Suche
Mein Konto
Revolucija v medicini: AI izboljša histopatološke diagnoze!
Medicinski center Univerze v Mainzu izvaja inovativne študije analize medicinskih slik, podprte z umetno inteligenco, in usposablja specialiste.
Revolucija v medicini: AI izboljša histopatološke diagnoze!
Raziskovalci na Univerzitetnem medicinskem centru Mainz in Tehnični univerzi v Dresdnu so odkrili potencialno ranljivost v priljubljenih modelih AI, ki se uporabljajo pri obdelavi medicinskih slik. Študija z naslovom »Incidental Prompt Injections on Vision-Language Models in Real-Life Histopathology« proučuje vpliv besedilnih informacij na analizo medicinskih slikovnih podatkov. Delo je bilo objavljeno v NEJM AI, 2(6), AIcs2500078, izvaja pa ga skupina, ki jo vodijo avtorji Clusmann, J., Schulz, S. J. K. in drugi raziskovalci. Ti rezultati bi lahko imeli pomembne posledice za uporabo AI v histopatološki diagnostiki.
Edinstvena metodologija študije opisuje, kako je mogoče besedilne vnose vgraditi v sisteme za analizo slik, da bi vplivali na njihove rezultate. To bi lahko ogrozilo zdravniško odločanje. Za nadaljnje informacije se obrnite na PD dr. Sebastiana Förscha z Univerzitetnega kliničnega centra Mainz in prof. dr. Jakoba Nikolasa Katherja s TU Dresden, oba veljata za vodilna strokovnjaka na tem področju.
Klinični pomen AI v patologiji
V okviru raziskav AI so bili predstavljeni različni pristopi za uporabo pri obdelavi medicinskih slik. Huang et al. (2023), kako umetna inteligenca prepozna značilnosti na histopatoloških slikah, povezanih z odzivi na neoadjuvantno kemoterapijo pri raku dojke. To dopolnjuje ugotovitve Campanella et al. (2019), ki je prikazal računalniško patologijo z uporabo slabo nadzorovanih metod globokega učenja.
Ta razvoj jasno kaže, da postaja umetna inteligenca vse bolj pomembna v digitalni patologiji. Sistem ALBRT za napovedovanje celične sestave na histoloških slikah prikazuje, kako je mogoče storitve umetne inteligence uporabiti za izboljšanje diagnostike. Takšne tehnologije bi lahko znatno povečale diagnostično učinkovitost in varnost pacientov, kar sta obravnavala Singh in Graber (2015).
Vpliv podatkovnega mreženja na medicino
Digitalizacija vodi do ogromnih količin podatkov, katerih učinkovita uporaba je vidna že v tako imenovani industriji 4.0. V medicini lahko upoštevanje medicinskih in nemedicinskih podatkov optimizira procese odločanja in individualizira terapije. Veliki podatki in umetna inteligenca sta tu ključna pojma. Te tehnologije ne olajšajo le sprejemanja kliničnih odločitev, temveč tudi spremljanje kroničnih bolezni in upravljanje bolnišničnih podatkov.
V medicini hitra analiza velikih količin podatkov z uporabo umetne inteligence odpira nove perspektive. Aplikacije segajo od obdelave medicinskih slik in diagnostike do robotsko podprte kirurgije. Jasno je, da so inovativni pristopi k zanesljivosti in potrjevanju metod umetne inteligence bistveni, zlasti na občutljivem področju medicinske diagnostike.
Če povzamemo, lahko rečemo, da raziskave na Medicinski univerzi Mainz in TU Dresden ne kažejo le temeljnih izzivov umetne inteligence v patologiji, ampak tudi orišejo njen ogromen potencial za prihodnost medicinske diagnostike. V tem kontekstu sta stalna razprava in nadaljnji razvoj tehnologij bistvenega pomena za zagotavljanje varnosti in učinkovitosti zdravstvenega varstva. Za dodatne informacije sta na voljo Barbara Reinke iz Univerzitetnega medicinskega centra Mainz in Anja Stübner iz TU Dresden.