Pavojingi silpnybės: AI modeliai, veikiami medicininės analizės!

Pavojingi silpnybės: AI modeliai, veikiami medicininės analizės!

Mainz, Deutschland - Mainco universiteto medicinos centro ir Drezdeno technikos universiteto tyrėjai atrado galimą silpną tašką bendruose AI modeliuose, kurie naudojami atliekant medicininės įvaizdžio analizę. Jūsų tyrimas pavadinimu „ Histopatologija “tiria teksto informacijos įtaką medicininio vaizdo duomenų analizei ir buvo paskelbta NEJM AI.

Autoriai, įskaitant Clusmanną, Schulzą ir Katherį, ištyrė, kaip galima rasti analizuojant AI analizuojant histopatologinius vaizdus, ​​klaidas ar iškraipymus. Tai taip pat apima galimybes, kaip tokie modeliai neteisingai interpretuoja vaizdo duomenis ir taip kenkia diagnostinei kokybei.

Tyrimų tinkamumas

Šio tyrimo rezultatai yra ypač aktualūs, nes kompiuterinė patologija tampa vis svarbesnė. Tyrimai rodo, kad novatoriškos AI technologijos medicininio vaizdo apdorojimo srityje suteikia didelę pažangą. Pavyzdžiui, Huang ir kt. (2023) parodyta jos tyrime, kaip AI pripažįsta charakteristikas, susijusias su reakcija į neoadjuvantinę chemoterapiją krūties vėžiui, o kiti tyrimai, tokie kaip Campanella ir kt. (2019) ištyrė silpnai stebimų giluminio mokymosi metodų naudojimą.

Medicinos AI atsižvelgiant į didelius duomenis

Skaitmeninimas sveikatos priežiūros srityje ir turimų duomenų padidėjimas sukėlė ne tik naujų iššūkių, bet ir galimybių. Pasak Fraunhoferio IKS, „Big Data“ ir „AI“ naudojimas bus lemiamas būsimam medicininiam vaistui. Be kita ko, tai reiškia, kad būtinas efektyvus didelių duomenų derinys ir analizė. Tai įgalina individualizuotą terapijos dizainą ir geresnį ankstyvą ligų nustatymą.

Vis labiau pripažįstama intelektualių taikymo medicinoje svarbumas. Tai apima klinikinių sprendimų priėmimą, medicininio vaizdo apdorojimą ir lėtinių ligų stebėjimą. Tyrimo darbas, kuris tyrimuose, kuriuos atliko Z. Huang ir kt. ir būti pateiktas kitiems, paaiškinkite, kad skaitmeninės patologijos pokyčiai greitai progresuoja ir taikomi medicinos praktikoje.

Ryšys tarp technologinės pažangos ir medicinos praktikos yra aiškus: nuolatiniai AI tyrimai ir skatinimas patologijoje ir už jo ribų gali žymiai pagerinti pacientus orientuotą priežiūrą.

Norėdami gauti daugiau informacijos, suinteresuotosios šalys gali susisiekti su atitinkamų institucijų kontaktiniais asmenimis: PD dr. Sebastianas Förschas Mainco universiteto medicinos centre arba prof. Dr. Jakob Nikolas Kather „Tu Dresden“.