ثورة في تشخيص السرطان: كي يحول علم الأمراض!
ثورة في تشخيص السرطان: كي يحول علم الأمراض!
Erlangen, Deutschland - كجزء من مشروع تعاون مبتكر بين مستشفى الجامعة ومستشفى Gravina في Caltagirone. الهدف هو تحسين عملية التشخيص من خلال استخدام هذا التطور
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم علماء الأمراض في تحديد السرطان بشكل أكثر فعالية وتقييم عينات الأنسجة. ومع ذلك ، فإن استخدام الذكاء الاصطناعى محدود حاليًا في علم الأمراض ، حيث يتم إجراء العديد من عمليات التحليل تقليديًا على المجهر. من أجل إتقان هذه التحديات ، يقوم مستشفى Gravina برقمنة جميع تخفيضات الأنسجة بشكل روتيني ، مما يحسن بشكل كبير من توافر البيانات الرقمية.
تكامل الذكاء الاصطناعى في سير العمل
عنصر أساسي في المشروع هو تطوير إجراء للتكامل التلقائي لتحليل الذكاء الاصطناعي في سير العمل في المختبر المرضي. تتم معالجة عينات الأنسجة في قطع رقيقة ثم رقمنة بحيث يتم التشخيص على شاشة الكمبيوتر. بمجرد أن تدخل عمليات المسح الجديدة في نظام معلومات المختبر (LIS) ، يتم تنشيط تحليل الذكاء الاصطناعي تلقائيًا. يمكن لعلماء الأمراض أيضًا طلب تحليلات "عند الطلب" ، مما يحسن المرونة والكفاءة في عملية التشخيص.
يتم تصور نتائج تحليل الذكاء الاصطناعي في شكل خرائط الحرارة في LIS من أجل التأكيد على المناطق الشبيهة بالسرطان. يهدف المشروع إلى تحسين دقة الخوارزميات وتعزيز دمج نماذج التعلم العميق في أقسام أمراض أخرى.
الابتكارات التكنولوجية في عملية التشخيص
الابتكارات التكنولوجية قد تسارع بشكل كبير تشخيص السرطان ، وخاصة من خلال رقمنة قطع التشريح المرضي واستخدام التعلم العميق. وفقًا لمقال حول نماذج التعلم العميق مناسبة للمهام السريرية التي تتطلب استنساخًا كبيرًا وتسامحًا منخفضًا من الأعطال. التطورات التاريخية في مجال التعلم العميق ، من الشبكات العصبية الأولى إلى الشبكات العصبية التلافيفية الحديثة (CNNs) ، قد حسنت بشكل كبير من الدقة التشخيصية. على سبيل المثال ، حقق نموذج متطور لتقييم الدرجات في سرطان البروستاتا دقة 0.7 ، في حين أن أخصائيي الأمراض البشرية يمكنهم فقط تسجيل دقة 0.61
دور البيانات الضخمة و AI في الطب
يؤدي التغيير الرقمي إلى انفجار للبيانات المتاحة التي يمكن استخدامها بفعالية في الطب. DetailsOrtErlangen, DeutschlandQuellen
Kommentare (0)