Επανάσταση στην ιατρική: Η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τις ιστοπαθολογικές διαγνώσεις!

Επανάσταση στην ιατρική: Η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τις ιστοπαθολογικές διαγνώσεις!

Ερευνητές στο Πανεπιστημιακό Ιατρικό Κέντρο του Μάιντς και στο Τεχνικό Πανεπιστήμιο της Δρέσδης εντόπισαν μια πιθανή ευπάθεια σε δημοφιλή μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται στην επεξεργασία ιατρικών εικόνων. Η μελέτη, με τίτλο "Συμπτωματικές έγκαιρες ενέσεις σε μοντέλα όρασης-γλώσσας στην ιστοπαθολογία της πραγματικής ζωής", εξετάζει την επίδραση των πληροφοριών κειμένου στην ανάλυση δεδομένων ιατρικών εικόνων. Η εργασία δημοσιεύτηκε στο NEJM AI, 2(6), AIcs2500078, και πραγματοποιείται από μια ομάδα με επικεφαλής τους συγγραφείς Clusmann, J., Schulz, S. J. K. και άλλους ερευνητές. Αυτά τα αποτελέσματα θα μπορούσαν να έχουν σημαντικές επιπτώσεις για τη χρήση του AI στην ιστοπαθολογική διαγνωστική.

Η μοναδική μεθοδολογία της μελέτης περιγράφει πώς η εισαγωγή κειμένου μπορεί να εμφυτευθεί σε συστήματα ανάλυσης εικόνας για να επηρεάσει τα αποτελέσματά τους. Αυτό θα μπορούσε να θέσει σε κίνδυνο τη λήψη ιατρικών αποφάσεων. Η επαφή για περισσότερες πληροφορίες οδηγεί στον PD Dr. Sebastian Försch από το Πανεπιστημιακό Ιατρικό Κέντρο του Mainz και τον καθηγητή Dr. Jakob Nikolas Kather από το TU Dresden, οι οποίοι και οι δύο θεωρούνται κορυφαίοι ειδικοί σε αυτόν τον τομέα.

Κλινική συνάφεια της ΑΙ στην παθολογία

Ως μέρος της έρευνας AI, παρουσιάστηκαν διάφορες προσεγγίσεις για χρήση στην επεξεργασία ιατρικής εικόνας. Οι Huang et al. (2023) πώς η τεχνητή νοημοσύνη προσδιορίζει χαρακτηριστικά σε ιστοπαθολογικές εικόνες που σχετίζονται με αποκρίσεις στη νεοεπικουρική χημειοθεραπεία στον καρκίνο του μαστού. Αυτό συμπληρώνει τα ευρήματα των Campanella et al. (2019) που κατέδειξε υπολογιστική παθολογία χρησιμοποιώντας μεθόδους βαθιάς μάθησης ασθενώς εποπτευόμενες.

Αυτές οι εξελίξεις καθιστούν σαφές ότι η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται ολοένα και πιο σημαντική στην ψηφιακή παθολογία. Το σύστημα ALBRT για την πρόβλεψη της κυτταρικής σύνθεσης σε ιστολογικές εικόνες δείχνει πώς οι υπηρεσίες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη βελτίωση των διαγνωστικών. Τέτοιες τεχνολογίες θα μπορούσαν να αυξήσουν σημαντικά τη διαγνωστική αποτελεσματικότητα και την ασφάλεια των ασθενών, ένα θέμα που ασχολήθηκαν οι Singh και Graber (2015).

Η επίδραση της δικτύωσης δεδομένων στην ιατρική

Η ψηφιοποίηση οδηγεί σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων, η αποτελεσματική χρήση των οποίων είναι ήδη ορατή στο λεγόμενο Industry 4.0. Στην ιατρική, η λήψη ιατρικών και μη ιατρικών δεδομένων μπορεί να βελτιστοποιήσει τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων και να εξατομικεύσει τις θεραπείες. Τα μεγάλα δεδομένα και η τεχνητή νοημοσύνη είναι βασικοί όροι εδώ. Αυτές οι τεχνολογίες όχι μόνο διευκολύνουν τη λήψη κλινικών αποφάσεων, αλλά και την παρακολούθηση χρόνιων ασθενειών και τη διαχείριση νοσοκομειακών δεδομένων.

Στην ιατρική, η ταχεία ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων με χρήση τεχνητής νοημοσύνης ανοίγει νέες προοπτικές. Οι εφαρμογές κυμαίνονται από την επεξεργασία ιατρικής εικόνας και τη διάγνωση έως τη χειρουργική με τη βοήθεια ρομπότ. Είναι σαφές ότι οι καινοτόμες προσεγγίσεις για την αξιοπιστία και την επικύρωση των μεθόδων τεχνητής νοημοσύνης είναι απαραίτητες, ειδικά στον ευαίσθητο τομέα των ιατρικών διαγνωστικών.

Συνοπτικά, μπορεί να ειπωθεί ότι η έρευνα στο Mainz University Medicine και στο TU Dresden όχι μόνο δείχνει τις θεμελιώδεις προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης στην παθολογία, αλλά σκιαγραφεί επίσης τις τεράστιες δυνατότητές της για το μέλλον της ιατρικής διάγνωσης. Σε αυτό το πλαίσιο, η συνεχής συζήτηση και η περαιτέρω ανάπτυξη των τεχνολογιών είναι απαραίτητη για τη διασφάλιση της ασφάλειας και της αποτελεσματικότητας της υγειονομικής περίθαλψης. Οι επαφές τύπου Barbara Reinke από το Ιατρικό Κέντρο του Πανεπιστημίου του Mainz και Anja Stübner από το TU Dresden είναι διαθέσιμες για περισσότερες πληροφορίες.