Revoliucija medicinoje: AI pagerina histopatologines diagnozes!

Revoliucija medicinoje: AI pagerina histopatologines diagnozes!

Mainco universiteto medicinos centro ir Drezdeno technikos universiteto mokslininkai nustatė galimą populiarių dirbtinio intelekto modelių, naudojamų medicininių vaizdų apdorojimui, pažeidžiamumą. Tyrime, pavadintame „Atsitiktinės skubios injekcijos dėl regėjimo ir kalbos modelių realiame gyvenime histopatologijoje“, nagrinėjama tekstinės informacijos įtaka medicininių vaizdų duomenų analizei. Darbas buvo paskelbtas NEJM AI, 2(6), AIcs2500078, o jį atlieka grupė, vadovaujama autorių Clusmann, J., Schulz, S. J. K. ir kitų tyrinėtojų. Šie rezultatai gali turėti didelės įtakos AI naudojimui histopatologinėje diagnostikoje.

Unikali tyrimo metodika aprašo, kaip teksto įvestis gali būti implantuojama į vaizdų analizės sistemas, siekiant paveikti jų rezultatus. Tai gali pakenkti medicininių sprendimų priėmimui. Norėdami gauti daugiau informacijos, susisiekite su PD dr. Sebastian Försch iš Mainco universiteto medicinos centro ir prof. dr. Jakob Nikolas Kather iš Drezdeno universiteto, kurie abu laikomi pagrindiniais šios srities ekspertais.

Klinikinė AI reikšmė patologijai

Atliekant dirbtinio intelekto tyrimą buvo pristatyti įvairūs medicinos vaizdo apdorojimo metodai. Huang ir kt. (2023), kaip AI nustato histopatologinių vaizdų požymius, susijusius su atsaku į krūties vėžio neoadjuvantinę chemoterapiją. Tai papildo Campanella ir kt. (2019), kurie pademonstravo skaičiavimo patologiją taikydami silpnai prižiūrimus giluminio mokymosi metodus.

Šie pokyčiai aiškiai parodo, kad AI tampa vis svarbesnė skaitmeninėje patologijoje. ALBRT sistema, skirta nuspėti ląstelių sudėtį histologiniuose vaizduose, parodo, kaip AI paslaugos gali būti naudojamos diagnostikai pagerinti. Tokios technologijos galėtų žymiai padidinti diagnostikos efektyvumą ir pacientų saugumą – šią temą nagrinėjo Singhas ir Graberis (2015).

Duomenų tinklų įtaka medicinai

Skaitmeninimas veda į milžiniškus duomenų kiekius, kurių efektyvus panaudojimas jau matomas vadinamojoje pramonėje 4.0. Medicinoje atsižvelgus į medicininius ir nemedicininius duomenis galima optimizuoti sprendimų priėmimo procesus ir individualizuoti terapiją. Dideli duomenys ir dirbtinis intelektas čia yra pagrindiniai terminai. Šios technologijos palengvina ne tik klinikinių sprendimų priėmimą, bet ir lėtinių ligų stebėjimą bei ligoninės duomenų valdymą.

Medicinoje greita didelio duomenų kiekio analizė naudojant AI atveria naujas perspektyvas. Taikoma įvairi: nuo medicininių vaizdų apdorojimo ir diagnostikos iki chirurgijos su robotu. Akivaizdu, kad naujoviški metodai, susiję su AI metodų patikimumu ir patvirtinimu, yra būtini, ypač jautrioje medicinos diagnostikos srityje.

Apibendrinant galima teigti, kad Mainco universiteto Medicinos ir TU Drezdeno tyrimai ne tik parodo pagrindinius AI iššūkius patologijos srityje, bet ir apibūdina didžiulį jo potencialą medicinos diagnostikos ateičiai. Šiame kontekste nuolatinės diskusijos ir tolesnis technologijų tobulinimas yra būtinos siekiant užtikrinti sveikatos priežiūros saugą ir veiksmingumą. Norėdami gauti daugiau informacijos, galite susisiekti su Barbara Reinke iš Mainco universiteto medicinos centro ir Anja Stübner iš TU Drezdeno.