AI přináší revoluci do diagnostiky rakoviny: budoucnost patologie začíná nyní!

AI přináší revoluci do diagnostiky rakoviny: budoucnost patologie začíná nyní!

V Německu bojuje s rakovinou ročně přes 1,4 milionu lidí, což často vyžaduje hospitalizaci. Po odstranění nádoru je odstraněná tkáň vyšetřena na patologii, aby se určil typ rakoviny a posoudila se její malignita. Vyšetření rozhodne o případných chemoterapeutických opatřeních. Ale v integraci umělé inteligence (AI) je zde velký potenciál, jak vysvětluje Univerzitní nemocnice Erlangen v aktuálním sdělení uk-erlangen.de.

Digitální možnosti však dosud nebyly dostatečně využity. Zatímco mnoho zobrazovacích metod, jako je MRI nebo ultrazvuk, je již AI hodnoceno, analýza histopatologických vzorků se dosud většinou prováděla pomocí mikroskopu. Digitalizace tkáňových řezů do snímků s vysokým rozlišením zatím není standardní praxí ve většině institucí. Tento proces je však již běžně implementován v nemocnici Gravina v Caltagirone v Itálii. Vyvstává problém: heterogenita digitálních tkáňových řezů, kterou řeší také Fraunhoferův institut scs.fraunhofer.de. Rozdíly v přípravě vzorků a tkáňových skenerech často vedou k různým barvám a rozlišením obrázků.

Integrace AI do patologie

Významný krok k integraci AI do patologie již byl zahájen. Nově vyvinutý proces umožňuje bezproblémovou integraci analýz umělé inteligence do pracovního postupu patologického oddělení. PD Dr. Fulvia Ferrazzi vede tento inovativní projekt, jehož cílem je zlepšit přesnost algoritmů a podporovat rutinní diagnostiku na jiných odděleních. Vzorky tkání se zpracovávají v několika fázích vytvářením řezů a vytvářením digitálních snímků s vysokým rozlišením. Analýza AI je automaticky integrována do procesu přenosem informací na server s modely AI, což přináší revoluci v diagnostice na počítačových monitorech.

Dalším cílem orientovaným na budoucnost je automatická detekce různých typů tkání, například při diagnostice kolorektálního adenokarcinomu – běžného typu rakoviny tlustého střeva. Využívají se zde robustní procesy AI založené mimo jiné na konvolučních neuronových sítích (CNN). Ty jsou trénovány s ukázkovými obrázky a mohou proto identifikovat významné rozdíly mezi nádorem a svalovou tkání. Poskytování odborných znalostí je však stále časově náročný proces, jak ukázali výzkumníci z Fraunhoferova institutu.

Výhody AI a velkých dat

Digitalizace s sebou přináší velké množství dat, což otevírá dveře k inteligentním řešením v medicíně. Velká data a umělá inteligence jsou klíčovými pojmy budoucnosti a budou použitelné i pro patologii. Výhody datových sítí jsou rozmanité: umožňují efektivnější rozhodování, individualizované terapie a včasnou detekci nemocí. Kromě toho dokáže umělá inteligence analyzovat a kombinovat velké množství dat rychlostí blesku, což je podle zjištění Fraunhoferova institutu iks.fraunhofer.de neocenitelné při klinickém rozhodování a lékařském zpracování obrazu.

Závěrem lze říci, že integrace AI do patologie může představovat rozhodující pokrok v diagnostice. Nadcházející vývoj, jak na technické, tak na praktické úrovni, by mohl způsobit revoluci v detekci a léčbě rakoviny ve prospěch mnoha pacientů.