Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στη διάγνωση του καρκίνου: το μέλλον της παθολογίας ξεκινά τώρα!

Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στη διάγνωση του καρκίνου: το μέλλον της παθολογίας ξεκινά τώρα!

Στη Γερμανία, πάνω από 1,4 εκατομμύρια άνθρωποι παλεύουν κάθε χρόνο κατά του καρκίνου, ο οποίος συχνά απαιτεί νοσηλεία. Μετά την αφαίρεση του όγκου, ο αφαιρεθείς ιστός εξετάζεται παθολογικά για να προσδιοριστεί ο τύπος του καρκίνου και να εκτιμηθεί η κακοήθεια του. Η εξέταση αποφασίζει για πιθανά μέτρα χημειοθεραπείας. Ωστόσο, υπάρχουν μεγάλες δυνατότητες εδώ για την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης (AI), όπως εξηγεί το Πανεπιστημιακό Νοσοκομείο Erlangen σε μια τρέχουσα ανακοίνωση uk-erlangen.de.

Ωστόσο, οι ψηφιακές δυνατότητες δεν έχουν ακόμη αξιοποιηθεί επαρκώς. Ενώ πολλές μέθοδοι απεικόνισης όπως η μαγνητική τομογραφία ή το υπερηχογράφημα έχουν ήδη αξιολογηθεί με τεχνητή νοημοσύνη, η ανάλυση των ιστοπαθολογικών δειγμάτων μέχρι στιγμής έχει πραγματοποιηθεί κυρίως με μικροσκόπιο. Η ψηφιοποίηση τμημάτων ιστού σε εικόνες υψηλής ανάλυσης δεν είναι ακόμη συνήθης πρακτική στα περισσότερα ιδρύματα. Ωστόσο, αυτή η διαδικασία εφαρμόζεται ήδη τακτικά στο Νοσοκομείο Gravina στο Caltagirone της Ιταλίας. Προκύπτει μια πρόκληση: η ετερογένεια των ψηφιακών τομών ιστού, όπως επίσης εξετάζεται στο Ινστιτούτο Fraunhofer scs.fraunhofer.de. Οι διαφορές στην προετοιμασία του δείγματος και στους σαρωτές ιστών συχνά οδηγούν σε διαφορετικά χρώματα και αναλύσεις στις εικόνες.

Ενσωμάτωση του AI στην παθολογία

Ένα σημαντικό βήμα προς την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην παθολογία έχει ήδη ξεκινήσει. Μια διαδικασία που αναπτύχθηκε πρόσφατα καθιστά δυνατή την απρόσκοπτη ενσωμάτωση αναλύσεων τεχνητής νοημοσύνης στη ροή εργασιών του παθολογικού τμήματος. Η PD Dr. Fulvia Ferrazzi ηγείται αυτού του καινοτόμου έργου που στοχεύει να βελτιώσει την ακρίβεια των αλγορίθμων και να προωθήσει τα διαγνωστικά ρουτίνας σε άλλα τμήματα. Τα δείγματα ιστών υποβάλλονται σε επεξεργασία σε διάφορα στάδια με τη δημιουργία τομών και τη δημιουργία ψηφιακών εικόνων υψηλής ανάλυσης. Η ανάλυση AI ενσωματώνεται αυτόματα στη διαδικασία μεταδίδοντας τις πληροφορίες σε έναν διακομιστή με μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, φέρνοντας επανάσταση στα διαγνωστικά στις οθόνες υπολογιστών.

Ένας άλλος στόχος προσανατολισμένος στο μέλλον είναι η αυτόματη ανίχνευση διαφορετικών τύπων ιστών, για παράδειγμα στη διάγνωση του αδενοκαρκινώματος του παχέος εντέρου - ενός κοινού τύπου καρκίνου του παχέος εντέρου. Εδώ χρησιμοποιούνται ισχυρές διαδικασίες AI, βασισμένες, μεταξύ άλλων, σε συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN). Αυτά εκπαιδεύονται με υποδειγματικές εικόνες και επομένως μπορούν να εντοπίσουν σημαντικές διαφορές μεταξύ όγκου και μυϊκού ιστού. Ωστόσο, η παροχή εξειδικευμένης γνώσης εξακολουθεί να είναι μια χρονοβόρα διαδικασία, όπως έδειξαν ερευνητές του Ινστιτούτου Fraunhofer.

Τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης και των μεγάλων δεδομένων

Η ψηφιοποίηση φέρνει μαζί της μεγάλο όγκο δεδομένων, που ανοίγει την πόρτα σε έξυπνες λύσεις στην ιατρική. Τα μεγάλα δεδομένα και η τεχνητή νοημοσύνη είναι οι βασικοί όροι του μέλλοντος και θα ισχύουν επίσης για την παθολογία. Τα πλεονεκτήματα της δικτύωσης δεδομένων είναι ποικίλα: Επιτρέπουν πιο αποτελεσματικές αποφάσεις, εξατομικευμένες θεραπείες και την έγκαιρη ανίχνευση ασθενειών. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει και να συνδυάσει μεγάλες ποσότητες δεδομένων με αστραπιαία ταχύτητα, κάτι που είναι ανεκτίμητο στη λήψη κλινικών αποφάσεων και στην επεξεργασία ιατρικής εικόνας, σύμφωνα με τα ευρήματα του Ινστιτούτου Fraunhofer iks.fraunhofer.de.

Συμπερασματικά, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην παθολογία μπορεί να αποτελέσει μια αποφασιστική πρόοδο στη διάγνωση. Οι επερχόμενες εξελίξεις, τόσο σε τεχνικό όσο και σε πρακτικό επίπεδο, θα μπορούσαν να φέρουν επανάσταση στην ανίχνευση και τη θεραπεία του καρκίνου προς όφελος πολλών ασθενών.