Revolution inom medicin: AI förbättrar histopatologiska diagnoser!

Revolution inom medicin: AI förbättrar histopatologiska diagnoser!

Forskare vid University Medical Center Mainz och Technical University of Dresden har identifierat en potentiell sårbarhet i populära AI-modeller som används i medicinsk bildbehandling. Studien, med titeln "Incidental Prompt Injections on Vision-Language Models in Real-Life Histopathology", undersöker inverkan av textinformation på analys av medicinska bilddata. Arbetet publicerades i NEJM AI, 2(6), AIcs2500078, och utförs av en grupp ledd av författarna Clusmann, J., Schulz, S. J. K. och andra forskare. Dessa resultat kan ha betydande implikationer för användningen av AI i histopatologisk diagnostik.

Studiens unika metodik beskriver hur textinmatning kan implanteras i bildanalyssystem för att påverka deras resultat. Detta kan potentiellt äventyra medicinskt beslutsfattande. Kontakten för ytterligare information leder till PD Dr Sebastian Försch från University Medical Center Mainz och Prof Dr Jakob Nikolas Kather från TU Dresden, som båda anses vara ledande experter inom detta område.

Klinisk relevans av AI i patologi

Som en del av AI-forskningen presenterades olika tillvägagångssätt för användning inom medicinsk bildbehandling. Huang et al. (2023) hur AI identifierar egenskaper i histopatologiska bilder associerade med svar på neoadjuvant kemoterapi vid bröstcancer. Detta kompletterar resultaten av Campanella et al. (2019) som visade beräkningspatologi med hjälp av svagt övervakade metoder för djupinlärning.

Denna utveckling gör det tydligt att AI blir allt viktigare inom digital patologi. ALBRT-systemet för att förutsäga cellsammansättning i histologibilder visar hur AI-tjänster kan användas för att förbättra diagnostik. Sådana tekniker kan avsevärt öka diagnostisk effektivitet och patientsäkerhet, ett ämne som tas upp av Singh och Graber (2015).

Inverkan av datanätverk på medicin

Digitaliseringen leder till enorma mängder data, vars effektiva användning redan syns i den så kallade Industry 4.0. Inom medicin kan hänsyn tas till medicinska och icke-medicinska data optimera beslutsprocesser och individualisera terapier. Big data och artificiell intelligens är nyckelbegrepp här. Dessa teknologier underlättar inte bara kliniskt beslutsfattande, utan också övervakning av kroniska sjukdomar och sjukhusdatahantering.

Inom medicin öppnar den snabba analysen av stora mängder data med hjälp av AI för nya perspektiv. Tillämpningar sträcker sig från medicinsk bildbehandling och diagnostik till robotassisterad kirurgi. Det är tydligt att innovativa tillvägagångssätt för tillförlitlighet och validering av AI-metoder är avgörande, särskilt inom den känsliga domänen av medicinsk diagnostik.

Sammanfattningsvis kan man säga att forskningen vid Mainz University Medicine och TU Dresden inte bara visar på de grundläggande utmaningarna för AI inom patologi, utan också beskriver dess enorma potential för framtiden för medicinsk diagnostik. I detta sammanhang är kontinuerlig diskussion och vidareutveckling av teknologier väsentligt för att säkerställa sjukvårdens säkerhet och effektivitet. Presskontakter Barbara Reinke från Mainz University Medical Center och Anja Stübner från TU Dresden finns tillgängliga för ytterligare information.