Yapay Zeka Modeli 'Ceograph', Doku Örneklerinden Kanser Sonuçlarını Tahmin Etmede Hassasiyet Elde Ediyor
Kısaca
Yeni geliştirilen tıbbi yapay zeka modeli Ceograph, doku örneklerine dayanarak kanser hastalarının sonuçlarını tahmin edebiliyor.
UT Güneybatı Tıp Merkezi'ndeki (UTSW) araştırmacılar bir geliştirdi yapay zeka Ceograph adlı (AI) modeli, doku örneklerine dayanarak kanser hastalarının sonuçlarını tahmin etme yeteneğini gösteriyor.
Bu gelişme, yapay zekanın olası yörüngesini tahmin etmek için kullanılmasına yönelik bir şansı temsil ediyor. hastalık ve kişiselleştirilmiş tedavi stratejilerini uyarlayın. Nature Communications dergisinde açıklandığı üzere bu yaklaşım, doku örnekleri içindeki hücrelerin mekansal konfigürasyonunu inceliyor.
"Hücre mekansal organizasyonu, her hücrenin benzersiz bir parça olarak hizmet ettiği ve uyumlu bir doku veya organ yapısı oluşturmak için titizlikle bir araya geldiği karmaşık bir yapboz gibidir. Teksas Üniversitesi Güneybatı Tıp Merkezi'nde profesör olan çalışma lideri Guanghua Xiao, "Bu araştırma, yapay zekanın dokulardaki hücreler arasındaki bu karmaşık mekansal ilişkileri kavrama, hasta sonuçlarını tahmin ederken daha önce insan kavrayışının ötesinde ince bilgiler çıkarma konusundaki olağanüstü yeteneğini ortaya koyuyor" dedi. BİZ.
Araştırmacılara göre, patoloji alanında hastalardan rutin doku örnekleri toplanması uzun zamandır tanı için temel bir unsur olmuştur. Genellikle patologlar tarafından incelenmek üzere slaytlara yerleştirilen bu örnekler, teşhis sürecinde önemli bileşenler olarak hizmet eder.
Bununla birlikte, Dr. Xiao'nun da vurguladığı gibi, bu geleneksel yaklaşımın dezavantajları da var: Zaman alıcıdır, patologlar arasında yorum farklılıklarına açıktır ve hastanın sağlığına ilişkin önemli ipuçları içerebilecek patoloji görüntülerindeki ince nüansları gözden kaçırabilir.
Bu zorlukların üstesinden gelen Dr. Xiao ve ekibi, Ceograph yapay zeka modelini geliştirdi. Öncekilerden farklı olarak, AI modeli yalnızca hücre tiplerini tanımlamayı veya hücre yakınlığını değerlendirmeyi değil, aynı zamanda bir patoloğun doku görüntülerini yorumlama yaklaşımının karmaşık yönlerini kopyalamayı da amaçlamaktadır.
Dr. Xiao, önceki yapay zeka modellerinin belirli görevlerde başarılı olmasına rağmen, bir patoloğun rolüne özgü karmaşıklığı yakalamada yetersiz kaldıklarını vurguluyor. Bu karmaşıklık, hücrenin mekansal organizasyonundaki kalıpların ayırt edilmesini ve görüntülerdeki yabancı "gürültülerin" ortadan kaldırılmasını içerir; bu faktörler, doğru yorumlamalar için çok önemlidir.
Ceograph'ın Geleneksel Yöntemlere Karşı Üstünlüğü
Dr. Xiao, Ceograph'ın doku slaytlarını okurken patologların bilişsel süreçlerini taklit ederek kendisini farklı kıldığını ekledi. Görüntülerdeki hücrelerin tespit edilmesi ve konumlarının belirlenmesiyle başlar. Buradan yola çıkarak yapay zeka modeli, hücre türleri, morfoloji ve mekansal dağılım gibi karmaşık alanlara girerek salt tanımlamanın ötesine geçiyor.
Yeni yapay zeka modeli, hücrelerin nasıl düzenlendiğini, dağıtıldığını ve birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğini analiz etmeye yardımcı olan ayrıntılı bir harita oluşturarak insan patologların incelikli becerilerini taklit etmek için yapay zekanın kullanılmasında bir adım ileriye işaret ediyor.
Araştırmacılar, patoloji slaytlarını kullanarak aracı üç gerçek dünya klinik senaryosunda test etmek için kullandılar. İlk senaryoda Ceograph, akciğer kanserinin iki alt tipini (adenokarsinom ve skuamöz hücreli karsinom) ayırt etmek için kullanıldı.
Araç aynı zamanda potansiyel olarak zararlı ağız rahatsızlıklarının (ağızdaki kanser öncesi lezyonlar) tam teşekküllü kansere dönüşme olasılığını tahmin etmek için de kullanıldı. Son olarak araştırma ekibi, hangi akciğer kanseri hastalarının epidermal büyüme faktörü reseptör inhibitörleri olarak bilinen belirli bir ilaç sınıfına olumlu yanıt verme olasılığının yüksek olduğunu belirledi.
Araştırmacılara göre, her senaryoda Ceograph modeli, hasta sonuçlarını tahmin etmede geleneksel yöntemleri açık ara geride bıraktı.
Xiao, daha da önemlisi, Ceograph tarafından tanımlanan hücre mekansal organizasyon özelliklerinin yorumlanabilir olduğunu ve bireysel hücre-hücre mekansal etkileşim değişiminin nasıl çeşitli fonksiyonel sonuçlar üretebileceğine dair biyolojik içgörülere yol açtığını söyledi.
büyüyen rolünün altını çizdi. Tıbbi bakımda yapay zekapatoloji analizlerinin verimliliğini ve doğruluğunu artırma potansiyelinin altını çiziyor. Bu yöntemin, hedeflenen önleyici tedbirlerin kolaylaştırılması ve bireysel hastalar için tedavi seçiminin optimize edilmesi konusunda umut vaat ettiğini ekledi.
Feragatname
Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.
Yazar hakkında
Kumar, AI/ML, pazarlama teknolojisi ve kripto, blockchain gibi yeni ortaya çıkan alanların dinamik kesişimleri konusunda uzmanlığa sahip deneyimli bir Teknoloji Gazetecisidir. NFTS. Sektördeki 3 yılı aşkın tecrübesiyle Kumar, ilgi çekici anlatılar oluşturma, aydınlatıcı röportajlar yürütme ve kapsamlı bilgiler sunma konusunda kanıtlanmış bir performansa sahiptir. Kumar'ın uzmanlığı, önde gelen endüstri platformları için makaleler, raporlar ve araştırma yayınları dahil olmak üzere yüksek etkili içerik üretmede yatmaktadır. Teknik bilgi ile hikaye anlatıcılığını birleştiren benzersiz beceri seti ile Kumar, karmaşık teknolojik kavramları farklı hedef kitlelere açık ve ilgi çekici bir şekilde aktarma konusunda uzmandır.
Daha fazla haber
Kumar, AI/ML, pazarlama teknolojisi ve kripto, blockchain gibi yeni ortaya çıkan alanların dinamik kesişimleri konusunda uzmanlığa sahip deneyimli bir Teknoloji Gazetecisidir. NFTS. Sektördeki 3 yılı aşkın tecrübesiyle Kumar, ilgi çekici anlatılar oluşturma, aydınlatıcı röportajlar yürütme ve kapsamlı bilgiler sunma konusunda kanıtlanmış bir performansa sahiptir. Kumar'ın uzmanlığı, önde gelen endüstri platformları için makaleler, raporlar ve araştırma yayınları dahil olmak üzere yüksek etkili içerik üretmede yatmaktadır. Teknik bilgi ile hikaye anlatıcılığını birleştiren benzersiz beceri seti ile Kumar, karmaşık teknolojik kavramları farklı hedef kitlelere açık ve ilgi çekici bir şekilde aktarma konusunda uzmandır.
