Vallankumous lääketieteessä: AI parantaa histopatologisia diagnooseja!

Vallankumous lääketieteessä: AI parantaa histopatologisia diagnooseja!

Mainzin yliopistollisen lääketieteellisen keskuksen ja Dresdenin teknisen yliopiston tutkijat ovat havainneet mahdollisen haavoittuvuuden lääketieteellisessä kuvankäsittelyssä käytetyissä suosituissa tekoälymalleissa. Tutkimuksessa, jonka otsikko on "Satunnaiset pikainjektiot visio-kielimalleissa tosielämän histopatologiassa", tutkitaan tekstitietojen vaikutusta lääketieteellisten kuvatietojen analysointiin. Työ julkaistiin julkaisussa NEJM AI, 2(6), AIcs2500078, ja sen suorittaa ryhmä, jota johtaa kirjoittajat Clusmann, J., Schulz, S. J. K. ja muut tutkijat. Näillä tuloksilla voi olla merkittäviä vaikutuksia tekoälyn käyttöön histopatologisessa diagnostiikassa.

Tutkimuksen ainutlaatuinen metodologia kuvaa, kuinka tekstisyöttöä voidaan istuttaa kuva-analyysijärjestelmiin niiden tuloksiin vaikuttamiseksi. Tämä saattaa vaarantaa lääketieteellisen päätöksenteon. Yhteydenotot lisätietojen saamiseksi johtavat PD Dr. Sebastian Förschiin Mainzin yliopistollisen lääketieteellisen keskuksen ja professori tohtori Jakob Nikolas Katherin TU Dresdenistä, joita molempia pidetään tämän alueen johtavina asiantuntijoina.

Tekoälyn kliininen merkitys patologiassa

Osana tekoälytutkimusta esiteltiin erilaisia ​​lähestymistapoja lääketieteellisen kuvankäsittelyn käyttöön. Huang et ai. (2023) kuinka tekoäly tunnistaa piirteitä histopatologisista kuvista, jotka liittyvät vasteisiin rintasyövän neoadjuvanttikemoterapiaan. Tämä täydentää Campanellan et al. (2019), joka osoitti laskennallisen patologian heikosti valvotuilla syväoppimismenetelmillä.

Nämä kehityssuunnat tekevät selväksi, että tekoäly on tulossa yhä tärkeämmäksi digitaalisessa patologiassa. ALBRT-järjestelmä solukoostumuksen ennustamiseen histologisissa kuvissa näyttää, kuinka tekoälypalveluita voidaan käyttää diagnostiikan parantamiseen. Tällaiset tekniikat voisivat merkittävästi lisätä diagnostiikan tehokkuutta ja potilasturvallisuutta, jota Singh ja Graber (2015) käsittelivät.

Tietoverkottumisen vaikutus lääketieteeseen

Digitalisaatio johtaa valtaviin tietomääriin, joiden tehokas käyttö näkyy jo ns. Teollisuus 4.0:ssa. Lääketieteessä lääketieteellisten ja ei-lääketieteellisten tietojen huomioon ottaminen voi optimoida päätöksentekoprosesseja ja yksilöidä hoitoja. Big data ja tekoäly ovat keskeisiä termejä tässä. Nämä tekniikat eivät ainoastaan ​​helpota kliinistä päätöksentekoa, vaan myös kroonisten sairauksien seurantaa ja sairaalatietojen hallintaa.

Lääketieteessä suurten tietomäärien nopea analysointi tekoälyn avulla avaa uusia näkökulmia. Sovellukset vaihtelevat lääketieteellisestä kuvankäsittelystä ja diagnostiikasta robottiavusteiseen leikkaukseen. On selvää, että innovatiiviset lähestymistavat tekoälymenetelmien luotettavuuteen ja validointiin ovat välttämättömiä erityisesti lääketieteellisen diagnostiikan herkällä alueella.

Yhteenvetona voidaan todeta, että Mainzin yliopistolääketieteen ja Dresdenin yliopiston tutkimus ei ainoastaan ​​osoita tekoälyn perushaasteita patologiassa, vaan myös hahmottaa sen valtavat mahdollisuudet lääketieteellisen diagnostiikan tulevaisuuden kannalta. Tässä yhteydessä jatkuva keskustelu ja teknologioiden edelleen kehittäminen on välttämätöntä terveydenhuollon turvallisuuden ja tehokkuuden varmistamiseksi. Lehdistöyhteyshenkilöt Barbara Reinke Mainzin yliopiston lääketieteellisestä keskuksesta ja Anja Stübner Dresdenin yliopistosta antavat lisätietoja.