Kaynak
Bu rehber yardımcı oldu mu?
DoktorClub’da Keşfet
Portekizli Araştırmacılar Yapay Zekayı Kolorektal Tanıya Uygulayan İlk Prototipi Geliştirdi
Kolorektal teşhis için yapay zeka kullanan ilk prototip, Porto'daki Sistem ve Bilgisayar Mühendisliği, Teknoloji ve Bilim Enstitüsü (INESC TEC) ve IMP Diagnostik Moleküler ve Anatomik Patoloji laboratuvarından…
Kolorektal teşhis için yapay zeka kullanan ilk prototip, Porto'daki Sistem ve Bilgisayar Mühendisliği, Teknoloji ve Bilim Enstitüsü (INESC TEC) ve IMP Diagnostik Moleküler ve Anatomik Patoloji laboratuvarından Portekizli araştırmacılar tarafından geliştirildi. Araştırma npj Precision Oncology'de yayınlandı.
Bu çalışma, kolon ve rektal biyopsilerin teşhisinde tamamlayıcı bir araç olarak yapay zekayı kullanan bir prototipin geliştirilmesine ve ücretsiz erişime sunulan kolorektal patolojilerin dijital görüntülerinden oluşan en büyük veri tabanının kullanılabilirliğine odaklanıyor.
Araştırmacılar bu yeni modeli kolorektal patolojisi olan dokuların 10.000'e yakın görüntüsünü kullanarak eğittiler ve böylece bu tür kanserle ilgili yüksek riskli lezyonların tespitinde %93,44'lük bir teşhis keskinliği ve %99,7'lik bir hassasiyet elde ettiler. Söz konusu görüntülerin yarısından fazlası (5.300) (5 terabayta yakın veri) artık bilim camiasının kullanımına açık.
IMP Diagnostics patologu Diana Montezuma Felizardo, “Dijital görüntülerin dağıtımı, IMP Diagnostics ve INESC TEC'in bilimi teşvik etme ve bilimsel bilginin paylaşımını, FAIR ilkelerini (bilimsel verilerin kolayca bulunabilir, erişilebilir, birlikte çalışabilir olmasını öneren bir dizi uluslararası yönerge) takip ederek teşvik etme çabalarının bir parçasıdır.” dedi.
INESC TEC araştırmacısı Pedro Neto, “Görüntülerin bir kısmı diğer yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılabilirken, diğerleri özellikle söz konusu araçları karşılaştırırken kapsamlılığı ve adaleti artırmak amacıyla yapay zeka araçları arasında test/kıyaslama yapmak için kullanılacaktır.” diye ekledi.
Prototip, yeni ve daha verimli bir eğitim metodolojisinin uygulandığı teknik bir yeniliğe dayalı olarak geliştirildi; performansından ödün vermeden yapay zeka modelini öğretmek için gereken görüntü sayısını önemli ölçüde azaltıyor. Bu gelişmeler sadece görüntü analiz teknolojisini yönlendirmekle kalmıyor, aynı zamanda kolorektal kanser tanısında daha etkili çözümlerin geliştirilmesine de katkıda bulunuyor.
Bu çalışma, kolon ve rektal biyopsilerin teşhisinde tamamlayıcı bir araç olarak yapay zekayı kullanan bir prototipin geliştirilmesine ve ücretsiz erişime sunulan kolorektal patolojilerin dijital görüntülerinden oluşan en büyük veri tabanının kullanılabilirliğine odaklanıyor.
Araştırmacılar bu yeni modeli kolorektal patolojisi olan dokuların 10.000'e yakın görüntüsünü kullanarak eğittiler ve böylece bu tür kanserle ilgili yüksek riskli lezyonların tespitinde %93,44'lük bir teşhis keskinliği ve %99,7'lik bir hassasiyet elde ettiler. Söz konusu görüntülerin yarısından fazlası (5.300) (5 terabayta yakın veri) artık bilim camiasının kullanımına açık.
IMP Diagnostics patologu Diana Montezuma Felizardo, “Dijital görüntülerin dağıtımı, IMP Diagnostics ve INESC TEC'in bilimi teşvik etme ve bilimsel bilginin paylaşımını, FAIR ilkelerini (bilimsel verilerin kolayca bulunabilir, erişilebilir, birlikte çalışabilir olmasını öneren bir dizi uluslararası yönerge) takip ederek teşvik etme çabalarının bir parçasıdır.” dedi.
INESC TEC araştırmacısı Pedro Neto, “Görüntülerin bir kısmı diğer yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılabilirken, diğerleri özellikle söz konusu araçları karşılaştırırken kapsamlılığı ve adaleti artırmak amacıyla yapay zeka araçları arasında test/kıyaslama yapmak için kullanılacaktır.” diye ekledi.
Prototip, yeni ve daha verimli bir eğitim metodolojisinin uygulandığı teknik bir yeniliğe dayalı olarak geliştirildi; performansından ödün vermeden yapay zeka modelini öğretmek için gereken görüntü sayısını önemli ölçüde azaltıyor. Bu gelişmeler sadece görüntü analiz teknolojisini yönlendirmekle kalmıyor, aynı zamanda kolorektal kanser tanısında daha etkili çözümlerin geliştirilmesine de katkıda bulunuyor.