Revolūcija vēža diagnostikā: AI uzvar patoloģiju!

Revolūcija vēža diagnostikā: AI uzvar patoloģiju!

Nozīmīgs sadarbības projekts starp Erlangenas Universitātes slimnīcu (UKER) un Gravinas slimnīcu Kaltagironā, Itālijā, paredz integrēt mākslīgo intelektu (AI) patoloģijas klīniskajā diagnostikā. Skaļi FAU Rezultāti tika publicēti žurnālā Genome Medicine. Vācijā katru gadu ir vairāk nekā 1,4 miljoni vēža gadījumu, tāpēc audu izmeklējumiem pēc audzēja izņemšanas ir izšķiroša nozīme. Šeit tiek izmantoti AI algoritmi, kas var palīdzēt patologiem noteikt vēža veidus un novērtēt audu paraugus.

AI izmantošana patoloģijā pašlaik izrādās ierobežota, jo daudzi izmeklējumi tiek veikti, izmantojot mikroskopu. Tomēr Graviņa slimnīca ir spērusi soli nākotnē un regulāri digitalizē visas audu sekcijas. Šis pasākums uzlabo digitālo datu pieejamību un ļauj izstrādāt metodi mākslīgā intelekta analīzes automātiskai integrēšanai patoloģijas laboratoriju darbplūsmās.

Digitalizācija un AI patoloģijā

Diagnostikas laikā audu paraugi tiek apstrādāti īpaši smalkās sekcijās un digitalizēti. Pēc tam analīze tiek veikta datora monitorā, un AI analīze tiek automātiski aktivizēta, tiklīdz laboratorijas informācijas sistēmā (LIS) tiek saņemti jauni skenējumi. Patologiem ir arī iespēja pieprasīt analīzi pēc pieprasījuma. Rezultāti tiek vizualizēti kā siltuma kartes LIS, izceļot vēža reģionus. Projekta mērķis ir uzlabot algoritmu precizitāti un veicināt dziļās mācīšanās modeļu integrāciju citās patoloģijas nodaļās.

Tehnoloģiskie jauninājumi ievērojami paātrina vēža diagnostiku, jo īpaši, digitalizējot histopatoloģiskās sadaļas un izmantojot padziļinātu mācīšanos. Analīze uzsver izaicinājumus un iespējas, kas saistītas ar šo notikumu attīstību. Dziļo neironu tīklu izmantošana (dziļa mācīšanās) var uzlabot diagnostikas precizitāti un samazināt kļūdu līmeni vēža diagnozēs. Piemēram, tiek minēts, ka divpakāpju dziļās mācīšanās modelis prostatas vēža klasifikācijai ir sasniedzis precizitāti 0, 7, salīdzinot ar 0, 61 cilvēka patologiem.

GNN loma digitālajā patoloģijā

Īpaši jāatzīmē grafikas neironu tīklu (GNN) attīstība, kas ir izrādījusies daudzsološa alternatīva funkciju iegūšanai un interpretējamībai digitālajā patoloģijā. Šie tīkli modelē attiecības starp objektiem un jau ir atraduši veiksmīgus pielietojumus dažādās jomās, tostarp molekulāro īpašību prognozēšanā. Pētījumi ir parādījuši, ka GNN var sasniegt 97% precizitāti kolorektālā vēža klasifikācijā, uzsverot to pārākumu salīdzinājumā ar tradicionālajām pieejām.

AI ieviešana patoloģijā ir ne tikai tehnisks izaicinājums, bet arī nepieciešamība. Ņemot vērā pieaugošo vēža gadījumu skaitu, patologu skaita samazināšanos un pieaugošo gadījumu skaitu, steidzami ir nepieciešama digitalizēto patoloģijas attēlu automatizēta interpretācija. Fraunhofers IKS uzsver, ka mākslīgais intelekts var ātri apvienot un analizēt lielu datu apjomu, kas var novest pie individualizētas terapijas un agrīnas slimību diagnostikas.

Kopumā tas parāda, ka digitalizācijas un mākslīgā intelekta kombinācija ne tikai uzlabo patoloģijas efektivitāti un precizitāti, bet arī var radīt novatoriskas pieejas vēža diagnostikā.