AI revolucionira dijagnostiku raka: budućnost patologije počinje sada!

AI revolucionira dijagnostiku raka: budućnost patologije počinje sada!

U Njemačkoj se preko 1,4 milijuna ljudi svake godine bori protiv raka, što često zahtijeva hospitalizaciju. Nakon uklanjanja tumora, odstranjeno tkivo se pregledava u patologiji kako bi se utvrdila vrsta raka i procijenila njegova malignost. Pregledom se odlučuje o mogućim mjerama kemoterapije. Ali ovdje postoji veliki potencijal u integraciji umjetne inteligencije (AI), kao što Sveučilišna bolnica Erlangen objašnjava u trenutačnoj komunikaciji [uk-erlangen.de](https://www.uk-erlangen.de/presse/pressemitigungen/ansicht/detail/wie-ki-nahtlos-in-die-pathologische-diagnostik-integriert- Werden-kann/).

Međutim, digitalne mogućnosti još nisu dovoljno iskorištene. Iako su mnoge metode snimanja kao što su MRI ili ultrazvuk već ocijenjene AI, analiza histopatoloških uzoraka dosad se uglavnom provodila pomoću mikroskopa. Digitalizacija presjeka tkiva u slike visoke rezolucije još nije standardna praksa u većini ustanova. Međutim, ovaj se proces već rutinski provodi u bolnici Gravina u Caltagironeu u Italiji. Pojavljuje se izazov: heterogenost isječaka digitalnog tkiva, kao što se također bavi Fraunhofer Institute scs.fraunhofer.de. Razlike u pripremi uzoraka i skenera tkiva često dovode do različitih boja i razlučivosti na slikama.

Integracija AI u patologiju

Velik korak prema integraciji umjetne inteligencije u patologiju već je pokrenut. Novorazvijeni proces omogućuje besprijekornu integraciju AI analiza u tijek rada odjela patologije. PD dr. Fulvia Ferrazzi vodi ovaj inovativni projekt koji ima za cilj poboljšati točnost algoritama i promovirati rutinsku dijagnostiku na drugim odjelima. Uzorci tkiva obrađuju se u nekoliko faza izradom rezova i digitalnih slika visoke rezolucije. AI analiza automatski se integrira u proces prijenosom informacija na poslužitelj s AI modelima, revolucionirajući dijagnostiku na računalnim monitorima.

Još jedan cilj okrenut budućnosti je automatsko otkrivanje različitih tipova tkiva, na primjer u dijagnozi kolorektalnog adenokarcinoma - česte vrste raka debelog crijeva. Ovdje se koriste robusni AI procesi koji se, između ostalog, temelje na konvolucijskim neuronskim mrežama (CNN). Oni su uvježbani s uzornim slikama i stoga mogu identificirati značajne razlike između tumora i mišićnog tkiva. Međutim, pružanje stručnog znanja još uvijek je dugotrajan proces, što su pokazali istraživači s Fraunhofer instituta.

Prednosti umjetne inteligencije i velikih podataka

Digitalizacija sa sobom nosi velike količine podataka, što otvara vrata inteligentnim rješenjima u medicini. Veliki podaci i umjetna inteligencija ključni su pojmovi budućnosti i bit će primjenjivi i na patologiju. Prednosti podatkovnog umrežavanja su raznolike: omogućuju učinkovitije odluke, individualizirane terapije i rano otkrivanje bolesti. Osim toga, AI može analizirati i kombinirati velike količine podataka brzinom munje, što je neprocjenjivo u donošenju kliničkih odluka i obradi medicinskih slika, prema nalazima Instituta Fraunhofer iks.fraunhofer.de.

Zaključno, integracija umjetne inteligencije u patologiju može predstavljati odlučujući napredak u dijagnostici. Nadolazeći razvoj, kako na tehničkoj tako i na praktičnoj razini, mogao bi revolucionirati otkrivanje i liječenje raka za dobrobit mnogih pacijenata.