Revolutsioon vähktõve diagnoosimisel: Ki muudab patoloogia!

Revolutsioon vähktõve diagnoosimisel: Ki muudab patoloogia!

Erlangen, Deutschland - Uuendusliku koostööprojekti osana University Hospital ja Caltagirone's Internicy's Internikationile) Internikation Isaly's Internitial IsAl Is Interniationil Isaly Is Internial Is It Patoloogia on optimeerida diagnostilist protsessi, kasutades uusimaid AI -algoritme.

tehisintellekt võib toetada patoloogi vähi tõhusamalt tuvastamisel ja kudede proovide hindamisel. Kuid AI kasutamine on praegu patoloogias piiratud, kuna paljud analüüsiprotsessid viiakse mikroskoobiga tavaliselt läbi. Nende väljakutsete valdamiseks digitaliseerib Gravina haigla rutiinselt kõik kudede jaotustükid, mis parandab märkimisväärselt digitaalsete andmete kättesaadavust.

AI integreerimine töövoogu

Projekti oluline element on AI analüüsi automaatse integreerimise protseduuri väljatöötamine patoloogilise labori töövoogu. Koeproovid töödeldakse õhukesteks lõiketeks ja seejärel digiteeritakse nii, et diagnoos tehakse arvutimonitoril. Niipea kui uued skaneeringud sisenevad laboratoorsesse infosüsteemi (LIS), aktiveeritakse AI analüüs automaatselt. Patoloogid võivad taotleda ka tellitavaid analüüse, mis parandab paindlikkust ja tõhusust diagnostilises protsessis.

AI analüüsi tulemused visualiseeritakse LIS-i soojuskaartide kujul, et rõhutada vähilaadseid piirkondi. Projekti eesmärk on parandada algoritmide täpsust ja edendada süvaõppe mudelite integreerimist teistesse patoloogiaosakondadesse.

tehnoloogilised uuendused diagnostilises protsessis

Tehnoloogilised uuendused on vähi diagnoosimist märkimisväärselt kiirendanud, eriti histopatoloogia lõikamise ja sügava õppimise kasutamise kaudu. Vastavalt artiklile pmc.ncbi.nih.gov , on traditsiooniline diagnostiline patoloogia pikkune ja viga -mis on vajalik, mis on vajalik vajadusele.

Süvaõppe mudelid sobivad kliiniliste ülesannete jaoks, mis nõuavad suurt reprodutseeritavust ja madalat rikketaluvust. Ajaloolised arengud sügava õppimise valdkonnas, alates esimestest neuronaalsetest võrkudest kuni tänapäevaste konvolutsiooniliste närvivõrkudeni (CNN) on diagnostilist täpsust märkimisväärselt parandanud. Näiteks eesnäärmevähi hindamise hindamise välja töötatud mudel saavutas täpsuse 0,7, samas

Lisaks pakuvad graafilistel närvivõrkudel (GNN -id) paljutõotavaid lähenemisviise, et parandada digitaalse patoloogia jõudlust ja tõlgendatavust. Need võrgustikud modelleerivad objektide vahelisi seoseid ja on juba saavutanud edu vähidiagnoosi valdkonnas, sealhulgas kolorektaalse vähi hindamisel 97%täpsusega.

suurandmete ja AI roll meditsiinis

Digitaalne muudatus põhjustab olemasolevate andmete plahvatust, mida saab meditsiinis tõhusalt kasutada. fraunhofer iks rõhutab seda, millised kunstlikud intelligentsed on kiired andmed. Seda arengut toetab meditsiiniliste ja mittemeditsiiniliste andmete võrgustamine, mis võimaldab tõhusaid ja ratsionaalseid otsuseid.