Мы все знаем о новаторских успехах Google в исследованиях искусственного интеллекта. Если вы не беспокоитесь, вы можете ознакомиться с их последними результатами здесь: https://health.google/intl/ALL_sg/health-research/imaging-and-diagnostics. В этой статье будет освещено одно из таких нововведений. Моей первоначальной реакцией было: Почему мы не подумали об этом раньше?. Но по мере того, как я углублялся, я понял, насколько сложной и хорошо обученной должна быть модель машинного обучения, чтобы помогать врачам в обнаружение рака. Каждый раз, когда я узнаю больше об этом трансформирующем подходе к диагностике рака, меня просто сносит крышу. Я разберу это для вас, чтобы сделать его простым для понимания и увлекательным. Итак, давайте погрузимся!

Рак является одной из основных причин смерти во всем мире, ежегодно поражая миллионы людей. Раннее выявление и точная диагностика имеют решающее значение для улучшения выживаемости и качества жизни больных раком. Однако диагностика рака — непростая задача, так как для этого требуется, чтобы обученный патологоанатом исследовал образцы тканей под микроскопом и выявлял аномальные клетки среди тысяч нормальных. Этот процесс может быть трудоемким, подверженным ошибкам и субъективным, в зависимости от навыков и опыта патологоанатома.

Чтобы решить эту проблему, Google разработала инновационную технологию, сочетающую искусственный интеллект (ИИ) и дополненную реальность (AR) для создания интеллектуального микроскопа, который может помочь врачам быстрее и точнее выявлять рак. Технология под названием Микроскоп дополненной реальности (ARM) была впервые анонсирована в 2018 году и недавно опубликована в Nature Medicine.

Звучит интригующе, не так ли? Давайте углубимся вместе, чтобы по-настоящему понять, что влечет за собой эта технология и как она работает.

Что такое ARM и как это работает?

ARM — это модифицированный световой микроскоп, который позволяет анализировать изображения в реальном времени и представлять результаты алгоритмов машинного обучения прямо в поле зрения пользователя. Пользователь может просматривать образец ткани через окуляр, как обычно, но также видеть наложение выходных данных ИИ, которое выделяет интересующие области, такие как раковые клетки или ткани.

ARM состоит из трех основных компонентов: цифровой камеры, компьютера и пользовательского дисплея дополненной реальности. Камера захватывает то же поле зрения, что и пользователь, и передает изображение на компьютер, который запускает модель глубокого обучения, обученную обнаруживать рак по изображениям. Затем компьютер отправляет результаты обратно на дисплей дополненной реальности, который встроен в окулярную линзу и проецирует выходные данные модели на ту же плоскость, что и слайд.

ARM может запускать различные модели в зависимости от типа рака и анализируемой ткани. Например, Google разработала модели для обнаружения метастазов рака молочной железы, классификации рака простаты и выявления метастазов в лимфатических узлах. Модели основаны на сверточных нейронных сетях (CNN), которые представляют собой тип ИИ, который может научиться распознавать закономерности в больших объемах данных.

ARM также можно модернизировать в существующих световых микроскопах, установленных в больницах и клиниках по всему миру, используя недорогие и легкодоступные компоненты. Это упрощает развертывание и масштабирование без использования дорогостоящих цифровых сканеров или целых изображений слайдов.

Каковы преимущества ARM?

ARM имеет несколько преимуществ перед обычной микроскопией для диагностики рака. Некоторые из них:

  • Скорость: ARM может обеспечить мгновенную обратную связь с пользователем, когда он сканирует ткань, перемещая предметное стекло и/или изменяя увеличение. Это может сократить время, необходимое для изучения слайда, с часов до минут или даже секунд.
  • Точность: ARM может повысить точность обнаружения рака за счет уменьшения человеческих ошибок и предубеждений. Модели ИИ также могут обнаруживать тонкие особенности или закономерности, которые человеческий глаз может не заметить.
  • Постоянство: ARM может предоставлять согласованные и стандартизированные результаты для разных пользователей, слайдов и лабораторий. Это может уменьшить изменчивость между наблюдателями и улучшить воспроизводимость.
  • Доступность: ARM может сделать диагностику рака более доступной для регионов, где не хватает обученных патологоанатомов или современного оборудования. ARM также можно использовать в целях обучения и обучения, поскольку он может предоставлять рекомендации и обратную связь начинающим или неопытным пользователям.

Прочитав о многочисленных преимуществах ARM, трудно не быть впечатленным. Лично я поражен тем, как технологии могут иметь такое огромное значение в таких важных областях, как диагностика рака. Скорость, точность и согласованность жизненно важны, и знание того, что ARM напрямую решает эти аспекты, вселяет в меня надежду. Кроме того, мысль о том, что эта технология может охватить и принести пользу местам с меньшими ресурсами, действительно воодушевляет.

Каковы проблемы и ограничения ARM?

Несмотря на свой многообещающий потенциал, ARM также сталкивается с некоторыми проблемами и ограничениями, которые необходимо решить, прежде чем он сможет широко применяться в клинической практике. Некоторые из них:

  • Подтверждение: ARM необходимо проверить в крупномасштабных клинических испытаниях, чтобы продемонстрировать его безопасность, эффективность и надежность в различных условиях и сценариях. Модели ИИ также необходимо периодически обновлять и переобучать для учета новых данных и изменений.
  • Нормативы. ARM должна соблюдать нормативные стандарты и этические нормы для медицинских устройств и приложений ИИ. ARM также необходимо обеспечить конфиденциальность и безопасность данных, а также объяснимость и прозрачность своих решений.
  • Интеграция: ARM необходимо интегрировать с существующими рабочими процессами и системами в патологоанатомических лабораториях и больницах. ARM также необходимо поддерживать сотрудничество и общение между различными заинтересованными сторонами, такими как патологоанатомы, онкологи, хирурги и пациенты.
  • Принятие: ARM необходимо преодолеть барьеры и проблемы принятия конечными пользователями, такие как технические проблемы, проблемы удобства использования, проблемы стоимости, культурные проблемы и проблемы доверия. ARM также должен предоставлять научно обоснованные преимущества и ценностные предложения, чтобы убедить пользователей принять его.

Нижняя линия

ARM — это новая технология, которая сочетает в себе искусственный интеллект и дополненную реальность для создания интеллектуального микроскопа, который может помочь врачам быстрее и точнее выявлять рак. ARM имеет много преимуществ по сравнению с обычной микроскопией для диагностики рака, таких как скорость, точность, согласованность и доступность. Тем не менее, ARM также сталкивается с некоторыми проблемами и ограничениями, которые необходимо преодолеть, прежде чем его можно будет широко внедрить в клиническую практику, например, валидацию, регулирование, интеграцию и внедрение.

ARM — это пример того, как ИИ может трансформировать здравоохранение, расширяя возможности человека и улучшая результаты лечения пациентов. ARM также является примером того, как Google использует свой опыт и ресурсы в области искусственного интеллекта для решения реальных проблем и оказания положительного влияния на общество.

Для получения более подробной информации о последних исследованиях Google посетите этот веб-сайт: https://health.google.

Я планирую углубиться в эти технологии, которые иногда могут быть сложными даже для меня, и упростить их для понимания всеми. Следуй за мной раньше.