医学革命：人工智能改善组织病理学诊断！

医学革命：人工智能改善组织病理学诊断！

美因茨大学医学中心和德累斯顿工业大学的研究人员发现了用于医学图像处理的流行人工智能模型的潜在漏洞。这项名为“现实生活组织病理学中视觉语言模型的偶然提示注射”的研究探讨了文本信息对医学图像数据分析的影响。该工作发表在 NEJM AI, 2(6), AIcs2500078 上，由作者 Clusmann, J.、Schulz, S. J. K. 和其他研究人员领导的小组进行。这些结果可能对人工智能在组织病理学诊断中的使用产生重大影响。

该研究独特的方法描述了如何将文本输入植入图像分析系统以影响其结果。这可能会危及医疗决策。如需了解更多信息，请联系美因茨大学医学中心的 PD 博士 Sebastian Försch 和德累斯顿工业大学的 Jakob Nikolas Kather 教授博士，他们两人都被认为是该领域的领先专家。

AI 在病理学中的临床相关性

作为人工智能研究的一部分，提出了用于医学图像处理的各种方法。黄等人。 (2023)人工智能如何识别与乳腺癌新辅助化疗反应相关的组织病理学图像中的特征。这补充了 Campanella 等人的研究结果。 （2019）谁使用弱监督深度学习方法展示了计算病理学。

这些发展清楚地表明人工智能在数字病理学中变得越来越重要。用于预测组织学图像中细胞组成的 ALBRT 系统展示了如何使用人工智能服务来改进诊断。此类技术可以显着提高诊断效率和患者安全，这是 Singh 和 Graber (2015) 讨论的主题。

数据网络对医学的影响

数字化产生大量数据，这些数据的有效利用在所谓的工业 4.0 中已经可见。在医学领域，考虑医学和非医学数据可以优化决策过程并个性化治疗。大数据和人工智能是这里的关键术语。这些技术不仅有助于临床决策，还有助于慢性病监测和医院数据管理。

在医学领域，利用人工智能快速分析大量数据开辟了新的视角。应用范围从医学图像处理和诊断到机器人辅助手术。显然，人工智能方法的可信度和验证的创新方法至关重要，特别是在医疗诊断的敏感领域。

综上所述，可以说，美因茨大学医学院和德累斯顿工业大学的研究不仅展示了人工智能在病理学领域面临的根本挑战，也勾勒出了其在未来医学诊断领域的巨大潜力。在此背景下，持续的讨论和技术的进一步发展对于确保医疗保健的安全性和有效性至关重要。如需了解更多信息，请联系美因茨大学医学中心的 Barbara Reinke 和德累斯顿工业大学的 Anja Stübner 媒体联系人。