We are searching data for your request:
Upon completion, a link will appear to access the found materials.
A Michigani Egyetem idegsebészei és patológusai be tudták mutatni, hogyan képes az AI ugyanolyan pontosan diagnosztizálni a rákos daganatokat, mint az emberek.
Todd Hollon, valamint a Michigani Egyetem Orvostudományi Karának idegsebészekkel és patológusokkal foglalkozó csoportja által vezetett munka megmutatta, hogy az AI hogyan képes diagnosztizálni a rákot a képalkotó szövetekben. A mű folyóiratban jelent megNature Biomedical Engineering.
A kutatók 100 neurológiai beteg szövetét képezték le mind a meglévő módszerekkel, mind az AI alkalmazásával. Mindkét technika pontos eredményeket hozott, de az AI módszer sokkal gyorsabban jutott a következtetésre.
KAPCSOLÓDÓ: AZ ÚJ AI RENDSZER SNIFFEK RÁKBETEGEKBŐL KIEGÉSZÍTIK AZ ELMARADT DAGANATOKAT
A műtéteket fel lehet gyorsítani az AI-nek köszönhetően
Ha az AI-módszert az egész orvosi intézményben alkalmazzák, a kutatók szerint ez felgyorsíthatja a műveleteket.
"Kiváló képminőség elérésével a friss szövetekben képesek vagyunk diagnosztizálni a műtét során" - mondta az első szerző, Daniel A. Orringer, a Michigani Egyetem Orvostudományi Egyetem idegsebészeti adjunktusa az eredményeket kiemelő sajtóközleményben. . "Ez kiküszöböli a szövetek elküldésének hosszú távú folyamatát a legkülső régiókból feldolgozás és értelmezés céljából."
A kutatók jelenlegi állása szerint a műtét során a diagnózis meghatározásához a sebésznek negyven percet kell várnia, amíg a szövetet a patológiai laboratórium elemzi. De ha ezt hatékonyabban végzik, akkor pénzt takaríthat meg, és csökkentheti a műtőben töltött időt.
A számítógép egyre okosabb
"Technikánk nagyszerűen megzavarhatja az intraoperatív diagnózis folyamatát, 30 perces folyamatról körülbelül 3 percre csökkentve" - mondta Orringer. "Eleinte ezt a technológiát fejlesztettük ki annak érdekében, hogy segítsük a sebészeket a mikroszkopikus daganatok felderítésében, de azt tapasztaltuk, hogy a technológia sokkal többre képes, mint a műtét irányítása."
A tudósok egy számítógépet is megtaníthattak a képek diagnosztizálásához történő felhasználására. Létrehoztak és validáltak egy gépi tanulási folyamatot, amely 30 betegmintában az esetek 90% -ában azonosította az agydaganat altípust.
Orringer a sajtóközleményben elmondta, hogy minél több információt tápláltak a számítógéppel, annál pontosabbá vált a diagnózis.
