Forradalom a rák diagnosztizálásában: A KI átalakítja a patológiát!

Forradalom a rák diagnosztizálásában: A KI átalakítja a patológiát!

Erlangen, Deutschland - A A mesterséges intelligencia támogathatja a patológusokat a rák hatékonyabb azonosításában és a szövetminták értékelésében. Az AI használata azonban jelenleg korlátozott a patológiában, mivel sok elemzési folyamatot hagyományosan a mikroszkópon végeznek. E kihívások elsajátítása érdekében a Gravina Kórház rutinszerűen digitalizálja az összes szövetcsökkentést, ami jelentősen javítja a digitális adatok rendelkezésre állását.

Az AI integrálása a munkafolyamatba

A projekt alapvető eleme az AI elemzés automatikus integrálására szolgáló eljárás kidolgozása a kóros laboratórium munkafolyamatába. A szöveti mintákat vékony vágásokká dolgozják fel, majd digitalizálják, hogy a diagnózis a számítógép monitorán készüljön. Amint az új szkennelések belépnek a laboratóriumi információs rendszerbe (LIS), az AI elemzés automatikusan aktiválódik. A patológusok "igény szerint" elemzéseket is kérhetnek, ami javítja a diagnosztikai folyamat rugalmasságát és hatékonyságát.

Az AI elemzés eredményeit a LIS hőtérképek formájában kell megjeleníteni a rákszerű régiók hangsúlyozása érdekében. A projekt célja az algoritmusok pontosságának javítása és a mély tanulási modellek integrációjának előmozdítása más patológiákba.

Technológiai innovációk a diagnosztikai folyamatban

A

technológiai innovációk jelentősen felgyorsították a rák diagnosztizálását, különösen a hisztopatológia vágásának digitalizálásával és a mély tanulás felhasználásával. A pmc.ncbi.nih.gov című cikk szerint a hagyományos diagnosztikai patológia hosszú és hibás -proone -, amely az növekvő rák és a stressz szempontjából urgent igényel.

A mély tanulási modellek alkalmasak olyan klinikai feladatokra, amelyek magas reprodukálhatóságot és alacsony hibatűrést igényelnek. A mély tanulás területén a történelmi fejlemények, az első neuronális hálózatoktól a modern konvolúciós neurális hálózatokig (CNNS), jelentősen javították a diagnosztikai pontosságot. Például a prosztatarákban végzett értékelés osztályozásának fejlett modellje 0,7 pontosságot ért el, míg az emberi patológusok csak 0,61 pontosságot tudtak rögzíteni.

Ezenkívül a grafikus alapú neurális hálózatok (GNNS) ígéretes megközelítéseket kínálnak a digitális patológia teljesítményének és értelmezésének javítására. Ezek a hálózatok modellek közötti kapcsolatokat modelleznek az objektumok között, és már sikeresek voltak a rákdiagnosztika területén, ideértve a vastagbélrák értékelését, 97%-os pontossággal.

A nagy adatok és az AI szerepe az orvostudományban

A digitális változás a rendelkezésre álló adatok robbanásához vezet, amelyek hatékonyan felhasználhatók az orvostudományban. Fraunhofer Iks hangsúlyozza, hogy a mesterséges intelligencia gyorsan elemezheti az adatokat, és egy magánszemélyen átadja az egyéni adagokat. Ezt a fejleményt az orvosi és nem orvosi adatok hálózatépítése támogatja, amely lehetővé teszi a hatékony és racionális döntéseket.

Az Egyetemi Kórház és a Gravina Kórház közötti projekt általánosságban azt mutatja, hogy az AI és a digitális patológia intelligens kombinációja nemcsak javítja a hatékonyságot, hanem növeli a diagnosztikai pontosságot is. Ez az előrelépés döntő jelentőségű a rák előfordulásának és az egészségügyi ellátáshoz kapcsolódó kihívásokkal összefüggésben.

Details
OrtErlangen, Deutschland
Quellen

Kommentare (0)