Revolusjon innen medisin: AI forbedrer histopatologiske diagnoser!

Revolusjon innen medisin: AI forbedrer histopatologiske diagnoser!

Forskere ved University Medical Center Mainz og Technical University of Dresden har identifisert en potensiell sårbarhet i populære AI-modeller som brukes i medisinsk bildebehandling. Studien, med tittelen "Tilfeldige promptinjeksjoner på syn-språkmodeller i histopatologi i virkeligheten," undersøker påvirkningen av tekstinformasjon på analysen av medisinske bildedata. Arbeidet ble publisert i NEJM AI, 2(6), AIcs2500078, og er utført av en gruppe ledet av forfatterne Clusmann, J., Schulz, S. J. K. og andre forskere. Disse resultatene kan ha betydelige implikasjoner for bruken av AI i histopatologisk diagnostikk.

Studiens unike metodikk beskriver hvordan tekstinndata kan implanteres i bildeanalysesystemer for å påvirke resultatene deres. Dette kan potensielt sette medisinske beslutninger i fare. Kontakten for ytterligere informasjon fører til PD Dr. Sebastian Försch fra University Medical Center Mainz og Prof. Dr. Jakob Nikolas Kather fra TU Dresden, som begge anses som ledende eksperter på dette området.

Klinisk relevans av AI i patologi

Som en del av AI-forskningen ble ulike tilnærminger for bruk i medisinsk bildebehandling presentert. Huang et al. (2023) hvordan AI identifiserer funksjoner i histopatologibilder assosiert med responser på neoadjuvant kjemoterapi ved brystkreft. Dette utfyller funnene til Campanella et al. (2019) som demonstrerte beregningspatologi ved bruk av svakt veiledede dyplæringsmetoder.

Denne utviklingen gjør det klart at AI blir stadig viktigere innen digital patologi. ALBRT-systemet for å forutsi cellesammensetning i histologibilder viser hvordan AI-tjenester kan brukes til å forbedre diagnostikk. Slike teknologier kan øke diagnostisk effektivitet og pasientsikkerhet betydelig, et tema tatt opp av Singh og Graber (2015).

Påvirkningen av datanettverk på medisin

Digitalisering fører til enorme mengder data, den effektive bruken av disse er allerede synlig i den såkalte Industry 4.0. Innen medisin kan det å ta hensyn til medisinske og ikke-medisinske data optimalisere beslutningsprosesser og individualisere terapier. Big data og kunstig intelligens er nøkkelbegreper her. Disse teknologiene letter ikke bare klinisk beslutningstaking, men også overvåking av kronisk sykdom og sykehusdatabehandling.

I medisin åpner den raske analysen av store datamengder ved hjelp av AI for nye perspektiver. Bruksområdene spenner fra medisinsk bildebehandling og diagnostikk til robotassistert kirurgi. Det er klart at innovative tilnærminger til pålitelighet og validering av AI-metoder er avgjørende, spesielt i det sensitive området medisinsk diagnostikk.

Oppsummert kan det sies at forskningen ved Mainz University Medicine og TU Dresden ikke bare viser de grunnleggende utfordringene til AI i patologi, men også skisserer dets enorme potensiale for fremtiden for medisinsk diagnostikk. I denne sammenheng er kontinuerlig diskusjon og videreutvikling av teknologier avgjørende for å sikre sikkerheten og effektiviteten til helsevesenet. Pressekontakter Barbara Reinke fra Mainz University Medical Center og Anja Stübner fra TU Dresden er tilgjengelig for mer informasjon.