A mesterséges intelligencia korai rákot észlel képek alapján

Szeretné megtudni, hogyan észleli az MI a rákot korán képek alapján? Ismerje meg a részleteket az INVIAI segítségével ebben a cikkben!

Az MI mélytanuló modelljeit több ezer annotált vizsgálaton és metszeten képezve képes olyan mintákat felismerni, amelyeket még a szakértő klinikusok is esetleg nem vesznek észre. A gyakorlatban az MI eszközök olyan képeket elemeznek, mint a mammográfiák, mellkas CT-k, röntgenek, MRI-k, ultrahangok és patológiai metszetek, gyanús területeket jelölve és kockázatot számszerűsítve.

Az MI a rákellátásban "példátlan lehetőség" a diagnózis és a kezelés javítására.

— Onkológiai szakértők

Például egy MI-vel támogatott ultrahang segített egy betegnek elkerülni egy felesleges pajzsmirigy-biopsziát azzal, hogy megmutatta, a csomó jóindulatú, így ez a technológia gyakorlati előnyeit bizonyította valós klinikai helyzetekben.

Hogyan elemzi az MI az orvosi képeket

Az orvosi képalkotásban az MI rendszerek általában mélytanulást (különösen konvolúciós neurális hálózatokat) használnak, amelyeket hatalmas adathalmazokon képeznek. A tanulás során az algoritmus megtanulja kinyerni az olyan jellemzőket, mint a formák, textúrák és színek, amelyek megkülönböztetik a rákos szövetet az egészségestől.

Valójában az MI egy szuperérzékeny "második olvasóvá" válik, amely rámutat az emberi szem által esetleg figyelmen kívül hagyott finom elváltozásokra. Például egy MI, amely mammográfiát vagy CT metszetet vizsgál, apró meszesedéseket vagy csomókat jelölhet színes dobozokkal és figyelmeztetésekkel a radiológus számára.

Az MI orvosi kép elemzési munkafolyamata és mintafelismerés

Emlőrák szűrés

A mammográfia az egyik legjobb példa arra, ahol az MI hatást gyakorol. Tanulmányok kimutatták, hogy az MI támogatás jelentősen javíthatja az emlőrák felismerését a szűrőprogramokban világszerte.

MI képességek a mammográfiában

MI-vel támogatott emlőrák szűrő technológia

Tüdőrák szűrés

Az MI a tüdőrák felismerésében is alkalmazásra kerül orvosi képeken. Az alacsony dózisú CT (LDCT) vizsgálatokat magas kockázatú dohányosok szűrésére használják; az MI javíthatja a képminőséget és az elváltozások felismerését.

Az újabb modellek magas érzékenységet mutatnak mind jóindulatú, mind rosszindulatú tüdőcsomókra, kutatási rendszerek több mint 90%-ban észlelik a csomókat tesztvizsgálatokon. Az USA FDA jóváhagyta az MI eszközöket a tüdőrák szűrés támogatására, elismerve szerepüket a korábbi diagnózisban.

Az MI segíthet a szűrés személyre szabásában is, ha a képeket páciensadatokkal kombinálva algoritmusokkal meghatározzák, ki igényel gyakoribb vizsgálatot egyéni kockázati profil alapján.

MI-vel támogatott tüdőrák felismerés CT képeken

Bőrrák (Melanóma)

A dermoszkópos képalkotás (nagyított bőrfotók) egy másik terület, ahol az MI kiválóan teljesít. Korszerű mélytanuló modelleket képeztek több tízezer bőrelváltozás képen, amelyekkel a anyajegyeket jó- vagy rosszindulatúként magas pontossággal osztályozzák.

Az MI eszközöket akár telefonos alkalmazásokba vagy eszközökbe is csomagolják, amelyek egy lefotózott anyajegyet értékelnek és kockázatot becsülnek, így a korai felismerés kiterjeszthető az alapellátásra és világszerte hozzáférhetőbbé válhat a szűrés.

MI-vel támogatott melanóma felismerés dermoszkópos képek alapján

Méhnyakrák szűrés

Az MI javítja a méhnyakrák szűrést a méhnyakról készült digitális képek elemzésével. Például a CerviCARE rendszer mélytanulást alkalmaz "cervicográfiás" fotókon (kolposzkópszerű képek), hogy megkülönböztesse a rákmegelőző elváltozásokat.

Ez az MI a hagyományos Pap-teszt és HPV-vizsgálat mellett működik, hogy korán felismerje a betegséget. Az NCI is megjegyzi, hogy folyamatban vannak kutatások az MI alapú automatikus rákmegelőző felismerésre a méhnyak szűrőprogramokban.

MI-vel támogatott méhnyakrák szűrő technológia

Vastagbél- és végbélrák szűrés

Vastagbéltükrözés során az MI valós időben segít. A modern rendszerek folyamatosan elemzik a kolonoszkóp videófolyamát. Amikor a kamera polipot vagy gyanús szövetet lát, az MI kiemeli azt a képernyőn (gyakran színes dobozzal és hangjelzéssel), hogy felhívja az orvos figyelmét.

Más szóval, az MI kiválóan rámutat sok kis elváltozásra, de hogy javítja-e a legveszélyesebb előrákok felismerését, az még vizsgálat alatt áll. Mégis, az MI "második szem" csökkentheti a fáradtságból eredő kihagyásokat és mérsékli az orvosok közötti eltéréseket. Az FDA engedélyezte az MI rendszereket (CADe) klinikai kolonoszkópiás polip felismerés támogatására.

Valós idejű MI támogatás kolonoszkópos vizsgálatok során

MI a patológiában és egyéb képalkotásban

Az MI hatóköre túlmutat az élő képalkotáson, kiterjed a patológiára és speciális vizsgálatokra is. A digitális patológiai metszeteket (szövetbiopsziák nagyfelbontású képei) MI algoritmusok elemzik rendkívüli pontossággal.

FDA által jóváhagyott MI alkalmazások

• MI szoftver prosztata biopszia minták rákos területeinek kiemelésére
• Agyi daganat MRI értékelő rendszerek
• Pajzsmirigy csomó ultrahang elemző eszközök
• Digitális patológiai metszet elemzés több rákfajtánál

Röviden, az MI sokoldalú asszisztenssé válik: MRI/CT vizsgálatoktól a röntgeneken át a mikroszkópos metszetekig, kiemelve a figyelmet igénylő eltéréseket, segítve a patológusokat a kritikus területek fókuszálásában és javítva a diagnózis pontosságát.

MI elemzés digitális patológiai metszeteken a rák felismerésére

Az MI előnyei a korai felismerésben

Az alkalmazások széles skáláján az MI több kulcsfontosságú előnyt kínál a rák korai felismerésében, átalakítva az orvosi szakemberek szűrési és diagnosztikai megközelítését:

Az MI-alapú megközelítések javíthatják az orvosok képességét a rákok hatékony és pontos értékelésére. Sok vizsgálatban az MI és az orvosi szakértelem kombinációja jobb eredményt hoz, mint bármelyik külön-külön, hasonlóan egy hozzáértő kolléga tanácsához.

— Orvosi MI kutatók

Az MI átfogó előnyei a rák korai felismerésében

Kihívások és megfontolások

Az MI számos kihívást is hoz, amelyeket gondosan kell kezelni a hatékony és méltányos alkalmazás érdekében a különböző betegpopulációk között.

Bevezetési kihívások

• Kórházaknak validált, FDA-jóváhagyott szoftverre és átfogó személyzeti képzésre van szükségük
• Szabályozási és felelősségi kérdések, ha az MI rákot mulaszt el
• A meglévő klinikai munkafolyamatokba való integráció gondos tervezést igényel
• Folyamatos vizsgálatok és piac utáni tanulmányok szükségesek az eredmények validálásához

Az MI eszköz, nem helyettesítő. Az MI használata olyan, mint "egy kiváló kolléga véleményét kérni".

— Radiológus vélemény az MI integrációról

Fő kihívások az MI orvosi szűrésben történő bevezetésében

Jövőbeli irányok

Az MI jövője a rák felismerésében ígéretes, forradalmi fejlesztésekkel, amelyek átalakíthatják a személyre szabott orvoslást és a szűrési megközelítéseket.

Többmodális MI integráció

Globális validációs tanulmányok

Nemzetközi vizsgálatok (például multicentrikus európai és amerikai próbák) folynak az MI eszközök nagyszabású validálására. Ahogy az adatok gyűlnek, az MI tanul a valós eredményekből, folyamatosan finomítva pontosságát a következők révén:

• Nagy léptékű multicentrikus validációs vizsgálatok
• Valós teljesítmény monitorozás
• Folyamatos tanulás klinikai eredményekből
• Populációk közötti hatékonyság vizsgálatok

Jövőbeli innovációk az MI-vel támogatott rákdiagnosztikában

Összefoglalás

Összefoglalva, az MI már most segíti az orvosokat abban, hogy a rákot korábban észleljék orvosi képek alapján – a mammográfiától és CT-től a bőrfotókig és biopszia metszetekig. Bár kihívások vannak, a legmodernebb kutatások és szabályozói engedélyek egy olyan jövőt vetítenek előre, ahol az MI a rák szűrésének alapvető segítője lesz.