Επανάσταση στη διάγνωση του καρκίνου: Το KI μετατρέπει την παθολογία!

Επανάσταση στη διάγνωση του καρκίνου: Το KI μετατρέπει την παθολογία!

Erlangen, Deutschland - Ως μέρος ενός καινοτόμου έργου συνεργασίας μεταξύ του Πανεπιστημιακό Νοσοκομείο και το νοσοκομείο Gravina στην Caltagirone. Ο στόχος είναι να βελτιστοποιηθεί η διαγνωστική διαδικασία χρησιμοποιώντας τους τελευταίους αλγόριθμους AI.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υποστηρίξει τους παθολόγους στον εντοπισμό του καρκίνου αποτελεσματικότερα και στην αξιολόγηση των δειγμάτων ιστών. Ωστόσο, η χρήση του ΑΙ είναι επί του παρόντος περιορισμένη στην παθολογία, καθώς πολλές διαδικασίες ανάλυσης πραγματοποιούνται παραδοσιακά στο μικροσκόπιο. Προκειμένου να κυριαρχήσει αυτές οι προκλήσεις, το νοσοκομείο Gravina ψηφιοποιεί συστηματικά όλες τις περικοπές ιστών, γεγονός που βελτιώνει σημαντικά τη διαθεσιμότητα ψηφιακών δεδομένων.

Ενσωμάτωση του AI στη ροή εργασίας

Ένα βασικό στοιχείο του έργου είναι η ανάπτυξη μιας διαδικασίας για την αυτόματη ενσωμάτωση της ανάλυσης AI στη ροή εργασίας του παθολογικού εργαστηρίου. Τα δείγματα ιστών επεξεργάζονται σε λεπτές περικοπές και στη συνέχεια ψηφιοποιούνται έτσι ώστε η διάγνωση να γίνεται στην οθόνη του υπολογιστή. Μόλις εισέλθουν νέες σαρώσεις στο εργαστηριακό σύστημα πληροφοριών (LIS), η ανάλυση AI ενεργοποιείται αυτόματα. Οι παθολόγοι μπορούν επίσης να ζητήσουν αναλύσεις "κατ 'απαίτηση", οι οποίες βελτιώνουν την ευελιξία και την αποτελεσματικότητα στη διαγνωστική διαδικασία.

Τα αποτελέσματα της ανάλυσης AI απεικονίζονται με τη μορφή χαρτών θερμότητας στο LIS προκειμένου να δοθεί έμφαση στις περιοχές που μοιάζουν με καρκίνο. Το έργο στοχεύει στη βελτίωση της ακρίβειας των αλγορίθμων και στην προώθηση της ενσωμάτωσης μοντέλων βαθιάς μάθησης σε άλλα τμήματα παθολογίας.

Τεχνολογικές καινοτομίες στη διαγνωστική διαδικασία

Οι τεχνολογικές καινοτομίες έχουν επιταχύνει σημαντικά τη διάγνωση του καρκίνου, ιδίως μέσω της ψηφιοποίησης της κοπής ιστοπαθολογίας και της χρήσης της βαθιάς μάθησης. Σύμφωνα με ένα άρθρο σχετικά με το pmc.ncbi.nih.gov , η παραδοσιακή διαγνωστική παθολογία είναι μακρά και σφάλμα -Πρόσωπο, η οποία ενόψει του αυξανόμενου καρκίνου και το άγχος δημιουργεί μια επείγουσα ανάγκη για δράση.

Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης είναι κατάλληλα για κλινικά καθήκοντα που απαιτούν υψηλή αναπαραγωγιμότητα και χαμηλή ανοχή σφάλματος. Οι ιστορικές εξελίξεις στον τομέα της βαθιάς μάθησης, από τα πρώτα νευρωνικά δίκτυα έως τα σύγχρονα συνολικά νευρωνικά δίκτυα (CNNs), έχουν βελτιώσει σημαντικά τη διαγνωστική ακρίβεια. Για παράδειγμα, ένα αναπτυγμένο μοντέλο για την αξιολόγηση ταξινόμησης στον καρκίνο του προστάτη πέτυχε ακρίβεια 0,7, ενώ οι ανθρώπινοι παθολόγοι μπορούσαν να καταγράψουν μόνο ακρίβεια 0,61

Επιπλέον, τα νευρωνικά δίκτυα που βασίζονται σε γραφικά (GNNs) προσφέρουν υποσχόμενες προσεγγίσεις για τη βελτίωση τόσο της απόδοσης όσο και της ερμηνείας στην ψηφιακή παθολογία. Αυτά τα δίκτυα μοντελοποιούν σχέσεις μεταξύ αντικειμένων και έχουν ήδη επιτύχει επιτυχία στον τομέα της διάγνωσης του καρκίνου, συμπεριλαμβανομένης της αξιολόγησης του καρκίνου του παχέος εντέρου με ακρίβεια 97%.

Ο ρόλος των μεγάλων δεδομένων και του AI στην ιατρική

Η ψηφιακή αλλαγή οδηγεί σε μια έκρηξη των διαθέσιμων δεδομένων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν αποτελεσματικά στην ιατρική. fraunhofer iks που υπογραμμίζει ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει γρήγορα και να διαγνωστεί η earminial the elopies και η Early Intelligence. Η εξέλιξη αυτή υποστηρίζεται από τη δικτύωση ιατρικών και μη ιατρικών δεδομένων, τα οποία επιτρέπουν αποτελεσματικές και ορθολογικές αποφάσεις.