Ourense, središte medicinskih inovacija. Suradnici iz cijele Španjolske okupili su se u galicijskom gradu kako bi donijeli najnoviju umjetnu inteligenciju (AI) u borbi protiv kolorektalnih polipa. Lansiranjem PolyDeeapa i njegove kasnije iteracije, PolyDeepAdvance, istraživači iz Ourensea trude se pionirati u otkrivanju raka u ranim fazama.
Kolorektalni karcinom stoji kao jedan od najčešćih karcinoma globalno, no očito je da rano uklanjanje prekanceroznih polipa može dovesti do stope izlječenja od 90%. Kolonoskopija, iako je standard za otkrivanje i eliminaciju ovih lezija u jednom postupku, nije besprijekorna; izvještaji sugeriraju da se približno 22% lezija može i dalje propustiti.
Prepoznajući važnost poboljšanja metoda otkrivanja, AI4PolypNet okuplja osam španjolskih istraživačkih grupa koje imaju za cilj spojiti svoje znanje, resurse i energiju. Njihova misija temelji se na postavljanju jasnih kliničkih zahtjeva i normi za prikupljanje podataka kako bi u potpunosti iskoristili svoju zajedničku moć.
Ključne suradnje za napredak. Mreža AI4PolypNet, financirana od strane Španjolske agencije za istraživanje pod Ministarstvom znanosti, obuhvaća timove poput Grupe za računalne sustave sljedeće generacije (SING) s kampusa u Ourensu i Ourenske grupe za probavni onkologiju (Giodo) Sergasa. Podržane su od priznatih entiteta iz Katalonije, Extremadure i Baskije, svi se okupljaju pod zastavom AI4PolypNet kako bi unaprijedili tehnologiju otkrivanja i dijagnostike kolorektalnog karcinoma putem AI.
Delegati su se okupili na Visokoj tehničkoj školi računarstva u Ourensu kako bi razmijenili ideje i uskladili svoje napore tijekom inauguracijskog sastanka mreže. Ondje su predložili stvaranje zajedničkih protokola za akviziciju slika i anotaciju koje bi istraživačima omogućile obiman i raznolik skup podataka. Jednoglasni valjanja sustavi također su na dnevnom redu kako bi se osigurala učinkovitost ovih metoda prilikom primjene u skrbi za pacijente.
Izazovi i kontroverze u otkrivanju kolorektalnog karcinoma uz pomoć AI. Integracija AI u otkrivanje kolorektalnog karcinoma putem projekata poput AI4PolypNet nudi potencijal za značajno poboljšanje napora oko rane dijagnoze. Međutim, postoje ključni izazovi i kontroverze povezane s korištenjem AI u ovom području:
1. Privatnost podataka i sigurnost: Upotreba velikih skupova podataka za obuku AI uključuje osjetljive informacije o pacijentima, što podiže zabrinutost zbog zaštite podataka. Osiguravanje sigurnosti podataka pacijenata dok omogućava dijeljenje informacija među istraživačkim grupama od iznimne je važnosti.
2. Prepravke i predstavljivost: AI sustavi su jednako dobri kao i podaci na kojima su obučeni. Osiguranje da su podaci reprezentativni za raznoliko stanovništvo ključno je za sprječavanje pristranosti u otkrivanju i dijagnozi koja bi mogla rezultirati zdravstvenim nejednakostima.
3. Tehnološka složenost i dostupnost: Složeni AI sustavi možda se ne mogu lako integrirati u postojeće zdravstvene infrastrukture, posebno u okruženjima s manje resursa, što može stvoriti praznine u dostupnosti i učinkovitosti.
4. Etčke zabrinutosti: Ovisnost o AI za medicinsku dijagnozu postavlja etička pitanja o ulozi nadzora ljudi, mogućnostima pogrešaka stroja te implikacijama procjena temeljenih na AI na skrb o pacijentima.
5. Regulatorna odobrenja i valjanje: AI sustavi moraju proći rigorozna testiranja i dobiti regulatorna odobrenja prije nego se implementiraju u kliničke postavke. Standardizacija i valjanje AI dijagnostičkih alata ključni su kako bi se osigurala njihova pouzdanost i učinkovitost.
Prednosti i nedostaci AI u ranoj detekciji kolorektalnog karcinoma
Prednosti:
– Povećana točnost: AI može pomoći smanjiti stopu propuštanja prekanceroznih polipa analizirajući velike skupove podataka i identificirajući obrasce koji bi mogli proći nezapaženo ljudskim okom.
– Učinkovitost: AI može obraditi slike i podatke brzinama izvan ljudskih sposobnosti, potencijalno ubrzavajući dijagnostički proces i osiguravajući pravovremenu intervenciju.
– Konzistencija: Nakon obuke, AI sustavi mogu pružiti dosljednu analizu, smanjujući varijabilnost koja se može pojaviti kod različitih liječnika.
– Smanjenje radnog opterećenja: AI može pomoći kliničarima prethodnom provjerom slika, omogućavajući im fokusiranje na složene slučajeve i smanjenje ukupnog radnog opterećenja.
Nedostaci:
– Ovisnost o kvaliteti podataka: Performanse AI sustava uvelike ovise o kvaliteti i količini podataka korištenih za obuku, što bi moglo biti pogođeno neusklađenostima i pogreškama.
– Troškovi implementacije: Razvoj i implementacija AI tehnologije zahtijeva značajna ulaganja, što možda nije izvedivo za sve zdravstvene ustanove, posebno u okruženjima s ograničenim resursima.
– Nedostatak povjerenja i prilagodbe: Pacijenti i zdravstveni stručnjaci mogu biti oklijevajući pri usvajanju AI zbog nedostatka povjerenja ili razumijevanja tehnologije, što može spriječiti njene potencijalne koristi.
Za čitatelje koji žele istražiti područje dalje, razmotrite posjet Španjolskoj agenciji za međunarodnu suradnju u razvoju (AECID) i Agenciji za istraživanje države (AEI) kako biste saznali više o sudjelovanju Španjolske u inovativnim istraživačkim suradnjama. Napomena: Veze su dane do glavnih domena i trebale bi se slijediti samo ako postoji povjerenje u njihovu valjanost.
The source of the article is from the blog yanoticias.es