Revolutsioon meditsiinis: AI parandab histopatoloogilisi diagnoose!

Revolutsioon meditsiinis: AI parandab histopatoloogilisi diagnoose!

Mainzi ülikooli meditsiinikeskuse ja Dresdeni tehnikaülikooli teadlased on tuvastanud meditsiinilises pilditöötluses kasutatavate populaarsete tehisintellekti mudelite potentsiaalse haavatavuse. Uuringus pealkirjaga "Juhuslikud kiired süstid nägemis-keele mudelitele tegelikus histopatoloogias" uuritakse tekstiteabe mõju meditsiiniliste kujutiste andmete analüüsile. Töö avaldati ajakirjas NEJM AI, 2(6), AIcs2500078 ja seda teostab rühm, mida juhivad autorid Clusmann, J., Schulz, S. J. K. ja teised teadlased. Need tulemused võivad oluliselt mõjutada AI kasutamist histopatoloogilises diagnostikas.

Uuringu ainulaadne metoodika kirjeldab, kuidas tekstisisendit saab pildianalüüsisüsteemidesse siirdada, et nende tulemusi mõjutada. See võib potentsiaalselt ohustada meditsiiniliste otsuste tegemist. Lisateabe saamiseks võtke ühendust PD dr Sebastian Förschiga Mainzi ülikooli meditsiinikeskusest ja prof dr Jakob Nikolas Katheriga Dresdeni ülikoolist, keda mõlemat peetakse selle valdkonna juhtivateks ekspertideks.

AI kliiniline tähtsus patoloogias

AI-uuringute raames esitleti erinevaid lähenemisviise kasutamiseks meditsiinilises pilditöötluses. Huang et al. (2023), kuidas AI tuvastab histopatoloogiliste piltide tunnused, mis on seotud vastusega rinnavähi neoadjuvantsele keemiaravile. See täiendab Campanella et al. (2019), kes demonstreerisid arvutuslikku patoloogiat, kasutades nõrgalt juhendatud süvaõppe meetodeid.

Need arengud näitavad, et tehisintellekt muutub digitaalpatoloogias üha olulisemaks. ALBRT-süsteem rakkude koostise ennustamiseks histoloogilistel piltidel näitab, kuidas AI teenuseid saab diagnostika parandamiseks kasutada. Sellised tehnoloogiad võivad oluliselt suurendada diagnostika tõhusust ja patsientide ohutust, mida käsitlesid Singh ja Graber (2015).

Andmevõrgustiku mõju meditsiinile

Digitaliseerimine toob endaga kaasa tohutud andmemahud, mille tõhus kasutamine on näha juba nn Tööstus 4.0-s. Meditsiinis võib meditsiiniliste ja mittemeditsiiniliste andmete arvessevõtmine optimeerida otsustusprotsesse ja individualiseerida ravimeetodeid. Suurandmed ja tehisintellekt on siin võtmeterminid. Need tehnoloogiad ei hõlbusta mitte ainult kliiniliste otsuste tegemist, vaid ka krooniliste haiguste jälgimist ja haiglaandmete haldamist.

Meditsiinis avab suurte andmemahtude kiire analüüs tehisintellekti abil uusi perspektiive. Rakendused ulatuvad meditsiinilisest pilditöötlusest ja diagnostikast kuni roboti abiga kirurgiani. On selge, et tehisintellekti meetodite usaldusväärsuse ja valideerimise uuenduslikud lähenemisviisid on olulised, eriti meditsiinilise diagnostika tundlikus valdkonnas.

Kokkuvõttes võib öelda, et Mainzi ülikooli meditsiini ja Dresdeni ülikooli teadusuuringud ei näita mitte ainult tehisintellekti põhilisi väljakutseid patoloogias, vaid toovad välja ka selle tohutu potentsiaali meditsiinilise diagnostika tuleviku jaoks. Sellega seoses on tervishoiu ohutuse ja tõhususe tagamiseks hädavajalik pidev arutelu ja tehnoloogiate edasiarendamine. Lisateabe saamiseks on saadaval pressikontaktid Barbara Reinke Mainzi ülikooli meditsiinikeskusest ja Anja Stübner TLÜ Dresdenist.