Tekoäly mullistaa syöpädiagnoosin: patologian tulevaisuus alkaa nyt!

Tekoäly mullistaa syöpädiagnoosin: patologian tulevaisuus alkaa nyt!

Saksassa yli 1,4 miljoonaa ihmistä taistelee vuosittain syöpää vastaan, mikä vaatii usein sairaalahoitoa. Kun kasvain on poistettu, poistettu kudos tutkitaan patologiassa syövän tyypin määrittämiseksi ja sen pahanlaatuisuuden arvioimiseksi. Tutkimus päättää mahdollisista kemoterapiatoimenpiteistä. Mutta tekoälyn (AI) integroinnissa on suuri potentiaali, kuten Erlangenin yliopistollinen sairaala selittää nykyisessä tiedonannossa uk-erlangen.de.

Digitaalisia mahdollisuuksia ei kuitenkaan ole vielä riittävästi hyödynnetty. Vaikka monet kuvantamismenetelmät, kuten MRI tai ultraääni, ovat jo tekoälyn arvioimia, histopatologisten näytteiden analyysi on toistaiseksi tehty pääasiassa mikroskoopilla. Kudosleikkeiden digitalisointi korkearesoluutioisiksi kuviksi ei ole vielä vakiokäytäntö useimmissa laitoksissa. Tämä prosessi on kuitenkin jo rutiininomaisesti toteutettu Gravinan sairaalassa Caltagironessa, Italiassa. Haaste syntyy: digitaalisten kudosleikkeiden heterogeenisuus, jota käsitellään myös Fraunhofer-instituutissa scs.fraunhofer.de. Erot näytteiden valmistelussa ja kudosskannereissa johtavat usein kuvien erilaisiin väreihin ja resoluutioihin.

Tekoälyn integrointi patologiaan

Suuri askel kohti tekoälyn integrointia patologiassa on jo aloitettu. Äskettäin kehitetty prosessi mahdollistaa tekoälyanalyysien integroinnin saumattomasti patologian osaston työnkulkuun. PD Dr. Fulvia Ferrazzi johtaa tätä innovatiivista projektia, jonka tavoitteena on parantaa algoritmien tarkkuutta ja edistää rutiinidiagnostiikkaa muilla osastoilla. Kudosnäytteitä käsitellään useissa vaiheissa tekemällä leikkeitä ja luomalla korkearesoluutioisia digitaalikuvia. Tekoälyanalyysi integroituu automaattisesti prosessiin välittämällä tiedot palvelimelle tekoälymallien avulla, mikä mullistaa tietokoneiden näyttöjen diagnosoinnin.

Toinen tulevaisuuteen suuntautunut tavoite on eri kudostyyppien automaattinen havaitseminen, esimerkiksi paksusuolensyövän yleisen tyypin paksusuolen adenokarsinooman diagnosoinnissa. Täällä käytetään vankkoja tekoälyprosesseja, jotka perustuvat muun muassa konvoluutiohermoverkkoihin (CNN). Nämä on koulutettu esimerkillisillä kuvilla, ja ne voivat siksi tunnistaa merkittäviä eroja kasvaimen ja lihaskudoksen välillä. Asiantuntijatiedon hankkiminen on kuitenkin edelleen aikaa vievä prosessi, kuten Fraunhofer-instituutin tutkijat ovat osoittaneet.

Tekoälyn ja big datan edut

Digitalisaatio tuo mukanaan suuret tietomäärät, mikä avaa oven älykkäille ratkaisuille lääketieteessä. Big data ja tekoäly ovat tulevaisuuden avainkäsitteitä, ja niitä voidaan soveltaa myös patologiaan. Tietoverkottumisen edut ovat monipuoliset: Ne mahdollistavat tehokkaammat päätökset, yksilölliset hoidot ja sairauksien varhaisen havaitsemisen. Lisäksi tekoäly voi analysoida ja yhdistää suuria tietomääriä salamannopeasti, mikä on korvaamatonta kliinisen päätöksenteon ja lääketieteellisten kuvien käsittelyssä Fraunhofer-instituutin iks.fraunhofer.de mukaan.

Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoälyn integroiminen patologiaan voi olla ratkaiseva edistysaskel diagnostiikassa. Tuleva kehitys, sekä teknisellä että käytännön tasolla, voi mullistaa syövän havaitsemisen ja hoidon monien potilaiden hyödyksi.