Digitálna patológia: Profesor Flensburgu revolúcia v revolúcii v diagnostike rakoviny!

Digitálna patológia: Profesor Flensburgu revolúcia v revolúcii v diagnostike rakoviny!

Flensburg, Deutschland - Flensburg University of Applied Sciences spustila dôležitý projekt pre digitálnu patológiu, ktorý vytvoril profesor Dr. Marc Aubreville. Nemecká výskumná nadácia (DFG) podporuje tento projekt, ktorého cieľom je zlepšiť diagnostiku pomocou umelej inteligencie (AI) a rozvíjať nové chirurgické techniky založené na AI. Aubreville, ktorý pracuje na univerzite od leta 2024, sa vzťahuje na podporu, že digitálna patológia ponúka patológiu identifikáciou štrajkových vzoriek tkanív, ktoré naznačujú zhubné nádory.

Aubreville vysvetlil, že AI by nemala prevziať samotnú diagnózu, ale môže pomôcť patológom identifikovať ťažké identifikovať oblasti vo vzorkách tkanív. Jeho výskumná práca v oblasti digitálnej patológie sa začala počas doktorátu, v ktorom dosiahol prvý úspech pri detekcii rakoviny prsníka u psov. Tieto úspechy viedli k vzorkám ľudského tkaniva k prenosnosti jeho algoritmu. Aubreville v súčasnosti spolupracuje s partnermi z Berlína a Viedne na zhromažďovaní rozsiahlych údajov na optimalizácii algoritmov. Flensburgská univerzita aplikovaných vied mu ponúka praktické výskumné prostredie, ktoré umožňuje úzke spojenie s výučbou.

Pokrok umelej inteligencie v patológii

Použitie umelej inteligencie v patológii sa stáva čoraz dôležitejším. Napríklad ärzteblatt , čo umožňuje zvýšenie digitizácie. Implementácia týchto technológií je však stále na samom začiatku a chýbajú randomizované prospektívne štúdie, ktoré ukazujú skutočné výhody. Existujú prvé náznaky, že patológovia môžu podporovať počítač rýchlejšiu a presnejšie. V pilotnej štúdii o diagnostike rakoviny prsníka sa citlivosť mikrometastáz zlepšila, keď sa na podporu použil algoritmus.

Digitálna transformácia v patológii však ešte nepokročila v porovnaní s inými zobrazovacími disciplínami. V Nemecku sa celý skener slín zriedka používa na rutinnú diagnostiku, čo je spôsobené vysokými nákladmi a obavami o bezpečnosť. Aj keď algoritmy AI sa ukázali ako presné nástroje na rozlíšenie medzi nádormi a zdravým tkanivom, existujú výzvy pri implementácii, vrátane nedostatku digitalizovaného materiálu vzorky a potrebných vysokých investičných nákladov. Na vyhodnotenie výhod AI v patológii sú potrebné budúce prospektívne a randomizované štúdie.