Artificial intelligence en histopathologie

L'histopathologie est l'étude de la façon dont les tissus changent pendant la maladie. C'est l'étalon-or pour le diagnostic de la maladie, et les avances dans l'artificial intelligence augmenteront seulement l'exactitude de cette technique.

Histopathologist jugeant trois guides de microscope souillés avec la hématoxyline et l

Vshivkova | Shutterstock

Quel est artificial intelligence (AI) ?

L'artificial intelligence est apprentissage automatique entourant de condition d'un parapluie de `' et apprendre profondément, et est basé sur l'idée que la machine peut fournir une solution optimale à un problème en réussissant l'information par des niveaux des réseaux neuronaux.

Les types principaux d'artificial intelligence (AI) apprennent en étant présenté avec un ensemble de données marqué. Dans le cas de l'histopathologie, l'algorithme d'AI sera exposé aux échantillons malades et sains, desquels il captera quelques bornes discernantes par lui-même.

Comment l'AI peut-elle être employée en histopathologie ?

Dans un laboratoire d'histopathologie, un diagnostic unique fait participer type les spécialistes qualifiés qui ont dépensé 11 années ou plus de formation pour recenser correctement le tissu malade par des microscopes. Le bilan pathologique concerne les deux le diagnostic du tissu, ainsi que l'évaluation pronostique basée sur l'architecture de tissu et la morphologie des cellules.

Au commencement, des progrès techniques ont été limités à la quality assurance et à certaines applications à la recherche. Par conséquent, le développement des outils d'AI qui peuvent exactement diagnostiquer les maladies est un avancement énorme.

L'artificial intelligence peut être appliqué pour trouver et compter des cellules, par exemple dans les événements de mitotique qui peuvent être appropriés pour des cellules cancéreuses. Il peut également être appliqué pour trouver la segmentation et pour classifier des tissus comme sain ou malade. Un avantage principal avec une telle technologie artificielle est qu'il peut être appliqué à la représentation entière de guide, où l'AI peut automatiquement recenser des configurations dans un guide entier.

Applications actuelles d'AI en histopathologie

Le courant AIS se sont avérés capable de trouver le cancer du sein métastase dans un ganglion lymphatique. La recherche initiale avec ceci a indiqué que l'AI est capable de réaliser des taux de succès comparables à un spécialiste humain, avec une spécificité presque de 90% et la sensibilité de 75%. Les tumeurs trouvées ont mesuré 0,2 millimètres ou se sont composées du nombre peu élevé des cellules (c.-à-d. moins de 200 cellules).

L'AI peut également être particulièrement précieuse pour des tâches répétitives, telles que l'analyse d'image. Les tâches répétitives et pénibles tendent à effectuer les interprètes humains ennuyés, qui mène à des taux d'erreurs plus élevés.

L'AI remontera-t-elle des histopathologists ?

En dépit de certains des réclamations tôt et plutôt exagérées, les histopathologists sont peu susceptibles d'être remontés par AI. Cependant, le développement de l'AI continuera si tout va bien afin d'augmenter le rendement et l'exactitude dans le diagnostic par diagnostic et quality assurance préliminaires de mise en oeuvre. Le rôle des histopathologists sera de s'assurer que l'AI fonctionnent comme ils devraient, et n'interprètent pas mal des conditions de cellules.

Certains ont comparé la commande des vitesses au changement drastique des droits de rôle et de fonction que les généticiens et les bioinformaticians ont remarqués avec l'arrivée de l'ordonnancement de la deuxième génération (NGS). Cependant, d'autres arguent du fait que la simple question de si ou non des histopathologists professionnels seront remontés est comme comparer l'eau et l'incendie - ils sont deux choses très différentes.

L'AI est basée dans calculer de haut niveau, alors que les êtres humains sont cognition de haut niveau, signifiant ils raisonnera une opinion cognitive basée sur la formation et l'expérience avec l'influence de la polarisation pour produire le diagnostic. Ceci permet à l'information de patient-détail d'être représentée, pour augmenter principalement la valeur diagnostique.

Complications potentielles

Avec l'utilisation dominante de l'AI en histopathologie, il peut être difficile de déterminer l'agrandissement correct pour l'analyse de tissu, assurer à annotation correcte les ensembles de données de formation devrait avoir et assurant l'aptitude de l'ensemble de données de formation.

L'ensemble de données de formation est d'importance primordiale, parce que l'AI tombe sous des « déchets dedans, de déchets la catégorie à l'extérieur ». Plus particulièrement, si l'ensemble de données n'est pas construit avec des exemples riches d'informations, ou si des annotations sont incorrectes, il peut sérieusement influencer l'exactitude et la capacité de l'AI.

Last Updated: Dec 19, 2018

Sara Ryding

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Sara Ryding

Sara is a passionate life sciences writer who specializes in zoology and ornithology. She is currently completing a Ph.D. at Deakin University in Australia which focuses on how the beaks of birds change with global warming.

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