Часове лікування раку починаються з швидкого виявлення
Швидке початок лікування раку та раннє виявлення метастазів важливі для успішного боротьби з хворобою. У цій складній сфері точної діагностики ракових захворювань штучний інтелект відіграє значну і корисну роль.
Група з семи грецьких інженерів та програмістів, спеціалізованих на засобах штучного інтелекту, розробила особливо інноваційну систему, яка прискорює діагностику раку. Вони є творцями DeepMed IO, початкової компанії з Великої Британії.
Боротьба патологів та рішення DeepMed
Команда розробила алгоритм у відповідь на глобальний дефіцит патологів, який спричиняє затримки в діагностиці рака та впливає на здоров’я пацієнтів. Цей алгоритм зберігає цінний час як для лікарів, так і для пацієнтів.
DeepPath-LYDIA – це система, яка працює на основі штучного інтелекту, призначена для діагностичної підтримки в стадіюванні раку. Вона надає допомогу патологам, підкреслюючи виявлені ділянки рака, надаючи точні виміри цих ділянок для полегшення більш точної та швидкої діагностики. Цей продукт отримав сертифікат CE Mark та сумісний з лікарнями або приватними установами з цифровим лабораторією патології.
Покращення охорони здоров’я для пацієнтів та систем
DeepPath-LYDIA не замінює необхідність патолога, але підвищує точність та швидкість виявлення метастазів, навіть в умовах великого тиску, що може ставити під сумнів людську продуктивність. Вона приносить істотні користі шляхом покращення якості життя та результатів лікування для пацієнтів. Системи охорони здоров’я вигідно отримують підтримку такого штучного інтелекту, який забезпечує не лише якісне обслуговування, а й зменшує часи та витрати діагностики, включаючи витрати, пов’язані з дорогими техніками імуногістохімії, які використовуються для виявлення метастазів.
Наразі DeepPath-LYDIA, з його унікальною здатністю виявляти метастази у меланомі та трьох додаткових типах раку з однією моделлю штучного інтелекту, проходить тестування у пілотних проектах в лікарнях Великої Британії, Нідерландах і Ізраїлі. DeepMed також було інтегровано в постачальників програмного забезпечення служби NHS, беручи участь у проекті по впровадженню системи в межах PathLAKE-Plus, консорціуму з 26 лікарень південної Англії.
Засновницький колектив шукає інвестиції для розширення своєї системи для панкращового виявлення раку та шукає цифрові лабораторії патології в Греції та за кордоном, щоб зробити цю вдосконалену систему штучного інтелекту ще більш широко корисною.
Виклики та суперечки в діагностиці раку на основі штучного інтелекту
Хоча штучний інтелект (AI) має величезний потенціал в діагностиці раку, декілька викликів та суперечок існують досі. Один із значних викликів — це інтеграція систем штучного інтелекту у існуючі охоронні інфраструктури, яка може бути як технічною, так і культурною складністю, оскільки потребує змін в робочому процесі та можливе перепідготування персоналу. Забезпечення точності та надійності алгоритмів штучного інтелекту також є важливим, оскільки помилкові діагнози можуть мати серйозні наслідки для пацієнтів. Є також питання конфіденційності та безпеки даних, оскільки медичні дані є дуже конфіденційними, та будь-яка система повинна зберігати найвищу інтегритетність інформації пацієнтів.
Більше того, етичні наслідки використання алгоритмів для критичних медичних рішень можуть бути пунктом суперечності. Можливість того, що системи штучного інтелекту успадковують упередженості, присутні у навчальних даних, або можуть бути маніпульовані, створює ризик нерівної допомоги або неточних діагнозів. Отже, регуляторна сфера все ще розвивається для вирішення цих проблем і встановлення чітких принципів для розробки та впровадження штучного інтелекту в медичній діагностиці.
Переваги та недоліки штучного інтелекту в діагностиці раку
Переваги:
1. Збільшена ефективність: Штучний інтелект може швидко аналізувати великі обсяги даних патології, прискорюючи процес діагностики.
2. Послідовність: У відміну від людей, системи штучного інтелекту не страждають від втоми і можуть підтримувати стабільний рівень продуктивності.
3. Ефективність витрат: У довгостроковій перспективі штучний інтелект може призвести до економії коштів, скорочуючи час та ресурси, необхідні для діагностики раку.
4. Розширені можливості: Штучний інтелект може допомогти вирішити проблему дефіциту патологів у всьому світі, надаючи діагностичну підтримку, де це найбільш необхідно.
Недоліки:
1. Високі початкові витрати: Впровадження систем на основі штучного інтелекту може потребувати значних вкладень у технології та інфраструктуру.
2. Ризик помилок: Хоча штучний інтелект може бути дуже точним, він все ще може допускати помилки, особливо якщо навчатися на недостатніх або упереджених наборах даних.
3. Обурення через можливе втрату робіт: Існує страх серед медичних фахівців, що штучний інтелект може зменшити необхідність в людських знаннях, що призведе до втрати робочих місць.
4. Залежність від цифрової інфраструктури: Ефективність систем штучного інтелекту, таких як DeepPath-LYDIA, залежить від наявності цифрових лабораторій патології, які можуть відсутні у всіх медичних установах.
Ви можете знайти більше інформації про загальну роль штучного інтелекту у медицині та пов’язані прориви на наступних веб-сайтах:
– Організація здоров’я світу (WHO)
– Фонд дослідження раку Великобританії (Cancer Research UK)
– Національні інститути здоров’я США (NIH)
Ці посилання ведуть на головні домени авторитетних організацій, які досліджують широкий контекст охорони здоров’я, дослідження раку та інновації, що може непрямо підкреслити роль та вплив штучного інтелекту в діагностичній медицині.
The source of the article is from the blog newyorkpostgazette.com