Revolūcija vēža diagnostikā: Ki pārveido patoloģiju!

Revolūcija vēža diagnostikā: Ki pārveido patoloģiju!

Erlangen, Deutschland - kā daļa no inovatīvas sadarbības projekta starp Universitātes slimnīca un gravīna slimnīcai CALTAGIRONONOSO, INITIJA INIIORIĀLISĀLISKĀLISKĀS INI). Mērķis ir optimizēt diagnostikas procesu, izmantojot jaunākos AI algoritmus.

Mākslīgais intelekts var atbalstīt patologus vēža identificēšanā efektīvāk un novērtēt audu paraugus. Tomēr AI lietošana pašlaik ir ierobežota patoloģijā, jo mikroskopā tradicionāli tiek veikti daudzi analīzes procesi. Lai apgūtu šos izaicinājumus, Gravina slimnīca regulāri digitalizē visus audu griezumus, kas ievērojami uzlabo digitālo datu pieejamību.

AI integrācija darbplūsmā

Būtisks projekta elements ir AI analīzes automātiskas integrācijas procedūras izstrāde patoloģiskās laboratorijas darbplūsmā. Audu paraugus apstrādā plānos griezumos un pēc tam digitalizē tā, lai diagnoze tiktu veikta datora monitorā. Tiklīdz laboratorijas informācijas sistēmā (LIS) tiek ieviesti jauni skenējumi, AI analīze tiek automātiski aktivizēta. Patologi var arī pieprasīt "analīzes pēc pieprasījuma", kas uzlabo diagnostikas procesa elastību un efektivitāti.

AI analīzes rezultāti tiek vizualizēti siltuma karšu veidā LIS, lai uzsvērtu vēzim līdzīgus reģionus. Projekta mērķis ir uzlabot algoritmu precizitāti un veicināt dziļo mācību modeļu integrāciju citās patoloģijas nodaļās.

Tehnoloģiskie jauninājumi diagnostikas procesā

Tehnoloģiskie jauninājumi ir ievērojami paātrinājuši vēža diagnozi, jo īpaši, digitalizējot histopatoloģijas griešanu un dziļas mācīšanās izmantošanu. Saskaņā ar rakstu par pmc.ncbi.nih.gov , tradicionālā diagnostiskā patoloģija ir ilgstoša un kļūda -

Dziļās mācīšanās modeļi ir piemēroti klīniskiem uzdevumiem, kuriem nepieciešama augsta reproducējamība un zemas vainas tolerance. Vēstures attīstība dziļas mācīšanās jomā, sākot no pirmajiem neironu tīkliem un beidzot ar mūsdienu konvolūcijas neironu tīkliem (CNN), ir ievērojami uzlabojuši diagnostikas precizitāti. Piemēram, izstrādāts prostatas vēža novērtēšanas novērtēšanas modelis sasniedza precizitāti 0,7, savukārt cilvēku patologi varēja reģistrēt tikai 0,61 precizitāti

Turklāt uz grafikiem balstīti neironu tīkli (GNN) piedāvā daudzsološas pieejas, lai uzlabotu gan digitālās patoloģijas veiktspēju, gan interpretējamību. Šie tīkli modelē attiecības starp objektiem un jau ir guvuši panākumus vēža diagnozes jomā, ieskaitot kolorektālā vēža novērtēšanu ar precizitāti 97%.

Lielo datu un AI loma medicīnā

Digitālās izmaiņas noved pie pieejamo datu eksplozijas, ko var efektīvi izmantot medicīnā. frraunhofer ks uzsver, ka artikāls intelekts var ātri analizēt. Šo attīstību atbalsta medicīnisko un nemedicīnisko datu tīkls, kas ļauj efektīvi un racionāli lēmumi.