Революция в диагностицирането на рака: KI трансформира патологията!

Революция в диагностицирането на рака: KI трансформира патологията!

Erlangen, Deutschland - As part of an innovative cooperation project between the University Hospital and the Gravina Hospital in Caltagirone, Italy is Integration of artificial intelligence (AI) into the clinical diagnosis of Патология

Изкуственият интелект може да подкрепи патолозите при идентифицирането на рака по -ефективно и оценяването на тъканните проби. Понастоящем използването на AI е ограничено в патологията, тъй като много процеси на анализ традиционно се извършват на микроскопа. За да овладее тези предизвикателства, болницата Gravina рутинно дигитализира всички тъканни съкращения, което значително подобрява наличието на цифрови данни.

Интеграция на AI в работния процес

Основен елемент от проекта е разработването на процедура за автоматично интегриране на AI анализа в работния процес на патологичната лаборатория. Пробите от тъканите се обработват в тънки разфасовки и след това цифровизират, така че диагнозата да бъде поставена на компютърния монитор. Щом новите сканирания влязат в лабораторната информационна система (LIS), AI анализът се активира автоматично. Патолозите също могат да поискат анализи на „по поръчка“, което подобрява гъвкавостта и ефективността в диагностичния процес.

Резултатите от AI анализа се визуализират под формата на топлинни карти в LIS, за да се подчертае регионите, подобни на рака. Проектът има за цел да подобри точността на алгоритмите и да насърчи интегрирането на моделите за дълбоко обучение в други отдели по патология.

Технологични иновации в диагностичния процес

Технологичните иновации значително ускориха диагнозата на рака, по -специално чрез дигитализацията на рязането на хистопатология и използването на дълбоко обучение. Според статия на pmc.ncbi.nih.gov , традиционната диагностична патология е дълга и грешка -PRONE, която с оглед на увеличаващия се рак и стрес създава улееща нужда.

Моделите за дълбоко обучение са подходящи за клинични задачи, които изискват висока възпроизводимост и ниска толерантност към повреда. Историческите развития в областта на дълбокото обучение, от първите невронални мрежи до съвременните конволюционни невронни мрежи (CNN), значително подобриха диагностичната точност. Например, разработен модел за оценка на оценката при рак на простатата постигна точност от 0,7, докато човешките патолози могат да запишат само точност от 0,61 В допълнение, невронните мрежи, базирани на графики (GNNs), предлагат обещаващи подходи за подобряване както на производителността, така и на интерпретацията в цифровата патология. Тези мрежи моделират връзките между обектите и вече са постигнали успех в областта на диагнозата на рака, включително при оценката на колоректалния рак с точност 97%.

Ролята на големите данни и AI в медицината

Дигиталната промяна води до експлозия от налични данни, които могат да се използват ефективно в медицината. fraunhofer iks подчертава, че изкуственият интелект може бързо да анализира големи количества, да се подчертае, че изкуственият интелект може бързо да анализира големи количества от данни, да се диагностицира на това, че изкуственият интелект може бързо да анализира големи количества от данни, да се анализира по-бързото диагностициране на това. Това развитие се подкрепя от мрежата на медицински и немедицински данни, което позволява ефективни и рационални решения.