Dr. Marco V. Benavides Sánchez.
I medicinens verden tæller ethvert teknologisk fremskridt. I dag, takket være kunstig intelligens (AI), ser vi en revolution i, hvordan læger og laboratorier analyserer medicinske prøver, hvilket gør diagnoser hurtigere og mere nøjagtige. Et af de mest gavnlige områder er analysen af HEp-2-prøver, der anvendes til påvisning af autoimmune sygdomme som lupus og leddegigt.
Hvad er HEp-2-prøver?
HEp-2-prøver er celler, der bruges i laboratorier til at identificere antinukleære antistoffer (ANA), en almindelig markør i flere autoimmune sygdomme. Traditionelt kræver denne analyse meget dygtige teknikere og er modtagelig for menneskelig variation, hvilket kan påvirke nøjagtigheden af diagnosen.
Innovation gennem AI: Klassificering uden segmentering
Nyheden kommer med en AI-platform, der forenkler denne proces ved at eliminere behovet for at segmentere hver celle, et trin, der er tidskrævende og udsat for fejl. Denne platform bruger dyb læring og overførselslæring og anvender allerede trænede modeller til at klassificere disse celler effektivt og præcist. Det interessante er, at denne teknologi ikke kun passer til én maskine, men er kompatibel med forskelligt udstyr, hvilket gør det muligt at implementere den på forskellige hospitaler uden hardwarekonflikter.
Forklarlighed og tillid: Grad-CAM
Et af de mest imponerende aspekter ved denne teknologi er dens evne til at forklare sine beslutninger. Ved at bruge en modificeret version af Grad-CAM-metoden (Weighted Gradient Class Activation Mapping) kan læger se, hvilke områder af cellen, der påvirkede AI’s klassificering. Dette tilføjer ikke kun et lag af gennemsigtighed, men styrker også tilliden til dine resultater.
Prøve kvalitetsevaluering
Derudover er der udviklet et prøvekvalitetsindeks baseret på Jensen-Shannon divergensen, som vurderer, hvor pålidelige prøveklassifikationerne er. Dette indeks måler variabiliteten af resultater inden for en prøve og sammenligner dem med en gennemsnitlig fordeling, hvilket giver et klarere overblik over homogeniteten og kvaliteten af de analyserede prøver.
Praktiske applikationer og brugssager
Implementeringen af denne AI-teknologi er ikke begrænset til et enkelt hospital eller laboratorium. For eksempel i Danmark er flere lægecentre ved at tage dette værktøj i brug for at forbedre nøjagtigheden i diagnosticering af autoimmune sygdomme. Hastigheden og effektiviteten af AI gør det muligt for læger at opnå resultater på kortere tid, hvilket er afgørende for tidlig og effektiv behandling af disse sygdomme.
Derudover gør denne platforms evne til at arbejde med forskellige typer hardware den ideel til udrulning på ressourcebegrænsede steder, hvor avanceret udstyr ikke altid er tilgængeligt.
Indvirkning på behandlingsforskning og -udvikling
Den detaljerede analyse leveret af AI åbner også nye veje inden for autoimmun sygdomsforskning. Forskere bruger data genereret af AI til at udvikle prædiktive modeller, der kan identificere tidligere uobserverbare sygdomsmønstre. Dette kan føre til skabelsen af personlige terapier, hvilket væsentligt forbedrer behandlingsmulighederne for patienterne.
Konklusion
Kunstig intelligens ændrer måden, vi forstår og bekæmper sygdom på. Med platforme som denne ser fremtiden for medicin lysere ud og giver håb til millioner af patienter rundt om i verden. I Danmark, som i mange andre lande, kan indførelsen af disse teknologier udgøre et væsentligt skridt hen imod mere effektiv og præcis sundhedspleje.
Referencer for at lære mere:
(2) Multiclass feature selection with metaheuristic optimization algorithms: a review
(3) Explainability Methods for Graph Convolutional Neural Networks
(4) An Explainable AI Paradigm for Alzheimer’s Diagnosis Using Deep Transfer Learning
(5) Grad-CAM-Based Explainable Artificial Intelligence Related to Medical Text Processing
(6) Jensen-Shannon divergence: Everything you need to know about this ML model
(7) Jensen–Shannon divergence for visual quality assessment
#ArtificialIntelligence #Medicine #Surgery #Medmultilingua
Skriv et svar