Revolutie in de geneeskunde: AI verbetert histopathologische diagnoses!

Revolutie in de geneeskunde: AI verbetert histopathologische diagnoses!

Onderzoekers van het Universitair Medisch Centrum Mainz en de Technische Universiteit van Dresden hebben een potentiële kwetsbaarheid geïdentificeerd in populaire AI-modellen die worden gebruikt bij de verwerking van medische beelden. De studie, getiteld ‘Incidental Prompt Injections on Vision-Language Models in Real-Life Histopathology’, onderzoekt de invloed van tekstinformatie op de analyse van medische beeldgegevens. Het werk werd gepubliceerd in NEJM AI, 2(6), AIcs2500078, en wordt uitgevoerd door een groep onder leiding van de auteurs Clusmann, J., Schulz, S.J.K. en andere onderzoekers. Deze resultaten kunnen aanzienlijke implicaties hebben voor het gebruik van AI in histopathologische diagnostiek.

De unieke methodologie van het onderzoek beschrijft hoe tekstuele invoer in beeldanalysesystemen kan worden geïmplanteerd om de resultaten ervan te beïnvloeden. Dit zou de medische besluitvorming mogelijk in gevaar kunnen brengen. Het contact voor meer informatie leidt naar PD Dr. Sebastian Försch van het Universitair Medisch Centrum Mainz en Prof. Dr. Jakob Nikolas Kather van de TU Dresden, die beiden worden beschouwd als vooraanstaande experts op dit gebied.

Klinische relevantie van AI in pathologie

Als onderdeel van AI-onderzoek werden verschillende benaderingen voor gebruik bij medische beeldverwerking gepresenteerd. Huang et al. (2023) hoe AI kenmerken in histopathologische beelden identificeert die verband houden met reacties op neoadjuvante chemotherapie bij borstkanker. Dit is een aanvulling op de bevindingen van Campanella et al. (2019) die computationele pathologie demonstreerden met behulp van zwak begeleide deep learning-methoden.

Deze ontwikkelingen maken duidelijk dat AI steeds belangrijker wordt in de digitale pathologie. Het ALBRT-systeem voor het voorspellen van de celsamenstelling in histologiebeelden laat zien hoe AI-diensten kunnen worden gebruikt om de diagnostiek te verbeteren. Dergelijke technologieën zouden de diagnostische efficiëntie en patiëntveiligheid aanzienlijk kunnen vergroten, een onderwerp dat wordt behandeld door Singh en Graber (2015).

De invloed van datanetwerken op de geneeskunde

Digitalisering leidt tot enorme hoeveelheden data, waarvan het effectieve gebruik al zichtbaar is in de zogenaamde Industrie 4.0. In de geneeskunde kan het rekening houden met medische en niet-medische gegevens besluitvormingsprocessen optimaliseren en therapieën individualiseren. Big data en kunstmatige intelligentie zijn hierbij sleutelbegrippen. Deze technologieën vergemakkelijken niet alleen de klinische besluitvorming, maar ook de monitoring van chronische ziekten en het beheer van ziekenhuisgegevens.

In de geneeskunde opent de snelle analyse van grote hoeveelheden gegevens met behulp van AI nieuwe perspectieven. Toepassingen variëren van medische beeldverwerking en diagnostiek tot robotondersteunde chirurgie. Het is duidelijk dat innovatieve benaderingen van de betrouwbaarheid en validatie van AI-methoden essentieel zijn, vooral in het gevoelige domein van de medische diagnostiek.

Samenvattend kan worden gezegd dat het onderzoek aan de Mainz University Medicine en de TU Dresden niet alleen de fundamentele uitdagingen van AI in de pathologie laat zien, maar ook het enorme potentieel ervan voor de toekomst van de medische diagnostiek schetst. In deze context is voortdurende discussie en verdere ontwikkeling van technologieën essentieel om de veiligheid en effectiviteit van de gezondheidszorg te waarborgen. Perscontacten Barbara Reinke van het Mainz Universitair Medisch Centrum en Anja Stübner van de TU Dresden zijn beschikbaar voor verdere informatie.