Революция в медицината: AI подобрява хистопатологичните диагнози!

Революция в медицината: AI подобрява хистопатологичните диагнози!

Изследователи от Университетския медицински център Майнц и Техническия университет в Дрезден са идентифицирали потенциална уязвимост в популярни AI модели, използвани при обработката на медицински изображения. Проучването, озаглавено „Случайни бързи инжекции върху визуално-езикови модели в хистопатологията в реалния живот“, изследва влиянието на текстовата информация върху анализа на данните от медицински изображения. Работата е публикувана в NEJM AI, 2(6), AIcs2500078 и се извършва от група, ръководена от авторите Clusmann, J., Schulz, S.J.K. и други изследователи. Тези резултати биха могли да имат значителни последици за използването на AI в хистопатологичната диагностика.

Уникалната методология на изследването описва как текстовото въвеждане може да бъде имплантирано в системи за анализ на изображения, за да повлияе на техните резултати. Това потенциално може да застраши вземането на медицински решения. Контактът за допълнителна информация води до PD д-р Sebastian Försch от Университетския медицински център Майнц и проф. д-р Jakob Nikolas Kather от TU Dresden, и двамата се считат за водещи експерти в тази област.

Клинично значение на AI в патологията

Като част от изследването на AI бяха представени различни подходи за използване при обработка на медицински изображения. Хуанг и др. (2023) как AI идентифицира характеристики в хистопатологични изображения, свързани с отговорите на неоадювантна химиотерапия при рак на гърдата. Това допълва констатациите на Campanella et al. (2019), които демонстрираха изчислителна патология, използвайки слабо контролирани методи за дълбоко обучение.

Тези разработки ясно показват, че AI става все по-важен в дигиталната патология. Системата ALBRT за предсказване на клетъчния състав в хистологични изображения показва как AI услугите могат да се използват за подобряване на диагностиката. Такива технологии биха могли значително да повишат диагностичната ефективност и безопасността на пациентите, тема, разгледана от Singh и Graber (2015).

Влиянието на мрежите за данни върху медицината

Дигитализацията води до огромни количества данни, чието ефективно използване вече е видимо в така наречената Индустрия 4.0. В медицината вземането под внимание на медицински и немедицински данни може да оптимизира процесите на вземане на решения и да индивидуализира терапиите. Големите данни и изкуственият интелект са ключови термини тук. Тези технологии не само улесняват вземането на клинични решения, но също така и мониторинг на хронични заболявания и управление на болнични данни.

В медицината бързият анализ на големи количества данни с помощта на AI отваря нови перспективи. Приложенията варират от обработка на медицински изображения и диагностика до робот-асистирана хирургия. Ясно е, че иновативните подходи към надеждността и валидирането на методите на ИИ са от съществено значение, особено в чувствителната област на медицинската диагностика.

В обобщение може да се каже, че изследванията в Университета по медицина в Майнц и ТУ Дрезден не само показват основните предизвикателства на ИИ в патологията, но също така очертават неговия огромен потенциал за бъдещето на медицинската диагностика. В този контекст непрекъснатото обсъждане и по-нататъшното развитие на технологиите е от съществено значение за гарантиране на безопасността и ефективността на здравеопазването. Контакти с пресата Барбара Райнке от Медицинския център на университета Майнц и Аня Щюбнер от ТУ Дрезден са на разположение за допълнителна информация.