{"id":123,"date":"2025-05-27T21:32:34","date_gmt":"2025-05-27T19:32:34","guid":{"rendered":"https:\/\/medmultilingua.com\/danes\/?p=123"},"modified":"2025-05-27T21:32:34","modified_gmt":"2025-05-27T19:32:34","slug":"kunstig-intelligens-beskytter-lungerne-en-ny-model-opdager-skader-fra-cementstoev","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medmultilingua.com\/danes\/kunstig-intelligens-beskytter-lungerne-en-ny-model-opdager-skader-fra-cementstoev\/","title":{"rendered":"Kunstig intelligens beskytter lungerne: En ny model opdager skader fra cementst\u00f8v"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Af Dr. Marco Vinicio Benavides Sanchez<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Kunstig intelligens (AI) revolutionerer medicinens verden, og et nyligt gennembrud viser, hvordan AI kan opdage lungeskader for\u00e5rsaget af cementst\u00f8v. Ved hj\u00e6lp af avanceret billeddiagnostik og en s\u00e6rlig algoritme \u2013 kaldet <strong>Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)<\/strong> \u2013 kan skader p\u00e5 lungerne identificeres med h\u00f8j pr\u00e6cision, endda f\u00f8r symptomerne viser sig.<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">Hvorfor er cementst\u00f8v farligt?<\/h6>\n\n\n\n<p>Cement er uundv\u00e6rligt i byggebranchen, men dets st\u00f8v kan v\u00e6re sundhedsskadeligt, is\u00e6r for dem, der arbejder dagligt med materialet. Langvarig ind\u00e5nding af cementst\u00f8v kan f\u00f8re til <strong>kronisk bronkitis, KOL eller endda lungefibrose<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Problemet er, at disse sygdomme ofte opdages for sent. Almindelige r\u00f8ntgenbilleder er ikke f\u00f8lsomme nok. I stedet anvendes <strong>kvantitativ computertomografi (QCT)<\/strong>, som giver detaljerede 3D-billeder af lungerne.<\/p>\n\n\n\n<p>Men disse billeder genererer store m\u00e6ngder data, som er vanskelige at analysere manuelt. Her kommer kunstig intelligens ind i billedet.<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">Hvad er Kolmogorov-Arnold Networks?<\/h6>\n\n\n\n<p>Kolmogorov-Arnold Networks er inspireret af matematiske teorier, der g\u00f8r det muligt at analysere komplekse funktioner gennem enkle elementer. I mods\u00e6tning til traditionelle neurale netv\u00e6rk er KAN <strong>forklarbare og gennemsigtige<\/strong>. Det betyder, at l\u00e6ger ikke kun f\u00e5r et svar, men ogs\u00e5 en forst\u00e5else for, hvordan og hvorfor modellen n\u00e5r denne konklusion.<\/p>\n\n\n\n<p>Det er en k\u00e6mpe fordel i klinisk praksis.<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">Unders\u00f8gelsen: 609 patienter og AI<\/h6>\n\n\n\n<p>Et koreansk forskerhold analyserede QCT-scanninger fra <strong>609 personer<\/strong> \u2013 <strong>311 arbejdere udsat for cementst\u00f8v<\/strong> og <strong>298 raske personer<\/strong>. De udtrak over 140 m\u00e5linger fra hver scanning: luftvejstykkelse, lungevolumen, v\u00e6vst\u00e6thed og mere.<\/p>\n\n\n\n<p>Resultaterne med KAN var imponerende:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>N\u00f8jagtighed<\/strong>: 98.03%<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sensitivitet<\/strong>: 98.70%<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Specificitet<\/strong>: 97.40%<\/li>\n\n\n\n<li><strong>F1 Score<\/strong>: 98.01%<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Modellen overgik alle andre testede AI-metoder.<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">Forklarlig AI med SHAP<\/h6>\n\n\n\n<p>Forskerne brugte ogs\u00e5 <strong>SHAP<\/strong>, et v\u00e6rkt\u00f8j der viser hvilke faktorer modellen v\u00e6gtede mest. De vigtigste indikatorer for lungeskade var:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Fortykkelse af bronkiev\u00e6gge<\/li>\n\n\n\n<li>Mindsket lungevolumen<\/li>\n\n\n\n<li>\u00c6ndret v\u00e6vst\u00e6thed i bestemte omr\u00e5der<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Dette g\u00f8r det muligt for l\u00e6ger at validere og forklare AI\u2019ens output.<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">Hvad betyder det for arbejdsmilj\u00f8et?<\/h6>\n\n\n\n<p>Denne teknologi kan revolutionere sundhedstjek i arbejdsmilj\u00f8er med st\u00f8v. En enkel QCT-scanning kan identificere begyndende lungeskader og s\u00e6tte ind <strong>f\u00f8r permanente skader opst\u00e5r<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Tiltag som arbejdsoml\u00e6gning, forbedret beskyttelse eller medicinsk behandling kan iv\u00e6rks\u00e6ttes i tide. Det vil gavne b\u00e5de arbejdere og arbejdsgivere.<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">En fremtid med AI og sundhed i samarbejde<\/h6>\n\n\n\n<p>Kolmogorov-Arnold Networks giver h\u00e5b for en mere pr\u00e6cis, rettidig og forst\u00e5elig medicinsk diagnose. Og vigtigst: De underst\u00f8tter l\u00e6gerne, i stedet for at erstatte dem.<\/p>\n\n\n\n<p>AI i medicin er ikke l\u00e6ngere fremtidsmusik \u2013 det er virkelighed. Og det redder liv.<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">For at l\u00e6re mere:<\/h6>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Chau, N.-K., Kim, W. J., Lee, C. H., Chae, K. J., Jin, G. Y., &amp; Choi, S. (2025). Quantitative computed tomography imaging classification of cement dust-exposed patients based on Kolmogorov-Arnold networks. <em>Artificial Intelligence in Medicine, 146<\/em>, 103166. <a class=\"\" href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.artmed.2025.103166\">https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.artmed.2025.103166<\/a><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>#ArtificialIntelligence #Medicine #Surgery #Medmultilingua<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Af Dr. Marco Vinicio Benavides Sanchez Kunstig intelligens (AI) revolutionerer medicinens verden, og et nyligt gennembrud viser, hvordan AI kan opdage lungeskader for\u00e5rsaget af cementst\u00f8v. Ved hj\u00e6lp af avanceret billeddiagnostik og en s\u00e6rlig algoritme \u2013 kaldet Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) \u2013 kan skader p\u00e5 lungerne identificeres med h\u00f8j pr\u00e6cision, endda f\u00f8r symptomerne viser sig. Hvorfor er&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":130,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-123","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/medmultilingua.com\/danes\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/123","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/medmultilingua.com\/danes\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/medmultilingua.com\/danes\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medmultilingua.com\/danes\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medmultilingua.com\/danes\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=123"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/medmultilingua.com\/danes\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/123\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":129,"href":"https:\/\/medmultilingua.com\/danes\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/123\/revisions\/129"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medmultilingua.com\/danes\/wp-json\/wp\/v2\/media\/130"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/medmultilingua.com\/danes\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=123"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/medmultilingua.com\/danes\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=123"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/medmultilingua.com\/danes\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=123"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}