Suche
Mein Konto
Revolution inden for medicin: AI forbedrer histopatologiske diagnoser!
Mainz University Medical Center udfører innovative undersøgelser af AI-understøttet medicinsk billedanalyse og uddanner specialister.
Revolution inden for medicin: AI forbedrer histopatologiske diagnoser!
Forskere ved University Medical Center Mainz og Technical University of Dresden har identificeret en potentiel sårbarhed i populære AI-modeller, der bruges i medicinsk billedbehandling. Undersøgelsen, med titlen "Incidental Prompt Injections on Vision-Language Models in Real-Life Histopathology," undersøger indflydelsen af tekstinformation på analysen af medicinske billeddata. Værket blev publiceret i NEJM AI, 2(6), AIcs2500078, og er udført af en gruppe ledet af forfatterne Clusmann, J., Schulz, S. J. K. og andre forskere. Disse resultater kan have betydelige implikationer for brugen af AI i histopatologisk diagnostik.
Undersøgelsens unikke metodologi beskriver, hvordan tekstinput kan implanteres i billedanalysesystemer for at påvirke deres resultater. Dette kan potentielt bringe medicinsk beslutningstagning i fare. Kontakten for yderligere information fører til PD Dr. Sebastian Försch fra University Medical Center Mainz og Prof. Dr. Jakob Nikolas Kather fra TU Dresden, som begge anses for at være førende eksperter på dette område.
Klinisk relevans af AI i patologi
Som en del af AI-forskning blev forskellige tilgange til brug i medicinsk billedbehandling præsenteret. Huang et al. (2023) hvordan AI identificerer træk i histopatologiske billeder forbundet med respons på neoadjuverende kemoterapi ved brystkræft. Dette supplerer resultaterne af Campanella et al. (2019), som demonstrerede computerpatologi ved hjælp af svagt overvågede deep learning-metoder.
Denne udvikling gør det klart, at kunstig intelligens bliver stadig vigtigere inden for digital patologi. ALBRT-systemet til forudsigelse af cellesammensætning i histologiske billeder viser, hvordan AI-tjenester kan bruges til at forbedre diagnostik. Sådanne teknologier kan øge den diagnostiske effektivitet og patientsikkerheden betydeligt, et emne behandlet af Singh og Graber (2015).
Datanetværks indflydelse på medicin
Digitalisering fører til enorme mængder data, hvis effektive anvendelse allerede er synlig i den såkaldte Industri 4.0. Inden for medicin kan hensyntagen til medicinske og ikke-medicinske data optimere beslutningsprocesser og individualisere behandlinger. Big data og kunstig intelligens er nøglebegreber her. Disse teknologier letter ikke kun klinisk beslutningstagning, men også overvågning af kroniske sygdomme og hospitalsdatahåndtering.
Inden for medicin åbner den hurtige analyse af store mængder data ved hjælp af AI nye perspektiver. Anvendelser spænder fra medicinsk billedbehandling og diagnostik til robotassisteret kirurgi. Det er klart, at innovative tilgange til troværdighed og validering af AI-metoder er afgørende, især inden for det følsomme område af medicinsk diagnostik.
Sammenfattende kan det siges, at forskningen ved Mainz University Medicine og TU Dresden ikke kun viser de grundlæggende udfordringer ved AI inden for patologi, men også skitserer dets enorme potentiale for fremtiden for medicinsk diagnostik. I denne sammenhæng er kontinuerlig diskussion og videreudvikling af teknologier afgørende for at sikre sikkerheden og effektiviteten af sundhedsvæsenet. Pressekontakter Barbara Reinke fra Mainz University Medical Center og Anja Stübner fra TU Dresden er tilgængelige for yderligere information.