Revolucija u dijagnozi raka: KI transformira patologiju!
Revolucija u dijagnozi raka: KI transformira patologiju!
Erlangen, Deutschland - kao dio projekta inovativne suradnje između Umjetna inteligencija može podržati patologe u učinkovitijem identificiranju raka i procjeni uzoraka tkiva. Međutim, upotreba AI trenutno je ograničena u patologiji, jer se mnogi procesi analize tradicionalno provode na mikroskopu. Kako bi savladao ove izazove, bolnica Gravina rutinski digitalizira sve rezove tkiva, što značajno poboljšava dostupnost digitalnih podataka.
Integracija AI u tijek rada
Bitan element projekta je razvoj postupka za automatsku integraciju AI analize u tijek rada Patološkog laboratorija. Uzorci tkiva obrađuju se u tanke rezove, a zatim digitaliziraju tako da se dijagnoza postavi na monitoru računala. Čim nova skeniranja uđu u laboratorijski informacijski sustav (LIS), AI analiza se automatski aktivira. Patolozi također mogu zatražiti analize "na zahtjev", što poboljšava fleksibilnost i učinkovitost u dijagnostičkom procesu.
Rezultati AI analize vizualizirani su u obliku toplinskih karata u LIS-u kako bi se naglasile regije slične raku. Cilj projekta je poboljšati točnost algoritama i promicati integraciju modela dubokog učenja u drugim odjelima za patologiju.
Tehnološke inovacije u dijagnostičkom procesu
Tehnološke inovacije značajno su ubrzale dijagnozu raka, posebno digitalizacijom rezanja histopatologije i korištenjem dubokog učenja. Prema članku o pmc.ncbi.nih.gov , tradicionalna dijagnostička patologija je dugačka i pogreška -što se odnosi na povećanje raka i stresa.
Modeli dubokog učenja prikladni su za kliničke zadatke koji zahtijevaju visoku obnovljivost i nisku toleranciju na greške. Povijesni razvoj u području dubokog učenja, od prvih neuronskih mreža do modernih konvolucijskih neuronskih mreža (CNNS), značajno su poboljšali dijagnostičku točnost. Na primjer, razvijeni model ocjene ocjenjivanja raka prostate postigao je točnost od 0,7, dok su ljudski patolozi mogli zabilježiti samo točnost od 0,61
Pored toga, neuronske mreže na bazi grafike (GNN) nude obećavajuće pristupe za poboljšanje performansi i interpretabilnosti u digitalnoj patologiji. Ove mreže modeliraju odnose između objekata i već su postigle uspjeh u području dijagnoze raka, uključujući procjenu kolorektalnog karcinoma s točnošću od 97%.
Uloga velikih podataka i AI u medicini
Digitalna promjena dovodi do eksplozije dostupnih podataka koji se mogu učinkovito koristiti u medicini. Fraunhofer IKS Podaci koji se brzo mogu pojaviti na temelju podataka, koji se mogu brzo pojaviti. Taj je razvoj podržan umrežavanjem medicinskih i nemedicinskih podataka, što omogućava učinkovite i racionalne odluke.
Sveukupno, projekt između Sveučilišne bolnice i bolnice Gravina pokazuje kako inteligentna kombinacija AI i digitalne patologije ne samo da poboljšava učinkovitost, već može povećati i dijagnostičku točnost. Taj je napredak presudan u kontekstu povećanja incidencije raka i povezanih izazova za zdravstvo.
| Details | |
|---|---|
| Ort | Erlangen, Deutschland |
| Quellen | |