Revolution inden for kræftdiagnose: Ki transformerer patologien!

Revolution inden for kræftdiagnose: Ki transformerer patologien!

Kunstig intelligens kan understøtte patologer til at identificere kræft mere effektivt og evaluere vævsprøver. Imidlertid er brugen af ​​AI i øjeblikket begrænset i patologi, da mange analyseprocesser traditionelt udføres på mikroskopet. For at mestre disse udfordringer digitaliserer Gravina Hospital rutinemæssigt alle vævsnedskæringer, hvilket forbedrer tilgængeligheden af ​​digitale data.

Integration af AI i arbejdsgangen

Et væsentligt element i projektet er udviklingen af ​​en procedure til automatisk integration af AI -analysen i arbejdsgangen til det patologiske laboratorium. Vævsprøverne behandles til tynde snit og digitaliseres derefter, så diagnosen stilles på computerskærmen. Så snart nye scanninger indgår i laboratorieinformationssystemet (LIS), aktiveres AI -analysen automatisk. Patologer kan også anmode om "on-demand" -analyser, hvilket forbedrer fleksibiliteten og effektiviteten i diagnosticeringsprocessen.

Resultaterne af AI-analysen visualiseres i form af varmekort i LIS for at understrege kræftlignende regioner. Projektet sigter mod at forbedre nøjagtigheden af ​​algoritmerne og fremme integrationen af ​​dybe læringsmodeller i andre patologiske afdelinger.

teknologiske innovationer i diagnostisk proces

Teknologiske innovationer har signifikant fremskyndet diagnosen kræft, især gennem digitalisering af histopatologiklip og brug af dyb læring. I henhold til en artikel om PMC.NCBI.NIH.GOV er den traditionelle diagnostiske patologi lang og fejl -hvilket i betragtning af den stigende kræft og stres skaber et presserende behov for handlinger.

Dybe læringsmodeller er egnede til kliniske opgaver, der kræver høj reproducerbarhed og lav fejltolerance. Historiske udviklinger inden for dyb læring fra de første neuronale netværk til moderne indviklede neurale netværk (CNN'er) har forbedret diagnostisk nøjagtighed markant. For eksempel opnåede en udviklet model til klassificeringsvurdering i prostatacancer en nøjagtighed på 0,7, mens humane patologer kun kunne registrere en nøjagtighed på 0,61

Derudover tilbyder grafikbaserede neurale netværk (GNN'er) lovende tilgange til forbedring af både ydeevne og fortolkningsevnen i digital patologi. Disse netværk modellerer forhold mellem objekter og har allerede opnået succes inden for kræftdiagnose, herunder i evalueringen af ​​kolorektal kræft med en nøjagtighed på 97%.

Big Data og AI's rolle i medicin

Den digitale ændring fører til en eksplosion af tilgængelige data, der kan bruges effektivt i medicin. Fraunhofer Iks fremhæver, at kunstig intelligens hurtigt kan analysere store mængder af data, der fører til en individualisering af terapier og tidlige diagnoser. Denne udvikling understøttes af netværket af medicinske og ikke-medicinske data, som muliggør effektive og rationelle beslutninger.