Revoluce v medicíně: AI zlepšuje histopatologické diagnózy!

Revoluce v medicíně: AI zlepšuje histopatologické diagnózy!

Výzkumníci z University Medical Center Mainz a Technické univerzity v Drážďanech identifikovali potenciální zranitelnost v populárních modelech umělé inteligence používaných při zpracování lékařských snímků. Studie s názvem „Incidental Prompt Injections on Vision-Luage Models in Real-Life Histopathology“ zkoumá vliv textových informací na analýzu lékařských obrazových dat. Práce byla publikována v NEJM AI, 2(6), AIcs2500078 a provádí ji skupina vedená autory Clusmannem, J., Schulzem, S. J. K. a dalšími badateli. Tyto výsledky by mohly mít významné důsledky pro použití AI v histopatologické diagnostice.

Jedinečná metodologie studie popisuje, jak lze textový vstup implantovat do systémů analýzy obrazu, aby se ovlivnily jejich výsledky. To by mohlo potenciálně ohrozit rozhodování lékařů. Kontakt pro další informace vede na PD Dr. Sebastiana Försche z University Medical Center Mainz a Prof. Dr. Jakoba Nikolase Kathera z TU Dresden, kteří jsou oba považováni za přední odborníky v této oblasti.

Klinický význam AI v patologii

V rámci výzkumu AI byly představeny různé přístupy pro využití v lékařském zpracování obrazu. Huang a kol. (2023), jak AI identifikuje rysy v histopatologických obrazech souvisejících s odpověďmi na neoadjuvantní chemoterapii u rakoviny prsu. To doplňuje zjištění Campanella et al. (2019), kteří prokázali výpočetní patologii pomocí slabě kontrolovaných metod hlubokého učení.

Tento vývoj jasně ukazuje, že AI je v digitální patologii stále důležitější. Systém ALBRT pro predikci buněčného složení v histologických snímcích ukazuje, jak lze služby umělé inteligence využít ke zlepšení diagnostiky. Takové technologie by mohly výrazně zvýšit efektivitu diagnostiky a bezpečnost pacientů, což je téma, kterému se věnovali Singh a Graber (2015).

Vliv datových sítí na medicínu

Digitalizace vede k enormním množstvím dat, jejichž efektivní využití je vidět již v tzv. Průmyslu 4.0. V lékařství může zohlednění lékařských a nelékařských údajů optimalizovat rozhodovací procesy a individualizovat terapie. Klíčovými pojmy jsou zde velká data a umělá inteligence. Tyto technologie usnadňují nejen klinické rozhodování, ale také monitorování chronických onemocnění a správu nemocničních dat.

V lékařství otevírá rychlá analýza velkého množství dat pomocí umělé inteligence nové perspektivy. Aplikace sahají od lékařského zpracování obrazu a diagnostiky až po roboticky asistovanou chirurgii. Je zřejmé, že inovativní přístupy k důvěryhodnosti a validaci metod umělé inteligence jsou zásadní, zejména v citlivé oblasti lékařské diagnostiky.

Souhrnně lze říci, že výzkum na Mainz University Medicine a TU Dresden ukazuje nejen zásadní výzvy AI v patologii, ale také nastiňuje její nesmírný potenciál pro budoucnost lékařské diagnostiky. V této souvislosti je pro zajištění bezpečnosti a účinnosti zdravotní péče nezbytná neustálá diskuse a další rozvoj technologií. Pro další informace jsou k dispozici tiskové kontakty Barbara Reinke z Mainz University Medical Center a Anja Stübner z TU Dresden.