使用人工智能检测黑色素瘤

黑色素瘤是最致命的皮肤癌,可以有挑战性的诊断。为了提高治疗可以访问的速度检测和诊断利率也必须提高。皮肤活检的数量持续上升,病理学家人口下降,诊断的速度放缓,因此,治疗。本月早些时候,Proscia公布的研究数据,人工智能(AI)是用于检测黑色素瘤与高度的准确性。

找出更多关于人工智能可以改善黑色素瘤的诊断,188金宝搏备用说话Kiran Motaparthi博士主任皮肤病理学和临床皮肤病学副教授和佛罗里达大学的朱丽安娜Ianni博士人工智能研发副总裁,Proscia。

凯特·罗宾逊(KR):与黑素瘤相关诊断的困难是什么?

Kiran Motaparthi(公里):某些情况下的黑素瘤可以挑战区分痣,这是常见的,无害的(良性)皮肤损伤。鉴于黑色素瘤是最致命的皮肤癌,缺少可以间接黑色素瘤患者。

基米-雷克南:你能解释一下什么是病理学深学习系统(pdl)和它是如何工作的?

朱丽安娜Ianni(JI):当我们说“病理学深入学习系统”,我们指的是深度学习系统,验证研究。该系统应用于病理数据,所以我们把它称为一个病理学深度学习系统。这个系统是由暴露在训练的例子的幻灯片图像病理标本。每个标本与自己的地面实况标签,这表明类型的模式出现在幻灯片上的组织(年代)。通过公开系统这些标本和标签的例子,系统学习模式与每个标签相关联。

基米-雷克南:样品制备过程中相同的pdl吗?

公里:这个过程是相同的。在我们的研究中,自由人民党跑病理学家认为案件前,后准备。真正不同的是多少病理学家知道之前进行研究。没有自由人民党,病理学家检查情况下随机。pdl的分类基于诊断属性。符合我们的例子中,自由人民党可能跑去跟案件可能是黑色素瘤的病理学家。在这一过程中,它可以帮助病理学家优先审查的类型的情况下。

我应该注意pdl只能运行在数字化的图像幻灯片。使用自由人民党,或任何人工智能应用程序,实验室必须已经使用数字病理。与传统病理学,样品贴在玻璃幻灯片,数字病理中心整个幻灯片的图片这些玻璃幻灯片。原因有很多实验室可能想要数字化,利用人工智能和能力是一个关键。在别人,更容易分享和协作当使用整张图片比当使用玻璃幻灯片。

基米-雷克南:你能描述一下你的过程自由人民党将用于改善黑色素瘤诊断?

霁:我们的研究发现表明pdl的承诺提高诊断精度和对病人提供更快的结果,我们正在进行进一步的研究,进一步探索这个潜力。

人工智能自动检测黑色素瘤可以作为辅助援助病理学家。这可能有助于病理学家做出更准确的诊断结果和病人带来更好的结果。AI也标志高危病例的病理学家之前审查或确保正确的情况下直接将人附属专业知识。病理学家可以优先考虑患者临床上最有效的诊断,以便他们可以尽早开始治疗,还有助于改善患者的结果。

基米-雷克南:可以自由人民党是用来协助其他疾病的诊断,包括那些不是癌变?

公里:是的。事实上,我们研究的自由人民党也进行皮肤活检没有癌变。特定疾病pdl可以识别就取决于它是如何训练和可用的数据。

Kiran Motaparthi和朱丽安娜Ianni凯特·罗宾逊,助理编辑技术网络。188金宝搏备用