Sponzorováno

Vědci trénují umělou inteligenci, aby pomohla odhalit rakovinu prsu 4.83/5 (12)

Vědci vyvinuli systém umělé inteligence (AI), který může lékařům pomoci odhalit rakovinu. Vědci z Cardiffské univerzity tvrdí, že by to mohlo pomoci zlepšit přesnost lékařské diagnostiky a mohlo by vést k dřívějšímu odhalení rakoviny prsu.

Systém je zaměřen na podporu rozhodování radiologů.

Obecně se lékaři a odborníci shodli na tom, že potenciální využití umělé inteligence při včasné diagnostice rakoviny je „naprosto fenomenální“.

„Chceme vyvinout systémy, se kterými budou radiologové pracovat a kterým budou důvěřovat,“ řekl vedoucí výzkumu Hantao Liu.

Jak to vše vznikalo?

Hantao Liu, vedoucí výzkumu na Cardiffské univerzitě řekl, že jeho tým spolupracoval s radiology v nemocnicích ve Walesu a Anglii a zaznamenali takto pohyb očí radiologa, který čte lékařské snímky.

Tým předal tato data systému AI, aby se co nejlépe naučil pohled radiologa.

Po školení bude AI systém schopen identifikovat oblasti, kam se radiologové při přípravě diagnózy s největší pravděpodobností podívají.

Porovnání: co vidí mamograf x radiolog x umělá inteligence

Porovnání: co vidí mamograf x radiolog x umělá inteligence

 

„Vzhledem ke všem výzvám, kterým nemocnice čelí, je důležité, abychom hledali možná řešení v oblasti datové vědy a umělé inteligence,“ řekl Liu.

Experti se shodují: Potenciální použití AI při včasné diagnostice rakoviny je fenomenální.

Pozor, nejde o nahrazení radiologů, ale o to, aby byli schopni mnohem lépe reagovat.

Lidé, kteří mají větší pravděpodobnost rakoviny, budou rychleji diagnostikováni a léčba u nich bude započata včas.

Studie ukázaly, jak pozoruhodně přesná je tato technologie.

Další věcí na umělé inteligenci je, že ve skutečnosti nepotřebuje přestávku. Dokáže projít fenomenální počty skenů a podpořit tak radiology, aby se vypořádali s těmi „nejnáročnějšími“.

Stále je důležité podívat se na pracovní sílu, zejména s ohledem na 30% nedostatek radiologických konzultantů ve Velké Británii, poukázal na problém Liu.

Nástroje, jako je tento, jim mohou skutečně pomoci a podpořit je v jejich práci, a to je pro pacienty rozhodně dobrá věc.

Sponzorováno

Jak se umělá inteligence učí číst radiologické snímky k detekci rakoviny?

Umělá inteligence (AI) se učí číst radiologické snímky, jako jsou snímky rentgenové, magnetické rezonance (MRI) nebo počítačové tomografie (CT), k detekci rakoviny prostřednictvím hlubokého učení, konkrétně konvolučních neuronových sítí . Zde je obecný popis, jak tato technologie funguje:

Příprava dat: Pro trénování AI jsou potřeba velké a kvalitní sady radiologických snímků, které obsahují jak pozitivní, tak negativní příklady rakoviny. Tyto snímky jsou označeny odborníky na medicínskou diagnostiku pro určení přítomnosti či nepřítomnosti nádoru.

Vytvoření modelu: AI využívá konvoluční neuronové sítě, které jsou hlubokými neuronovými sítěmi navrženými specificky pro zpracování obrazových dat. Tyto sítě se učí extrahovat různé znaky, vzory a struktury z obrazů.

Učení sítě: Model sítě je trénován na těchto označených datech. Během tréninku se váhy neuronů v síti upravují tak, aby minimalizovaly chybu mezi predikcemi modelu a skutečnými označeními. Síť se postupně učí rozpoznávat charakteristiky rakoviny na snímcích.

Validace a optimalizace: Po tréninku je model ověřen na nezávislých validačních datech, aby se zjistila jeho přesnost a schopnost detekce rakoviny.

Klinické použití: Jakmile je model dostatečně trénován a ověřen, může být nasazen do klinické praxe. AI může analyzovat nové radiologické snímky a identifikovat potenciální známky rakoviny, které by mohly uniknout lidskému oku. Radiologové pak mohou použít tato zjištění k dalšímu vyšetření a rozhodnutím o léčbě.

Sponzorováno

Je důležité poznamenat, že i když AI může být cenným nástrojem pro pomoc radiologům, stále vyžaduje lidskou validaci a dohled. Lékaři mají konečné slovo v diagnostice a léčbě pacientů. AI slouží jako podpůrný nástroj, který může zvýšit efektivitu a rychlost analýzy radiologických snímků.

A dále si o umělé inteligenci v medicíně přečtěte

Studie a zdroje článku

Líbil se vám článek? Ohodnoťte ho.

Autor článku

Daniel Borník (více o nás)

 

Dan miluje sport. Přispívá články zejména z oblasti regenerace, fyzio, cvičení a píše i o nemocech. Náš tým vám všem chce přinášet zajímavé informace ze světa zdraví, cvičení, výživy, rehabilitace a obecně zdravého životního stylu. Ve většině našich článků vycházíme z odborných studií a lékařských prací. Vždy se snažíme na studie odkazovat, ověříte si tak pravost. Více informací o nás najdete zde - mrkněte na náš tým.

Líbil se vám náš článek? Sdílejte ho, uděláte nám radost


Štítky: ,

Přečtěte si také naše další články

 

Zatím žádné komentáře

Zanechat komentář ke článku

Zpráva