Wenn wir über künstliche Intelligenz sprechen, denken wir spontan an ein brillantes menschliches Gehirn. Aber vor allem ist es die Fähigkeit, eine sehr große Menge an Informationen in relativ kurzer Zeit durchzusehen.
Und diese Fähigkeiten sind besonders wertvoll bei der Analyse medizinischer Bilder, wo wir in der Lage sein werden, eine Dokumentationsbasis zu erstellen, die aus den Ergebnissen von Untersuchungen von menschlichem oder tierischem Gewebe besteht. Oder eine riesige Bibliothek sehr hochauflösender Fotos – idealerweise in Gigapixeln – von gesunden und erkrankten Organen in verschiedenen Entwicklungsstadien.
Es wurden Bilder von Biopsien hinzugefügt, diese Proben von Gewebefragmenten, die zu Analysezwecken entnommen wurden, um eine Pathologie zu bestätigen oder nicht.
Ein Team der Washington State University in den Vereinigten Staaten veröffentlichte im November 2024 eine vergleichende Studie zu medizinischen Analyseergebnissen, bei der Biopsiebilder an Ärzte sowie an ein Überwachungstool übermittelt wurden. tiefes Lernen (Wir reden über Deep Learning).
Den Forschern ist klar: Pflegekräfte benötigen mehrere Stunden, um die Dokumente zu studieren, während der Algorithmus seinen Bericht in wenigen Minuten liefert. Zumal es notwendig ist, die Gesprächszeit zwischen den Ärzten und die Handhabungsabläufe der verwendeten Mikroskope zu berücksichtigen.
Es geht nicht darum, Ärzte zu ersetzen, sondern ihnen zu ermöglichen, Zeit und Präzision bei der Analyse des Zustands des Patienten zu sparen, indem sie die verschiedenen medizinischen Untersuchungen vollständiger und schneller lesen können. Und indem verdächtige Bereiche präziser erkannt werden. Künstliche Intelligenz ist relevant, um Dokumente zu vergleichen und Unterschiede und Anomalien zu identifizieren.
Dies sind die Elemente, die den Ärzten dann zu Interpretationszwecken zur Kenntnis gebracht werden. Damit sie ihre Diagnose mit einer vollständigen Sicht auf das analysierte Organ stellen können. Einzige Voraussetzung: eine ausreichend umfangreiche Bilddatenbank hinsichtlich Anzahl und Qualität der Aufnahmen zu haben, um ein Modell der künstlichen Intelligenz effektiv trainieren zu können.
In ihren Schlussfolgerungen halten Forscher der Washington State University diese Anwendung der KI für besonders relevant bei der Erkennung von Krebs oder genetischen Erkrankungen. Denn wir können gesunde Proben mit anderen vergleichen, bei denen wir den Verdacht haben, dass sie Metastasen oder Missbildungen tragen. Eine wertvolle Entscheidungshilfe für medizinische Experten, wenn die Zeit begrenzt ist.
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