Revolution i cancerdiagnos: KI förvandlar patologin!
Revolution i cancerdiagnos: KI förvandlar patologin!
Erlangen, Deutschland - som en del av ett innovativt samarbetsprojekt mellan University Hospital och Gravina Hospital i Caltagiron, Italy är integration av konstgjorda Pathical. Målet är att optimera den diagnostiska processen genom att använda de senaste AI -algoritmerna genomförs denna utveckling, medan i Tyskland är över 1,4 miljoner cancer registrerade, ofta till följd av vävnadsundersökningar efter tumör.
Konstgjord intelligens kan stödja patologer i att identifiera cancer mer effektivt och utvärdera vävnadsprover. Användningen av AI är emellertid för närvarande begränsad i patologi, eftersom många analysprocesser traditionellt genomförs på mikroskopet. För att behärska dessa utmaningar digitaliserar Gravina Hospital rutinmässigt alla vävnadsnedskärningar, vilket avsevärt förbättrar tillgängligheten av digital data.
Integration av AI i arbetsflödet
Ett väsentligt element i projektet är utvecklingen av en procedur för automatisk integration av AI -analysen i arbetsflödet i det patologiska laboratoriet. Vävnadsproven bearbetas till tunna snitt och digitaliseras sedan så att diagnosen ställs på datorskärmen. Så snart nya skanningar kommer in i laboratoriedformationssystemet (LIS) aktiveras AI -analysen automatiskt. Patologer kan också begära "on-demand" -analyser, vilket förbättrar flexibilitet och effektivitet i diagnostisk process.
Resultaten från AI-analysen visualiseras i form av värmekartor i LIS för att betona cancerliknande regioner. Projektet syftar till att förbättra algoritmernas noggrannhet och att främja integrationen av djupa inlärningsmodeller i andra patologiska avdelningar.
Teknologiska innovationer i diagnostisk process
Teknologiska innovationer har avsevärt påskyndat diagnosen cancer, särskilt genom digitalisering av histopatologiskärning och användning av djup inlärning. Enligt en artikel på pmc.ncbi.nih.gov , är den traditionella diagnostiska patologin långvarig och felpron, som i sikte av ökningen av cancer och stress skapar ett urgent behov.
Djupa inlärningsmodeller är lämpliga för kliniska uppgifter som kräver hög reproducerbarhet och låg feltolerans. Historisk utveckling inom djupinlärning, från de första neuronala nätverken till moderna konvolutionella neurala nätverk (CNN), har förbättrat diagnostisk noggrannhet avsevärt. Till exempel uppnådde en utvecklad modell för bedömning av betyg i prostatacancer en noggrannhet på 0,7, medan mänskliga patologer bara kunde registrera en noggrannhet på 0,61
Dessutom erbjuder grafiska baserade neurala nätverk (GNN) lovande tillvägagångssätt för att förbättra både prestanda och tolkbarhet i digital patologi. Dessa nätverk modellerar förhållanden mellan objekt och har redan uppnått framgång inom området cancerdiagnos, inklusive vid utvärderingen av kolorektal cancer med en noggrannhet på 97%.
Big Data och AI: s roll i medicin
Den digitala förändringen leder till en explosion av tillgängliga data som kan användas effektivt i medicinen. fraunhofer iks betonar att artificiell intelligens snabbt analyserar stora faster, vilket en individuell metod och en individuell diagnost. Denna utveckling stöds av nätverk av medicinska och icke-medicinska data, som möjliggör effektiva och rationella beslut.
Sammantaget visar projektet mellan universitetssjukhuset och Gravina -sjukhuset hur den intelligenta kombinationen av AI och digital patologi inte bara förbättrar effektiviteten, utan kan också öka diagnostisk noggrannhet. Denna framsteg är avgörande i samband med att öka cancerincidensen och de tillhörande utmaningarna för sjukvård.
Details | |
---|---|
Ort | Erlangen, Deutschland |
Quellen |
Kommentare (0)