AI революционизира диагностиката на рака: бъдещето на патологията започва сега!

AI революционизира диагностиката на рака: бъдещето на патологията започва сега!

В Германия над 1,4 милиона души се борят с рака всяка година, което често изисква хоспитализация. След отстраняване на тумора, отстранената тъкан се изследва в патологията, за да се определи вида на рака и да се оцени злокачествеността му. Прегледът взема решение за възможните химиотерапевтични мерки. Но тук има голям потенциал в интегрирането на изкуствения интелект (AI), както обяснява университетската болница в Ерланген в текущо съобщение [uk-erlangen.de](https://www.uk-erlangen.de/presse/pressemitigungen/ansicht/detail/wie-ki-nahtlos-in-die-pathologische-diagnostik-integriert- Werden-kann/).

Цифровите възможности обаче все още не са достатъчно използвани. Въпреки че много методи за изобразяване, като ЯМР или ултразвук, вече са оценени от AI, анализът на хистопатологични проби досега се извършва предимно с помощта на микроскоп. Дигитализирането на тъканни срезове в изображения с висока разделителна способност все още не е стандартна практика в повечето институции. Този процес обаче вече се прилага рутинно в болница Gravina в Калтаджироне, Италия. Възниква предизвикателство: хетерогенността на дигиталните тъканни срезове, както се разглежда и в института Fraunhofer scs.fraunhofer.de. Разликите в подготовката на пробите и тъканните скенери често водят до различни цветове и разделителни способности на изображенията.

Интегриране на AI в патологията

Голяма стъпка към интегрирането на AI в патологията вече е започната. Новоразработеният процес прави възможно безпроблемното интегриране на AI анализи в работния процес на отдела по патология. PD д-р Фулвия Фераци ръководи този иновативен проект, който има за цел да подобри точността на алгоритмите и да насърчи рутинната диагностика в други отдели. Тъканните проби се обработват на няколко етапа, като се правят срезове и се създават цифрови изображения с висока разделителна способност. AI анализът се интегрира автоматично в процеса чрез предаване на информацията към сървър с AI модели, революционизирайки диагностиката на компютърни монитори.

Друга ориентирана към бъдещето цел е автоматичното откриване на различни типове тъкани, например при диагностицирането на колоректален аденокарцином – често срещан тип рак на дебелото черво. Тук се използват стабилни AI процеси, базирани, наред с други неща, на конволюционни невронни мрежи (CNN). Те са обучени с примерни изображения и следователно могат да идентифицират значителни разлики между туморна и мускулна тъкан. Предоставянето на експертни познания обаче все още е процес, който отнема време, както показаха изследователи от института Fraunhofer.

Ползите от AI и големите данни

Дигитализацията носи със себе си големи количества данни, което отваря вратата към интелигентни решения в медицината. Големите данни и AI са ключовите термини на бъдещето и ще бъдат приложими и към патологията. Предимствата на мрежите за данни са разнообразни: те позволяват по-ефективни решения, индивидуализирани терапии и ранно откриване на заболявания. В допълнение, AI може да анализира и комбинира големи количества данни със светкавична скорост, което е безценно при вземането на клинични решения и обработката на медицински изображения, според констатациите на института Fraunhofer iks.fraunhofer.de.

В заключение, интегрирането на AI в патологията може да представлява решителен напредък в диагностиката. Предстоящите разработки, както на техническо, така и на практическо ниво, биха могли да революционизират откриването и лечението на рака в полза на много пациенти.