Inteligencia artificial en histopatología

La histopatología es el estudio de cómo los tejidos cambian durante enfermedad. Es el patrón oro para la diagnosis de la enfermedad, y los avances en inteligencia artificial aumentarán solamente la exactitud de esta técnica.

Histopathologist que lleva a cabo tres diapositivas del microscopio manchadas con hematoxylin y eosina - por Vshivkova

Vshivkova | Shutterstock

(AI)¿Cuál es inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es un aprendizaje de máquina abarcamiento del término de la sombrilla del ` de' y profundamente aprendizaje, y se basa en la idea que la máquina puede ofrecer una solución óptima a un problema pasando la información a través de niveles de redes neuronales.

Los tipos mayores de inteligencia artificial (AI) aprenden por la presentación con un conjunto de datos etiqueta. En el caso de la histopatología, el algoritmo del AI será expuesto a las muestras enfermas y sanas, de las cuales tomará algunos marcadores de distinción en sí mismo.

¿Cómo se puede el AI utilizar en histopatología?

En un laboratorio de la histopatología, una única diagnosis implica típicamente a los especialistas expertos que han pasado 11 o más años de entrenamiento para determinar correctamente el tejido enfermo a través de los microscopios. La evaluación patológica implica ambo la diagnosis del tejido, así como la evaluación pronóstica basada en la configuración del tejido y la morfología de células.

Inicialmente, los avances tecnológicos fueron limitados a la garantía de calidad y a ciertos usos de la investigación. Por lo tanto, el revelado de las herramientas del AI que pueden diagnosticar exacto enfermedades es un adelanto enorme.

La inteligencia artificial se puede aplicar para descubrir y para contar las células, por ejemplo en las acciones mitotic que pueden ser relevantes para las células cacerígenas. Puede también ser aplicada para descubrir la segmentación y para clasificar tejidos como sana o enferma. Una ventaja dominante con tal tecnología artificial es que puede ser aplicada a la proyección de imagen entera de la diapositiva, donde el AI puede determinar automáticamente configuraciones en una diapositiva entera.

Usos actuales del AI en histopatología

El AIS actual se ha mostrado para ser capaz de descubrir la metástasis del cáncer de pecho en un ganglio linfático. La investigación inicial con esto ha revelado que el AI es capaz de lograr los índices de éxito comparables a un especialista humano, con una especificidad del casi 90% y la sensibilidad del 75%. Los tumores descubiertos midieron 0,2 milímetros o fueron compuestos del número inferior de células (es decir menos de 200 células).

El AI puede también ser determinado valioso para las tareas repetidores, tales como análisis de imagen. Las tareas repetidores y aburridas tienden a hacer a los interpretadores humanos aburridos, que lleva a tasas de error más altas.

¿El AI reemplazará histopathologists?

A pesar de alguno reclamaciones temprano y bastante exageradas, los histopathologists son poco probables ser reemplazado por el AI. Sin embargo, el revelado del AI esperanzadamente continuará para aumentar eficiencia y exactitud en diagnosis en garantía preliminar de realización de la diagnosis y de calidad. El papel de histopathologists será asegurarse de que el AI está funcionando como deben, y no está interpretando mal estados de la célula.

Algunos han comparado el movimiento al cambio drástico en los servicios del papel y del trabajo que los genetistas y los bioinformaticians experimentaron con la llegada de la secuencia de la siguiente-generación (NGS). Sin embargo, otros sostienen que la simple cuestión de independientemente de si los histopathologists profesionales serán reemplazados es como comparar el agua y el fuego - son dos cosas muy disímiles.

El AI se basa en calcular de alto nivel, mientras que los seres humanos son cognición de alto nivel, significando ellos razonará una opinión cognoscitiva basada en el entrenamiento y la experiencia con la influencia de la polarización negativa para producir la diagnosis. Esto permite que la información paciente-específica sea explicada, para aumentar sobre todo valor diagnóstico.

Complicaciones potenciales

Con el uso penetrante del AI en histopatología, puede ser difícil determinar el aumento correcto para el análisis del tejido, asegurar a anotación correcta los conjuntos de datos del entrenamiento debe tener y asegurando la conveniencia del grupo de datos del entrenamiento.

El conjunto de datos del entrenamiento es de importancia suprema, porque el AI baja bajo “basura hacia adentro, de la basura categoría fuera”. Más concretamente, si el conjunto de datos no se construye de ejemplos ricos en información, o si algunas anotaciones son incorrectas, puede afectar seriamente la exactitud y la capacidad del AI.

Fuentes

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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