CT- oder MRT-gesteuerten Strahlentherapiegerät die Pankreasbewegungsfehler aufgrund von Atmung, anatomischen Veränderungen und Körpergröße manuell korrigieren. Manchmal kann die Strahlung gesunde Zellen treffen und sie töten. Es kann Nebenwirkungen und andere schwerwiegende Probleme verursachen. In Echtzeit - das heißt sofort, wenn die Scans von einem CT- oder MRT-Gerät ausgegeben werden - werden diese Scans erfasst und genau dort lokalisiert, wo sich die Bauchspeicheldrüse befindet, sodass die Strahlentherapie effektiv auf diesen Punkt angewendet werden kann “, erläuterte er.

Die Innovation zielt darauf ab, die Genauigkeit zu verbessern, die Invasivität zu verringern und die Effizienz während der Behandlung zu steigern, was zu einer besseren Lebensqualität und Überlebenschancen für die Patienten führt.

Der Erfinder hatte die Hilfe von Dr. Döne Demirgöz, einem Experten für Produktentwicklung und -forschung in der Lieferkette von 3M, der eine Genauigkeitsrate von mehr als 80 Prozent garantierte.

Er wurde 2018 von Discovery Education zum besten Nachwuchswissenschaftler Amerikas ernannt und erhielt von 3M diese Erfindung.

RIshab hofft, Chirurg zu werden.

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