Revoluce v diagnostice rakoviny: AI vítězí nad patologií!

Revoluce v diagnostice rakoviny: AI vítězí nad patologií!

Významný projekt spolupráce mezi Univerzitní nemocnicí Erlangen (UKER) a Gravina Hospital v Caltagirone v Itálii si klade za cíl integrovat umělou inteligenci (AI) do klinické diagnostiky v patologii. Hlasitý FAU Výsledky byly publikovány v časopise Genome Medicine. S více než 1,4 miliony případů rakoviny v Německu každý rok hraje vyšetření tkání po odstranění nádoru zásadní roli. Zde vstupují do hry algoritmy umělé inteligence, které mohou patologům pomoci identifikovat typy rakoviny a posoudit vzorky tkání.

Využití AI v patologii se v současnosti ukazuje jako omezené, protože mnoho vyšetření probíhá pomocí mikroskopu. Nemocnice Gravina však udělala krok do budoucnosti a všechny tkáňové řezy běžně digitalizuje. Toto opatření zlepšuje dostupnost digitálních dat a umožňuje vývoj metody pro automatickou integraci analýzy umělé inteligence do pracovních postupů patologických laboratoří.

Digitalizace a AI v patologii

Při diagnostice jsou vzorky tkání zpracovány do extrémně jemných řezů a digitalizovány. Analýza se pak provádí na monitoru počítače, přičemž AI analýza se automaticky aktivuje, jakmile jsou v laboratorním informačním systému (LIS) přijaty nové skeny. Patologové mají také možnost vyžádat si analýzy „na vyžádání“. Výsledky jsou vizualizovány jako tepelné mapy v LIS, zvýrazňující rakovinné oblasti. Cílem projektu je zlepšit přesnost algoritmů a podpořit integraci modelů hlubokého učení do jiných patologických oddělení.

Technologické inovace výrazně urychlují diagnostiku rakoviny, zejména díky digitalizaci histopatologických řezů a využití hlubokého učení. Analýza zdůrazňuje výzvy a příležitosti spojené s tímto vývojem. Využití hlubokých neuronových sítí (deep learning) má potenciál zlepšit diagnostickou přesnost a snížit chybovost v diagnóze rakoviny. Například se uvádí, že dvoustupňový model hlubokého učení pro klasifikaci rakoviny prostaty dosáhl přesnosti 0,7 ve srovnání s 0,61 u lidských patologů.

Role GNN v digitální patologii

Za zmínku stojí zejména vývoj Graph Neural Networks (GNN), které se ukazují jako slibná alternativa pro extrakci a interpretovatelnost příznaků v digitální patologii. Tyto sítě modelují vztahy mezi objekty a již našly úspěšné aplikace v různých oblastech, včetně predikce molekulárních vlastností. Výzkum ukázal, že GNN mohou dosáhnout 97% přesnosti při klasifikaci kolorektálního karcinomu, což zdůrazňuje jejich převahu ve srovnání s tradičními přístupy.

Implementace umělé inteligence v patologii není jen technickou výzvou, ale také nutností. Vzhledem k rostoucímu počtu případů rakoviny, snižujícímu se počtu patologů a zvyšujícímu se počtu případů existuje naléhavá potřeba automatizované interpretace digitalizovaných obrazů patologie. Fraunhofer IKS zdůrazňuje, že umělá inteligence může rychle kombinovat a analyzovat velké množství dat, což může vést k individualizované léčbě a časné diagnóze onemocnění.

Celkově to ukazuje, že kombinace digitalizace a umělé inteligence nejen zlepšuje efektivitu a přesnost v patologii, ale může také vést k inovativním přístupům v diagnostice rakoviny.