Die Rolle der Technologie in der Krebsforschung
Jedes Jahr ist der 19. Oktober der Internationale Brustkrebstag, ein Tag, an dem das Bewusstsein für die Prävention geschärft und derjenigen gedacht wird, die gegen die Krankheit gekämpft haben. Außerdem wird am 4. Februar der Weltkrebstag begangen, mit dem Ziel, die Krebsforschung zu fördern und zu unterstützen, um das Fortschreiten der Krankheit zu verlangsamen sowie die Überlebensraten und die Lebensqualität der Patienten zu verbessern.
In den letzten Jahren hat der technologische Fortschritt dank Werkzeugen wie Künstliche Intelligenz, Deep Learning oder Augmented Reality große Fortschritte bei der Früherkennung ermöglicht, was zu mehr Zuverlässigkeit führt und Zeit und Geld spart.
Aus Plain Concepts haben wir technologische Fortschritte entwickelt, die darauf abzielen, bahnbrechende Diagnosetechniken anzuwenden, wie z.B. Organsegmentierung in medizinischen Bildern mit KI, AR-Medizinische Assistenten oder BI-RADS-Klassifikatoren, eine Methode, die die Klassifizierung von Mammographie-Befunden ermöglicht. Wenn Sie mit dieser Terminologie nicht vertraut sind, finden Sie hier eine einfache Erklärung, was es mit diesen Techniken auf sich hat.
IA für verbesserte Diagnostik
Diese Technologie hat sich bereits bei der Verbesserung der Diagnose und Behandlung schwerer Krankheiten wie Krebs bewährt.
Zahlreiche Behandlungen sind bereits im Gange, die darauf abzielen, die Erkennung von Brustkrebs und die Therapien zu optimieren. So kann beispielsweise ein Modell zur Risikobewertung, das Tausende von Mammographien zusammenfasst, das Risiko, an Brustkrebs zu erkranken, bis zu fünf Jahre vor dem Auftreten der ersten Symptome vorhersagen.
Es gibt auch „Dream Challenges“, die von der UPV, dem UV und dem CSIC gefördert werden und darauf abzielen, die Diagnose zu erleichtern und falsch-positive Ergebnisse zu reduzieren. Digitale Mammogramme werden durch KI-Tools ergänzt, die Ergebnisse von nahezu 90 % liefern und die Anzahl verdächtiger Bereiche oder falscher Alarme mithilfe von Tools wie neuronalen Netzen oder prädiktiven Algorithmen reduzieren können.
Clasificador Bi-Rads Automatizado
Bei Plain Concepts haben wir ein Tool für die Diagnose von Brustkrebs durch den Einsatz von Deep LearningTechniken entwickelt, wobei Modelle auf der Grundlage von tiefen neuronalen Netzen verwendet werden, dieeine automatische Klassifizierung der Mammogramme einer Patientin ermöglichen, was es einfacher macht, Handlungsempfehlungen wie die Durchführung ergänzender Tests im Falle von Anomalien vorzuschlagen.
Segmentierung von Organen in medizinischen Bildern mit künstlicher Intelligenz
In den letzten Jahren ist die Automatisierung der Analyse medizinischer Bilder, die im diagnostisch-therapeutischen Zyklus verwendet werden, zu einer Priorität der modernen Medizin geworden. Die Möglichkeit, Diagnosen anhand von Bildern zu stellen, ist daher von unschätzbarem Wert. Der Einsatz von AI-Techniken, insbesondere der semantischen Segmentierung, kann bei der Erkennung von Organen für die medizinische Bildgebung sehr nützlich sein. Der Einsatz von Deep LearningTechniken in der medizinischen Bildgebung kann Spezialisten bei ihrer diagnostischen Entscheidungsfindung helfen.
Einer der Vorteile dieser Art von Technik ist die Integration des Modells in ein beliebiges Hardware-Gerät, das von Fachleuten zur Visualisierung oder Darstellung medizinischer Bilder verwendet wird (mobile Geräte, HoloLens und Computer), was es ermöglichen würde, jederzeit zu zeigen, wo sich die Organe befinden, und somit eine optimale Punktion bei Biopsien zu planen, die die angrenzenden Organe so wenig wie möglich schädigt.
Die andere Realität der Biopsie: HoloLens für die Medizin
Plain Concepts hat eine Augmented-Reality-basierten medizinischen Assistenten entwickelt, der, durch den Einsatz von HoloLens, der von Microsoft entwickelten holografischen Brille, die den Arzt leiten und eine vollständige Patientengeschichte liefern kann, so dass er oder sie über alle Informationen verfügt, die er oder sie bei Biopsien benötigt. Diese Anwendung ermöglicht es, sich über einen QR-Code mit dem Kommunikations- und Bildarchivierungssystem des Krankenhauses zu verbinden und alle erforderlichen Patienteninformationen zu erhalten, die von der HoloLens vor der Durchführung der Biopsie in 3D wiedergegeben werden würden.
Die Funktionsweise ist sehr einfach: Sechs Metallkerne werden am Körper des Krebspatienten angebracht. Wenn die HoloLens aufgesetzt wird, erscheinen die 3D-Bilder vor dem Arzt und der Arzt kann darauf „Schnitte“ machen, die genau anzeigen, wo er oder sie die Punktion vornehmen möchte. Auf diese Weise lässt sich eine Linie mit der Flugbahn markieren, der die Nadel folgen soll, sowie die Neigung und Tiefe, die die Nadel erreichen soll. Diese Technologie wird Kosteneinsparungen in der Medizin ermöglichen und gleichzeitig schnellere und genauere Diagnosen ermöglichen.
Wenn Sie wissen wollen, wie generative KI den Gesundheitssektor verändert, sollten Sie unseren Artikel „Generative KI im Gesundheitswesen: Die nächste große Revolution in der medizinischen Versorgung und Forschung“ nicht verpassen, in dem wir einige der wichtigsten Anwendungsfälle in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens sowie die Auswirkungen und Möglichkeiten für die Zukunft analysieren.
