Forradalom az orvostudományban: az AI javítja a kórszövettani diagnózisokat!

Forradalom az orvostudományban: az AI javítja a kórszövettani diagnózisokat!

A Mainzi Egyetemi Orvosi Központ és a Drezdai Műszaki Egyetem kutatói potenciális sebezhetőséget azonosítottak az orvosi képfeldolgozásban használt népszerű mesterséges intelligencia modellekben. A „Véletlen azonnali injekciók a látás-nyelvi modelleken a valós élet hisztopatológiájában” című tanulmány a szöveges információk hatását vizsgálja az orvosi képadatok elemzésére. A munkát a NEJM AI, 2(6), AIcs2500078 publikálták, és a Clusmann, J., Schulz, S. J. K. szerzők és más kutatók által vezetett csoport végzi. Ezek az eredmények jelentős hatással lehetnek az AI kórszövettani diagnosztikában való felhasználására.

A tanulmány egyedülálló módszertana leírja, hogyan lehet szöveges bevitelt beültetni képelemző rendszerekbe, hogy befolyásolják azok eredményeit. Ez potenciálisan veszélyeztetheti az orvosi döntéshozatalt. A további információkért a PD Dr. Sebastian Försch a Mainzi Egyetemi Orvosi Központból és Prof. Dr. Jakob Nikolas Kather a Drezdai TU-tól vezet, akik mindketten vezető szakértők ezen a területen.

Az AI klinikai jelentősége a patológiában

Az AI-kutatás részeként bemutatták az orvosi képfeldolgozásban használható különféle megközelítéseket. Huang et al. (2023) hogyan azonosítja a mesterséges intelligencia a kórszövettani képeken az emlőrák neoadjuváns kemoterápiájára adott válaszokkal kapcsolatos jellemzőket. Ez kiegészíti Campanella és mtsai. (2019), akik gyengén felügyelt mély tanulási módszerekkel mutattak be számítógépes patológiát.

Ezek a fejlemények egyértelművé teszik, hogy a mesterséges intelligencia egyre fontosabbá válik a digitális patológiában. A szövettani képek sejtösszetételének előrejelzésére szolgáló ALBRT rendszer megmutatja, hogyan használhatók az AI-szolgáltatások a diagnosztika javítására. Az ilyen technológiák jelentősen növelhetik a diagnosztikai hatékonyságot és a betegek biztonságát, amely témával Singh és Graber (2015) foglalkozik.

Az adathálózatok hatása az orvostudományra

A digitalizáció óriási mennyiségű adathoz vezet, amelyek hatékony felhasználása már az úgynevezett Ipar 4.0-ban is látható. Az orvostudományban az orvosi és nem orvosi adatok figyelembevétele optimalizálhatja a döntéshozatali folyamatokat és személyre szabhatja a terápiákat. A big data és a mesterséges intelligencia kulcsfogalmak itt. Ezek a technológiák nemcsak a klinikai döntéshozatalt segítik elő, hanem a krónikus betegségek monitorozását és a kórházi adatkezelést is.

Az orvostudományban a nagy mennyiségű adat AI segítségével történő gyors elemzése új távlatokat nyit meg. Az alkalmazások az orvosi képfeldolgozástól és diagnosztikától a robot által segített műtétig terjednek. Nyilvánvaló, hogy az AI-módszerek megbízhatóságának és validálásának innovatív megközelítései elengedhetetlenek, különösen az orvosi diagnosztika érzékeny területén.

Összefoglalva, elmondható, hogy a Mainz University Medicine és a TU Dresden kutatásai nemcsak a mesterséges intelligencia patológiában felmerülő alapvető kihívásait mutatják be, hanem felvázolják a benne rejlő hatalmas lehetőségeket az orvosi diagnosztika jövője szempontjából. Ebben az összefüggésben a folyamatos megbeszélés és a technológiák továbbfejlesztése elengedhetetlen az egészségügyi ellátás biztonságának és hatékonyságának biztosításához. További információért Barbara Reinke a Mainzi Egyetem Orvosi Központjától és Anja Stübner a TU Dresden munkatársai állnak rendelkezésre.