Inteligența artificială: Algoritmi care îmbunătățesc analiza imaginilor medicale

Autor: Racheriu Dragoș, licențiat în medicină

Inteligența artificială (IA) are un potențial semnificativ în analiza datelor de imagistică medicală. Algoritmii bazati pe deep learning pot localiza și determina dimensiunea tumorilor, așa cum a demonstrat competiția internațională autoPET. Cercetătorii de la Institutul de Tehnologie Karlsruhe (KIT) s-au clasat pe locul cinci, iar cele mai bune echipe au raportat în revista Nature Machine Intelligence cum algoritmii pot detecta leziuni tumorale în tomografia cu emisie de pozitroni (PET) și tomografia computerizată (CT).

Importanța imagisticii în diagnosticul cancerului

Tehnicile de imagistică joacă un rol crucial în diagnosticarea cancerului, oferind informații despre localizarea, dimensiunea și tipul tumorilor, esențiale pentru alegerea terapiei adecvate. PET evidențiază procesele metabolice folosind radionuclizi, cum ar fi fluor-18-deoxiglucoza (FDG), pentru a diferenția țesuturile maligne de cele benigne. CT oferă imagini detaliate ale anatomiei corpului prin scanarea strat cu strat.

Automatizarea procesului de evaluare

Diagnosticul cancerului poate implica sute de leziuni tumorale, iar evaluarea manuală este un proces consumator de timp. „O evaluare automatizată cu ajutorul algoritmilor ar economisi timp și ar îmbunătăți rezultatele”, explică profesorul Rainer Stiefelhagen de la KIT.

Competiția autoPET și metodele folosite

Competiția autoPET, organizată de spitalele universitare din Tübingen și Munchen în 2022, a implicat 27 de echipe și 359 de participanți. Scopul a fost segmentarea automată a leziunilor tumorale vizualizate prin PET/CT la nivelul întregului corp. Pentru antrenarea algoritmilor, echipele au avut acces la un set mare de date annotate PET/CT.

Metodologie: Algoritmii utilizați au fost bazati pe deep learning, o metodă de învățare automată care folosește rețele neuronale artificiale multilayer pentru a identifica tipare complexe și corelații în datele voluminoase.

Performanța algoritmilor în segmentarea leziunilor tumorale

Un ensemble al algoritmilor de top s-a dovedit superior față de algoritmii individuali. Acest ensemble a detectat eficient și precis leziunile tumorale. Stiefelhagen a subliniat că performanța algoritmilor depinde atât de cantitatea și calitatea datelor, cât și de designul algoritmilor, în special de deciziile luate în procesarea rezultatelor segmentării.

Perspective pentru utilizarea clinică

Pentru a integra aceste algoritmi în practica clinică, este necesară îmbunătățirea rezistenței acestora la influențe externe. Cercetătorii își propun să automatizeze complet analiza imaginilor PET/CT în viitorul apropiat, economisind timp și îmbunătățind diagnosticul oncologic.

Concluzii

Competiția autoPET a demonstrat că inteligența artificială poate transforma analiza imaginilor medicale prin automatizarea segmentării leziunilor tumorale. Cercetările viitoare vor trebui să rafineze aceste algoritme pentru a le face robuste și utilizabile în medii clinice diverse.

Data actualizare: 06-01-2025 | creare: 06-01-2025 | Vizite: 143

Bibliografie

Results from the autoPET challenge on fully automated lesion segmentation in oncologic PET/CT imaging.
Nature Machine Intelligence, 2024; 6 (11): 1396
DOI: 10.1038/s42256-024-00912-9

Image by Drazen Zigic on Freepik

Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!

Alte articole din aceeași secțiune:

Folia alimentară antibacteriană care prelungește viața alimentelor

Folia alimentară utilizată în mod obișnuit pentru păstrarea resturilor de alimente perisabile le protejează d...

Medicament inovator cu rezultate promițătoare în combaterea obezității și a bolilor cardiovasculare

O echipă de cercetare interdisciplinară, condusă de oamenii de știință de la Universitatea din Texas, a dezvo...

O descoperire recentă ar putea ajuta la vindecarea rănilor cronice

Rănile cronice şi care nu se vindecă complet, o complicație severă a diabetului şi cauza principală a amputa...

În ce mod ar putea fi NFT-urile utilizate în industria sănătății?
Poate AI să recunoască semnele depresiei în vocile oamenilor?
Un posibil tratament pentru infertilitatea masculină de cauză genetică
Utilizarea roboților în casele de bătrâni este asociată cu păstrarea angajaților și îngrijirea mai bună a pacientului

Din Biblioteca medicală vă mai recomandăm:

PET CT - Diagnostic decisiv în oncologie

Din Ghidul de sănătate v-ar putea interesa și:

Un test care ar putea indica dacă un pacient își va reveni din comă în mai puțin de un an sau nu

Când o persoană se află în comă, familia și cei apropiați așteaptă indicii privind momentul în care cel �...

Predicţia demenţei înainte de debut cu ajutorul inteligenţei artificiale

Un algoritm de calcul al probabilităţii unei persoane de a dezvolta demenţa înainte ca boala să se instal...

Sistem de inteligență artificială pentru a evalua maturarea cerebrală a bebelușilor prematuri

Cercetătorii din cadrul Universității din Helsinki și Spitalului Universitar din Helsinki au dezvoltat un softw...

Inteligența artificială și beneficiile în medicină

Algoritm dezvoltat de Google care detectează riscul cardiovascular din analiza ochilor

Algoritmul care redă modul în care creierul percepe fețele

Forumul ROmedic - întrebări și răspunsuri medicale:

Pe forum găsiți peste 500.000 de întrebări și răspunsuri despre boli sau alte subiecte medicale. Aveți o întrebare? Primiți răspunsuri gratuite de la medici.

Interpretare PET CT

intră pe forum