Revoluția în diagnosticul cancerului: KI transformă patologia!

Revoluția în diagnosticul cancerului: KI transformă patologia!

Erlangen, Deutschland - Ca parte a unui proiect inovator de cooperare între spitalul universitar și Spitalul Gravina din Caltagirone, Italia este integrarea Artificial Intelligence ( Patologie

Inteligența artificială poate sprijini patologii în identificarea mai eficientă a cancerului și evaluarea probelor de țesut. Cu toate acestea, utilizarea AI este în prezent limitată în patologie, deoarece multe procese de analiză sunt realizate în mod tradițional la microscop. Pentru a stăpâni aceste provocări, Spitalul Gravina digitalizează în mod obișnuit toate reducerile de țesuturi, ceea ce îmbunătățește semnificativ disponibilitatea datelor digitale.

Integrarea AI în fluxul de lucru

Un element esențial al proiectului este dezvoltarea unei proceduri pentru integrarea automată a analizei AI în fluxul de lucru al laboratorului patologic. Probele de țesut sunt prelucrate în tăieturi subțiri și apoi digitalizate, astfel încât diagnosticul să fie făcut pe monitorul computerului. De îndată ce noile scanări intră în sistemul de informații de laborator (LIS), analiza AI este activată automat. Patologii pot solicita, de asemenea, analize „la cerere”, ceea ce îmbunătățește flexibilitatea și eficiența în procesul de diagnostic.

Rezultatele analizei AI sunt vizualizate sub formă de hărți de căldură în LIS pentru a sublinia regiunile asemănătoare cancerului. Proiectul își propune să îmbunătățească exactitatea algoritmilor și să promoveze integrarea modelelor de învățare profundă în alte departamente de patologie.

inovații tehnologice în procesul de diagnostic

Inovațiile tehnologice au accelerat semnificativ diagnosticul de cancer, în special prin digitalizarea tăierii histopatologiei și utilizarea învățării profunde. Conform unui articol despre pmc.ncbi.nih.gov , patologia diagnostică tradițională este lungă și eroare -prone, care, în viziunea creșterii cancerului și a stresului creează o necesitate de urgență pentru acțiune.

Modelele de învățare profundă sunt potrivite pentru sarcini clinice care necesită o reproductibilitate ridicată și o toleranță scăzută a erorilor. Evoluțiile istorice în domeniul învățării profunde, de la primele rețele neuronale la rețele neuronale convoluționale moderne (CNN), au îmbunătățit semnificativ precizia diagnostică. De exemplu, un model dezvoltat pentru evaluarea clasificării în cancerul de prostată a obținut o precizie de 0,7, în timp ce patologii umani nu au putut decât să înregistreze o precizie de 0,61

În plus, rețelele neuronale bazate pe grafic (GNN) oferă abordări promițătoare pentru a îmbunătăți atât performanța, cât și interpretabilitatea în patologia digitală. Aceste rețele modelează relațiile dintre obiecte și au obținut deja succes în domeniul diagnosticului cancerului, inclusiv în evaluarea cancerului colorectal cu o precizie de 97%.

Rolul Big Data și AI în medicină

Schimbarea digitală duce la o explozie de date disponibile care pot fi utilizate eficient în medicină. Fraunhofer iks subliniază faptul că inteligența artificială poate analiza rapid sume mari de date, pe care le conduce la o individualizare a informațiilor. Această dezvoltare este susținută de rețeaua de date medicale și non-medicale, ceea ce permite decizii eficiente și raționale.