Syövän diagnoosin vallankumous: KI muuttaa patologian!

Syövän diagnoosin vallankumous: KI muuttaa patologian!

Erlangen, Deutschland - Osana innovatiivista yhteistyöprojektia yliopisto-sairaalassa ja Gravina-sairaalassa Caltagironessa, ITY-integraatio. Tavoitteena on optimoida diagnostinen prosessi käyttämällä uusimpia AI -algoritmeja.

tekoäly voi tukea patologeja syövän tunnistamisessa tehokkaammin ja arvioida kudosnäytteitä. AI: n käyttö on kuitenkin tällä hetkellä rajoitettu patologiassa, koska mikroskoopilla perinteiset analyysiprosessit suoritetaan perinteisesti. Näiden haasteiden hallitsemiseksi Gravina -sairaala digitoi rutiininomaisesti kaikki kudosleikkaukset, mikä parantaa merkittävästi digitaalisen tiedon saatavuutta.

AI: n integrointi työnkulkuun

Projektin olennainen osa on AI -analyysin automaattisen integroinnin menettelyn kehittäminen patologisen laboratorion työnkulkuun. Kudosnäytteet prosessoidaan ohuiksi leikkauksiksi ja sitten digitalisoidaan siten, että diagnoosi tehdään tietokoneen näytöllä. Heti kun uudet skannaukset tulevat laboratoriotietojärjestelmään (LIS), AI -analyysi aktivoidaan automaattisesti. Patologit voivat myös pyytää "on-demand" -analyysejä, mikä parantaa joustavuutta ja tehokkuutta diagnoosiprosessissa.

AI-analyysin tulokset visualisoidaan LIS-lämpökarttojen muodossa syöpäräisten alueiden korostamiseksi. Hankkeen tavoitteena on parantaa algoritmien tarkkuutta ja edistää syvän oppimisen mallien integrointia muihin patologiaosastoihin.

Teknologiset innovaatiot diagnostiikkaprosessissa

Teknologiset innovaatiot ovat kiihdyttäneet merkittävästi syövän diagnoosia, erityisesti digitalisoimalla histopatologian leikkausta ja syvän oppimisen käyttöä. PMC.ncbi.nih.gov Perinteinen diagnostinen patologia on pitkä ja virhesyöttö.

Syvän oppimisen mallit sopivat kliinisiin tehtäviin, jotka vaativat korkeaa toistettavuutta ja alhaisen vikasietoisuuden. Historiallisella kehityksellä syvän oppimisen alueella ensimmäisistä hermosoluverkoista nykyaikaiseen konvoluutiohermoverkkoon (CNN) on parantunut merkittävästi diagnostisen tarkkuuden. Esimerkiksi kehitetty malli eturauhassyövän arviointia varten saavutti tarkkuuden 0,7, kun taas ihmisen patologit pystyivät kirjaamaan vain 0,61 tarkkuuden 0,61

Lisäksi graafinen pohjaiset hermoverkot (GNN) tarjoavat lupaavia lähestymistapoja sekä digitaalisen patologian suorituskyvyn että tulkittavuuden parantamiseksi. Nämä verkot mallisuhteet esineiden välillä ja ovat jo saavuttaneet menestyksen syöpädiagnoosin alalla, myös kolorektaalisyövän arvioinnissa tarkkuudella 97%.

Big Datan ja AI: n rooli lääketieteessä

Digitaalinen muutos johtaa käytettävissä olevien tietojen räjähdykseen, jota voidaan käyttää tehokkaasti lääketieteessä. fraunhofer IKS korostaa, että keinotekoinen älykkyys voi nopeasti analysoida suuria määriä datan, joka johtaa yksilöllisyyteen. Tätä kehitystä tukee lääketieteellisen ja ei-lääketieteellisen tiedon verkottuminen, mikä mahdollistaa tehokkaat ja rationaaliset päätökset.