Revolūcija medicīnā: AI uzlabo histopatoloģiskās diagnozes!

Revolūcija medicīnā: AI uzlabo histopatoloģiskās diagnozes!

Maincas Universitātes Medicīnas centra un Drēzdenes Tehniskās universitātes pētnieki ir identificējuši potenciālu ievainojamību populārajos mākslīgā intelekta modeļos, ko izmanto medicīnisko attēlu apstrādē. Pētījumā ar nosaukumu “Nejaušas tūlītējas injekcijas redzes un valodas modeļos reālās dzīves histopatoloģijā” tiek pētīta teksta informācijas ietekme uz medicīnisko attēlu datu analīzi. Darbs tika publicēts NEJM AI, 2(6), AIcs2500078, un to veic grupa, kuru vada autori Clusmann, J., Schulz, S. J. K. un citi pētnieki. Šie rezultāti varētu būtiski ietekmēt AI izmantošanu histopatoloģiskajā diagnostikā.

Pētījuma unikālā metodoloģija apraksta, kā teksta ievadi var implantēt attēlu analīzes sistēmās, lai ietekmētu to rezultātus. Tas potenciāli varētu apdraudēt medicīnisko lēmumu pieņemšanu. Lai iegūtu papildu informāciju, varat sazināties ar PD Dr. Sebastian Försch no Maincas Universitātes Medicīnas centra un prof. Dr. Jakob Nikolas Kether no Drēzdenes TU, kuri abi tiek uzskatīti par vadošajiem ekspertiem šajā jomā.

AI klīniskā nozīme patoloģijā

AI pētījuma ietvaros tika prezentētas dažādas pieejas izmantošanai medicīnisko attēlu apstrādē. Huangs et al. (2023), kā AI identificē pazīmes histopatoloģijas attēlos, kas saistītas ar reakcijām uz neoadjuvantu ķīmijterapiju krūts vēža gadījumā. Tas papildina Campanella et al. (2019), kuri demonstrēja skaitļošanas patoloģiju, izmantojot vāji uzraudzītas dziļās mācīšanās metodes.

Šie notikumi skaidri parāda, ka AI kļūst arvien svarīgāka digitālajā patoloģijā. ALBRT sistēma šūnu sastāva prognozēšanai histoloģijas attēlos parāda, kā AI pakalpojumus var izmantot, lai uzlabotu diagnostiku. Šādas tehnoloģijas varētu ievērojami palielināt diagnostikas efektivitāti un pacientu drošību, šo tēmu aplūkoja Singhs un Grabers (2015).

Datu tīklu ietekme uz medicīnu

Digitalizācija rada milzīgus datu apjomus, kuru efektīva izmantošana jau ir redzama tā sauktajā Rūpniecībā 4.0. Medicīnā medicīnisko un nemedicīnisko datu ņemšana vērā var optimizēt lēmumu pieņemšanas procesus un individualizēt terapiju. Lielie dati un mākslīgais intelekts šeit ir galvenie termini. Šīs tehnoloģijas ne tikai atvieglo klīnisku lēmumu pieņemšanu, bet arī hronisku slimību uzraudzību un slimnīcu datu pārvaldību.

Medicīnā liela datu apjoma ātra analīze, izmantojot AI, paver jaunas perspektīvas. Pielietojums ir no medicīnisko attēlu apstrādes un diagnostikas līdz ķirurģijai ar robotu palīdzību. Ir skaidrs, ka novatoriskas pieejas mākslīgā intelekta metožu uzticamībai un apstiprināšanai ir būtiskas, jo īpaši jutīgajā medicīniskās diagnostikas jomā.

Rezumējot, var teikt, ka pētījumi Maincas Universitātes Medicīnā un TU Drēzdenes ne tikai parāda AI fundamentālās problēmas patoloģijā, bet arī iezīmē tās milzīgo potenciālu medicīniskās diagnostikas nākotnei. Šajā kontekstā nepārtrauktas diskusijas un tehnoloģiju turpmāka attīstība ir būtiska, lai nodrošinātu veselības aprūpes drošību un efektivitāti. Plašākai informācijai ir pieejamas preses kontaktpersonas Barbara Reinke no Maincas Universitātes Medicīnas centra un Anja Stūbnere no Drēzdenes TU.