Inteligența artificială detectează cancerul colorectal cu o precizie ridicată

O echipă de cercetători de la Universitatea din Jyväskylä, în colaborare cu Universitatea din Turku, Universitatea din Helsinki și Spitalul Nova din Finlanda Centrală, a dezvoltat un nou instrument bazat pe inteligență artificială (IA) pentru detectarea cancerului colorectal din probele de țesut.
Modelul rețelei neuronale utilizate a depășit toate modelele anterioare în clasificarea probelor histologice, atingând o acuratețe de 96,74%.
Instrumentul este disponibil gratuit pentru cercetători și dezvoltatori din întreaga lume, cu scopul de a accelera progresul în diagnosticul cancerului colorectal.
Cum funcționează analiza țesuturilor?
În mod tradițional, un patolog examinează la microscop probele de țesut scanate, marcând punct cu punct zonele afectate de cancer. Acest proces este complex și consumator de timp.
- Noul instrument de IA automatizează această analiză, evidențiind zonele suspecte și diferitele categorii de țesut.
- Tehnologia ar putea reduce semnificativ volumul de muncă al histopatologilor, conducând la diagnostice și prognostice mai rapide.
Performanța modelului de inteligență artificială
- Acuratețea modelului: 96,74%, cea mai mare rată de succes raportată până acum.
- Detectează toate categoriile de țesut relevante pentru identificarea cancerului colorectal.
- Îmbunătățește clasificarea probelor histologice utilizând învățare profundă și modele de învățare automată combinată (ensemble learning).
Disponibilitate și implementare în practica medicală
- Instrumentul este disponibil gratuit pentru cercetători, dezvoltatori și instituții medicale.
- Scopul este de a stimula colaborarea științifică și dezvoltarea unor aplicații noi pentru diagnosticarea și tratarea cancerului.
- Introducerea IA în practica clinică trebuie să fie graduală, iar validarea riguroasă este esențială pentru a asigura conformitatea cu standardele clinice și de reglementare.
Concluzii
- Noua tehnologie poate revoluționa diagnosticul cancerului colorectal, reducând timpul necesar analizelor histopatologice și oferind o acuratețe ridicată în detectarea celulelor canceroase.
- Disponibilitatea gratuită a instrumentului poate accelera cercetarea și dezvoltarea de noi aplicații în domeniul oncologiei.
- Validarea clinică este un pas critic înainte ca acest instrument să fie integrat în spitale, pentru a asigura fiabilitatea rezultatelor.
Improving performance in colorectal cancer histology decomposition using deep and ensemble machine learning.
Heliyon.
doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e37561
Image by freepik
Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!
- Activitatea fizică viguroasă pentru reducerea oboselii la supraviețuitorii de cancer testicular
- Terapia cu celule CAR-T este asociată cu ceața mentală la pacienții cu cancer
- Care este legătura între ritmul circadian și dezvoltarea cancerului hepatic?
- Optimizarea chimioterapiei pentru adulții în vârstă cu cancer în stadiu avansat
- Rog interpretare rezultat RADIOLOGIE IMAGISTICA
- Neo-rect
- Cancer colorectal dureri greu de suportat, care sa fie motivul?
- Cancer colorectal - ce grad? Care este prognosticul?
- Sotul meu are cancer colorectal stadiul 4.in urma unui tomograf s-a descoperit ca are lichid in abdo
- Marul lupului, Tataneasa si cancer colorectal
- Alimentatie cancer colorectal