Suche
Mein Konto
Rewolucja w medycynie: AI poprawia diagnostykę histopatologiczną!
Centrum Medyczne Uniwersytetu w Mainz prowadzi innowacyjne badania w zakresie analizy obrazów medycznych wspomaganej sztuczną inteligencją oraz szkoli specjalistów.
Rewolucja w medycynie: AI poprawia diagnostykę histopatologiczną!
Naukowcy z Uniwersyteckiego Centrum Medycznego w Moguncji i Politechniki Drezdeńskiej zidentyfikowali potencjalną lukę w popularnych modelach sztucznej inteligencji wykorzystywanych w przetwarzaniu obrazów medycznych. Badanie zatytułowane „Incidental Prompt Injections on Vision-Language Models in Real-Life Histopathology” bada wpływ informacji tekstowych na analizę danych obrazu medycznego. Praca została opublikowana w NEJM AI, 2(6), AIcs2500078, a jest wykonywana przez grupę kierowaną przez autorów Clusmanna, J., Schulza, S.J.K. i innych badaczy. Wyniki te mogą mieć istotne implikacje dla zastosowania AI w diagnostyce histopatologicznej.
Unikalna metodologia badania opisuje, w jaki sposób dane tekstowe można wszczepić do systemów analizy obrazu, aby wpłynąć na ich wyniki. Może to potencjalnie zagrozić podejmowaniu decyzji medycznych. Osoba kontaktowa w celu uzyskania dalszych informacji prowadzi do doktora PD Sebastiana Förscha z Uniwersyteckiego Centrum Medycznego w Moguncji i profesora dr Jakoba Nikolasa Kathera z TU Dresden, obaj uważani za wiodących ekspertów w tej dziedzinie.
Kliniczne znaczenie sztucznej inteligencji w patologii
W ramach badań nad sztuczną inteligencją zaprezentowano różne podejścia do zastosowania w przetwarzaniu obrazu medycznego. Huang i in. (2023) w jaki sposób sztuczna inteligencja identyfikuje cechy na obrazach histopatologicznych związanych z odpowiedzią na chemioterapię neoadjuwantową w raku piersi. Uzupełnia to ustalenia Campanelli i in. (2019), którzy zademonstrowali patologię obliczeniową przy użyciu słabo nadzorowanych metod głębokiego uczenia się.
Zmiany te wyraźnie pokazują, że sztuczna inteligencja staje się coraz ważniejsza w patologii cyfrowej. System ALBRT do przewidywania składu komórek na obrazach histologicznych pokazuje, w jaki sposób usługi AI można wykorzystać do poprawy diagnostyki. Technologie takie mogłyby znacząco zwiększyć skuteczność diagnostyczną i bezpieczeństwo pacjentów, na co zwracają uwagę Singh i Graber (2015).
Wpływ sieci danych na medycynę
Cyfryzacja prowadzi do ogromnych ilości danych, których efektywne wykorzystanie widać już w tzw. Przemyśle 4.0. W medycynie uwzględnienie danych medycznych i pozamedycznych może optymalizować procesy decyzyjne i indywidualizować terapie. Big data i sztuczna inteligencja są tutaj kluczowymi pojęciami. Technologie te nie tylko ułatwiają podejmowanie decyzji klinicznych, ale także monitorowanie chorób przewlekłych i zarządzanie danymi szpitalnymi.
W medycynie szybka analiza dużych ilości danych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji otwiera nowe perspektywy. Zastosowania obejmują przetwarzanie obrazów medycznych i diagnostykę po chirurgię wspomaganą robotem. Oczywiste jest, że niezbędne jest innowacyjne podejście do wiarygodności i walidacji metod sztucznej inteligencji, szczególnie w wrażliwej dziedzinie diagnostyki medycznej.
Podsumowując, można stwierdzić, że badania przeprowadzone na Uniwersytecie Medycznym w Moguncji i TU Dresden nie tylko ukazują fundamentalne wyzwania stojące przed sztuczną inteligencją w patologii, ale także zarysowują jej ogromny potencjał dla przyszłości diagnostyki medycznej. W tym kontekście ciągła dyskusja i dalszy rozwój technologii są niezbędne dla zapewnienia bezpieczeństwa i efektywności opieki zdrowotnej. W celu uzyskania dalszych informacji można kontaktować się z prasą Barbarą Reinke z Centrum Medycznego Uniwersytetu w Moguncji i Anją Stübner z TU Dresden.