Revolucija pri diagnozi raka: KI preoblikuje patologijo!

Revolucija pri diagnozi raka: KI preoblikuje patologijo!

Erlangen, Deutschland - Kot del projekta inovativnega sodelovanja med Univerzitetna bolnišnica v Caltagironeu v Caltagironeu, Italily, Italy, Italy patologija

Umetna inteligenca lahko podpira patologe pri učinkovitejšem prepoznavanju raka in ocenjevanju vzorcev tkiv. Vendar je uporaba AI trenutno omejena v patologiji, saj se na mikroskopu tradicionalno izvajajo številni procesi analiz. Da bi obvladali te izzive, bolnišnica Gravin rutinsko digitalizira vse reze tkiv, kar znatno izboljša razpoložljivost digitalnih podatkov.

Integracija AI v delovni tok

Bistveni element projekta je razvoj postopka za samodejno vključevanje analize AI v delovni tok patološkega laboratorija. Vzorci tkiva se predelajo v tanke reze in nato digitalizirajo, tako da se diagnoza postavi na računalniški monitor. Takoj, ko novi pregledi vstopijo v laboratorijski informacijski sistem (LIS), se analiza AI samodejno aktivira. Patologi lahko zahtevajo tudi analize "na zahtevo", kar izboljša prožnost in učinkovitost v diagnostičnem procesu.

Rezultati analize AI so vizualizirani v obliki toplotnih zemljevidov v LIS, da bi poudarili rakave regije. Cilj projekta je izboljšati natančnost algoritmov in spodbujati integracijo modelov globokega učenja v druge patološke oddelke.

tehnološke inovacije v diagnostičnem procesu

Tehnološke inovacije so znatno pospešile diagnozo raka, zlasti z digitalizacijo rezanja histopatologije in uporabo globokega učenja. V skladu s člankom o pmc.ncbi.nih.gov je tradicionalna diagnostična patologija dolgotrajna in napak -ki se nanašajo na nujne potrebe.

Modeli globokega učenja so primerni za klinične naloge, ki zahtevajo visoko obnovljivost in nizko toleranco na napake. Zgodovinski razvoj na področju globokega učenja, od prvih nevronskih omrežij do sodobnih konvolucijskih nevronskih omrežij (CNNS), so znatno izboljšali diagnostično natančnost. Na primer, razvit model za oceno ocenjevanja raka prostate je dosegel natančnost 0,7, medtem ko so človeški patologi lahko zabeležili le natančnost 0,61

Poleg tega grafične nevronske mreže (GNN) ponujajo obetavne pristope za izboljšanje učinkovitosti in interpretabilnosti v digitalni patologiji. Ta omrežja modelirajo razmerja med predmeti in so že dosegli uspeh na področju diagnoze raka, tudi pri oceni raka debelega črevesa in danke z natančnostjo 97%.

Vloga velikih podatkov in AI v medicini

Digitalna sprememba vodi do eksplozije razpoložljivih podatkov, ki jih je mogoče učinkovito uporabiti v medicini. fraunhofer iks poudarja, da lahko umetna diagnoza hitro analizirajo podatki. Ta razvoj podpira mreženje medicinskih in nemedicinskih podatkov, ki omogočajo učinkovite in racionalne odločitve.

Na splošno projekt med univerzitetno bolnišnico in bolnišnico Gravin kaže, kako inteligentna kombinacija AI in digitalne patologije ne samo izboljša učinkovitost, ampak lahko tudi poveča diagnostično natančnost. Ta napredek je ključnega pomena za povečanje pojavnosti raka in s tem povezanih izzivov za zdravstveno varstvo.

Details
OrtErlangen, Deutschland
Quellen

Kommentare (0)