Intelligenza artificiale in istopatologia

L'istopatologia è lo studio di come i tessuti cambiano durante la malattia. È il sistema monetario aureo per la diagnosi di malattia e gli sviluppi dell'intelligenza artificiale aumenteranno soltanto l'accuratezza di questa tecnica.

Histopathologist che giudica tre diapositive del microscopio macchiate con il hematoxylin & l

Vshivkova | Shutterstock

Che cosa è intelligenza artificiale (AI)?

L'intelligenza artificiale è apprendimento automatico d'inclusione di termine di un ombrello del `' sia che in profondità imparare ed è basata sull'idea che il commputer può fornire una soluzione ottimale ad un problema comunicando le informazioni attraverso i livelli di reti neurali.

I tipi principali di intelligenze artificiali (AI) imparano dalla presentazione con un insieme di dati contrassegnato. Nel caso dell'istopatologia, l'algoritmo di AI sarà esposto ai campioni malati e sani, da cui prenderà alcuni indicatori di distinzione da sè.

Come può il AI essere utilizzato nell'istopatologia?

In un laboratorio dell'istopatologia, una singola diagnosi fa partecipare tipicamente negli gli specialisti esperti che hanno speso 11 o più anno di addestramento per identificare correttamente tessuto malato tramite i microscopi. La valutazione patologica comprende entrambe la diagnosi del tessuto come pure la valutazione prognostica basata sull'architettura del tessuto e sulla morfologia delle celle.

Inizialmente, i progressi tecnologici sono stati limitati ad assicurazione di qualità ed a determinate applicazioni della ricerca. Quindi, lo sviluppo degli strumenti di AI che possono diagnosticare esattamente le malattie è un avanzamento enorme.

L'intelligenza artificiale può applicarsi per individuare e contare le celle, per esempio negli eventi mitotici che possono essere pertinenti per le celle cancerogene. Può anche applicarsi per individuare la segmentazione e classificare i tessuti come sana o malata. Un vantaggio chiave con tale tecnologia artificiale è che può applicarsi all'intera rappresentazione della diapositiva, dove il AI può identificare automaticamente i reticoli in un'intera diapositiva.

Applicazioni correnti di AI in istopatologia

L'AIS corrente è stato indicato per essere capace di rilevazione della metastasi del cancro al seno in un linfonodo. La ricerca iniziale con questa ha rivelato che il AI è capace di raggiungimento degli indici di successo comparabili ad uno specialista umano, con una specificità di quasi 90% e la sensibilità di 75%. I tumori individuati hanno misurato 0,2 millimetri o si sono composti del numero basso delle celle (cioè meno di 200 celle).

Il AI può anche essere particolarmente apprezzato per le mansioni ripetitive, quale analisi sulla base di immagini. Le mansioni ripetitive e noiose tendono a fare gli interpreti umani annoiati, che piombo alle più alte tariffe di errore.

Il AI sostituirà i histopathologists?

Malgrado alcuno i reclami presto e piuttosto esagerati, i histopathologists sono improbabili da essere sostituito da AI. Tuttavia, lo sviluppo di AI eventualmente continuerà per aumentare il risparmio di temi e l'accuratezza nella diagnosi tramite la diagnosi e l'assicurazione di qualità preliminari d'avanzamento. Il ruolo dei histopathologists sarà di assicurarsi che il AI stia funzionando come dovrebbero e non stia indicando in modo errato gli stati delle cellule.

Alcuni hanno paragonato lo spostamento al cambiamento drastico nei dazi di processo e di ruolo che i genetisti e i bioinformaticians hanno avvertito con l'arrivo di ordinamento di prossima generazione (NGS). Tuttavia, altri sostengono che la mera domanda di indipendentemente da fatto che i histopathologists professionali saranno sostituiti è come il paragone l'acqua e dell'incendio - sono due cose molto dissimili.

Il AI è basato sulla computazione ad alto livello, mentre gli esseri umani sono cognizione ad alto livello, significante essi ragionerà un'opinione conoscitiva basata su addestramento e su esperienza con l'influenza di tendenziosità per produrre la diagnosi. Ciò permette che le informazioni paziente-specifiche siano rappresentate, soprattutto per aumentare il valore diagnostico.

Complicazioni potenziali

Con uso dominante di AI in istopatologia, può essere difficile da determinare l'ingrandimento corretto per l'analisi del tessuto, assicurare ad annotazione corretta gli insiemi di dati di addestramento dovrebbe avere ed assicurando l'idoneità del gruppo di dati di addestramento.

L'insieme di dati di addestramento è di capitale importanza, perché il AI rientra “immondizia dentro, dell'immondizia nella categoria fuori„. Più specificamente, se l'insieme di dati non è costruito con esempi ricchi di informazioni, o se delle annotazioni sono sbagliate, può urtare seriamente l'accuratezza e l'abilità del AI.

Sorgenti

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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