Revolucija u medicini: AI poboljšava histopatološke dijagnoze!

Revolucija u medicini: AI poboljšava histopatološke dijagnoze!

Istraživači sa Sveučilišnog medicinskog centra Mainz i Tehničkog sveučilišta u Dresdenu identificirali su potencijalnu ranjivost u popularnim AI modelima koji se koriste u obradi medicinskih slika. Studija pod nazivom "Slučajne brze injekcije na modele vida i jezika u stvarnoj histopatologiji" ispituje utjecaj tekstualnih informacija na analizu medicinskih slikovnih podataka. Rad je objavljen u NEJM AI, 2(6), AIcs2500078, a provodi ga grupa koju vode autori Clusmann, J., Schulz, S. J. K. i drugi istraživači. Ovi rezultati mogu imati značajne implikacije za korištenje umjetne inteligencije u histopatološkoj dijagnostici.

Jedinstvena metodologija studije opisuje kako se tekstualni unos može ugraditi u sustave za analizu slike kako bi se utjecalo na njihove rezultate. To bi potencijalno moglo ugroziti donošenje medicinskih odluka. Kontakt za daljnje informacije vodi do doktora medicine dr. Sebastiana Förscha sa Sveučilišnog medicinskog centra Mainz i prof. dr. Jakoba Nikolasa Kathera s TU Dresden, koji se obojica smatraju vodećim stručnjacima u ovom području.

Klinički značaj AI u patologiji

U sklopu istraživanja umjetne inteligencije predstavljeni su različiti pristupi za korištenje u obradi medicinske slike. Huang i sur. (2023) kako AI identificira značajke u histopatološkim slikama povezane s odgovorima na neoadjuvantnu kemoterapiju kod raka dojke. Ovo nadopunjuje nalaze Campanella et al. (2019) koji su demonstrirali računalnu patologiju koristeći slabo nadzirane metode dubinskog učenja.

Ovi razvoji jasno pokazuju da umjetna inteligencija postaje sve važnija u digitalnoj patologiji. Sustav ALBRT za predviđanje sastava stanica u histološkim slikama pokazuje kako se AI usluge mogu koristiti za poboljšanje dijagnostike. Takve tehnologije mogle bi značajno povećati dijagnostičku učinkovitost i sigurnost pacijenata, temu kojom su se bavili Singh i Graber (2015).

Utjecaj umrežavanja podataka na medicinu

Digitalizacija dovodi do ogromnih količina podataka čija je učinkovita upotreba vidljiva već u tzv. Industriji 4.0. U medicini, uzimanje u obzir medicinskih i nemedicinskih podataka može optimizirati procese donošenja odluka i individualizirati terapije. Veliki podaci i umjetna inteligencija ovdje su ključni pojmovi. Te tehnologije ne samo da olakšavaju donošenje kliničkih odluka, već i praćenje kroničnih bolesti i upravljanje bolničkim podacima.

U medicini, brza analiza velikih količina podataka pomoću umjetne inteligencije otvara nove perspektive. Primjene se kreću od obrade medicinskih slika i dijagnostike do operacije uz pomoć robota. Jasno je da su inovativni pristupi pouzdanosti i validaciji metoda umjetne inteligencije ključni, posebno u osjetljivom području medicinske dijagnostike.

Ukratko, može se reći da istraživanje na Sveučilištu Mainz University Medicine i TU Dresden ne samo da pokazuje temeljne izazove umjetne inteligencije u patologiji, već također ocrtava njezin golemi potencijal za budućnost medicinske dijagnostike. U tom kontekstu, stalna rasprava i daljnji razvoj tehnologija ključni su za osiguranje sigurnosti i učinkovitosti zdravstvene skrbi. Kontakti za medije Barbara Reinke sa Sveučilišnog medicinskog centra Mainz i Anja Stübner sa TU Dresden dostupne su za dodatne informacije.