Revoluce v diagnostice rakoviny: KI transformuje patologii!
Revoluce v diagnostice rakoviny: KI transformuje patologii!
Erlangen, Deutschland - V rámci inovativního projektu spolupráce mezi Umělá inteligence může podporovat patology při efektivnější identifikaci rakoviny a hodnocení vzorků tkáně. Použití AI je však v současné době omezené v patologii, protože mnoho analytických procesů je tradičně prováděno na mikroskopu. Aby se tyto výzvy zvládly, nemocnice Gravina rutinně digitalizuje všechny tkáňové řezy, což výrazně zlepšuje dostupnost digitálních dat.
Integrace AI do pracovního postupu
Základním prvkem projektu je vývoj postupu pro automatickou integraci AI analýzy do pracovního postupu patologické laboratoře. Vzorky tkáně jsou zpracovány na tenké řezy a poté digitalizovány tak, aby byla diagnóza provedena na monitoru počítače. Jakmile nové skenování vstoupí do laboratorního informačního systému (LIS), analýza AI je automaticky aktivována. Patologové mohou také požádat o „analýzy na vyžádání“, což zvyšuje flexibilitu a efektivitu diagnostického procesu.
Výsledky analýzy AI jsou vizualizovány ve formě tepelných map v LIS, aby se zdůraznily regiony podobné rakovině. Cílem projektu je zlepšit přesnost algoritmů a podpořit integraci modelů hlubokého učení do jiných patologických oddělení.
Technologické inovace v diagnostickém procesu
Technologické inovace významně urychlily diagnózu rakoviny, zejména digitalizací řezání histopatologie a použití hlubokého učení. Podle článku o pmc.ncbi.nih.gov , tradiční diagnostická patologie je zdlouhavá, což je v pohledu na rostoucí rakovina a stres.Modely hlubokého učení jsou vhodné pro klinické úkoly, které vyžadují vysokou reprodukovatelnost a nízkou toleranci poruch. Historický vývoj v oblasti hlubokého učení, od prvních neuronálních sítí po moderní konvoluční neuronové sítě (CNN), výrazně zlepšily diagnostickou přesnost. Například vyvinutý model pro hodnocení třídění u rakoviny prostaty dosáhl přesnosti 0,7, zatímco lidské patologové mohli zaznamenat pouze přesnost 0,61
Kromě toho neuronové sítě založené na grafice (GNNS) nabízejí slibné přístupy ke zlepšení výkonu i interpretovatelnosti v digitální patologii. Tyto sítě modelují vztahy mezi objekty a již dosáhly úspěchu v oblasti diagnostiky rakoviny, a to i při hodnocení karcinomu kolorektálního karcinomu s přesností 97%.
Role velkých dat a AI v medicíně
Digitální změna vede k explozi dostupných údajů, které lze v medicíně efektivně použít. fraunhofer iks> zdůrazňuje, že umělecká inteligence může rychle analyzovat a předčasná diagnostika. Tento vývoj je podporován sítí lékařských a nelékařských dat, která umožňuje efektivní a racionální rozhodnutí.
Celkově projekt mezi Fakultní nemocnicí a nemocnicí Gravina ukazuje, jak inteligentní kombinace AI a digitální patologie nejen zvyšuje účinnost, ale také může zvýšit diagnostickou přesnost. Tento pokrok je zásadní v souvislosti s zvyšováním incidence rakoviny a související výzvy pro zdravotní péči.
| Details | |
|---|---|
| Ort | Erlangen, Deutschland |
| Quellen | |
Kommentare (0)