AI w diagnostyce: Nowe podejście niezawodnie odkryło rzadkie choroby

Przyszłość medycyny ma teraz ekscytującą nową warstwę farby! Sztuczna inteligencja (AI) może wkrótce zrewolucjonizować sposób, w jaki lekarze diagnozują choroby, z przełomowym podejściem opartym na najnowszym poziomie wiedzy. W imponującej współpracy Kluge kieruje się z Ludwig Maximilians University w Monachium i Uniwersytetu Technicznego w Berlinie z Charité-University Medicine Berlin znalazł innowacyjny sposób skuteczniejszego wykorzystania AI do diagnostyki medycznej.

Profesor Frederick Klauschen, dyrektor Instytutu Patologicznego w Monachium, mówi zwykły tekst: „Wyzwanie polega na rozpoznaniu rzadkich chorób. Nasze obecne modele AI często osiągają swoje granice”. Ale teraz jest nadzieja!

Podejście rewolucyjne

Dzielnice opracowały model AI, który nie jest już zależny od bogactwa przykładów rzadkich chorób. Zamiast tego nowy system koncentruje się na anomalii: „uczymy się od normy”, wyjaśnia Klauschen. Z drobiazgową analizą mikroskopijnych obrazów pochodzących z ponad 17 milionów obrazów histologicznych, cieszy się model, tj. Wyszkolony w zakresie rozpoznawania odchyleń od normy bez specyficznie przygotowania do rzadkich chorób.

W badaniu opublikowanym w szanowanym magazynie specjalistycznym New England Journal of Medicine AI naukowcy byli w stanie udowodnić, że ich model niezawodnie rozpoznaje najrzadsze choroby. Najczęstsze ustalenia, takie jak przewlekłe zapalenie błony śluzowej żołądka, stanowią 90 procent przypadków. Pozostałe 10 procent? Kolorowy smorgasbord 56 różnych zdjęć klinicznych, w tym niektóre rzadkie rodzaje raka!

Klucz do szybkich diagnoz

Jak rewolucyjne jest to podejście? Niezwykle! Nowy model AI może ułatwić diagnozę w patologii. Profesor Klaus-Robert Müller z technicznego uniwersytetu w Berlinie podkreśla: „Nasz model może rozpoznać anomalie o wysokim poziomie niezawodności, które nie może zrobić żadnego innego opublikowanego narzędzia AI!” Może to ogromnie złagodzić patologów.

Efekty są ogromne! Klauschen ujawnia: „Lekarze mogą szybciej zdiagnozować do jednej trzeciej przypadków, co oznacza ogromne oszczędzanie czasu”. Ponadto model może pomóc w uniknięciu pomijanych diagnoz i ustalania priorytetów w przetwarzaniu. Co za skok do przyszłości technologii diagnostycznej!

Zespół jest optymistą: technologia jest dalej udoskonalana, a zatem może oznaczać decydujący krok w kierunku bardziej wydajnej opieki medycznej.

Publikacja: J. Dippel i N. Prenißl i in.: Detekcja anomalii oparta na AI dla diagnostyki histopatologicznej klasy klinicznej. NEJM AI 2024