Model sztucznej inteligencji oparty na głębokim uczeniu, opracowany na Uniwersytecie Stanowym w Waszyngtonie, potrafi zidentyfikować patologie lub oznaki chorób w obrazach tkanek zwierząt i ludzi, robiąc to znacznie szybciej i, co istotne, często bardziej precyzyjnie niż ludzie. To przełomowe narzędzie może znacząco przyspieszyć badania nad chorobami, a także poprawić diagnozy medyczne, na przykład przy wykrywaniu nowotworów na podstawie wyników biopsji w ciągu kilku minut – proces, który normalnie zajmuje godzinami lekarzom patologom.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w diagnozowaniu chorób
Rozwój tej technologii został opisany szczegółowo w czasopiśmie Scientific Reports. Dzięki niej badania nad związkiem różnych patologii z procesami epigenetycznymi mogą odbywać się znacznie szybciej, co stanowi krok milowy w tym obszarze nauki. W przypadku zastosowania w medycynie, AI może pomóc w diagnozowaniu chorób takich jak nowotwory, co w połączeniu z wynikami biopsji pozwala na znacznie szybsze wykrywanie zmian chorobowych niż tradycyjne metody diagnostyczne.
Nowy model sztucznej inteligencji, opracowany pod kierunkiem Michaela Skinnera, biologa z WSU, okazał się nie tylko szybki, ale również bardzo precyzyjny. Testerzy modelu zauważyli, że AI nie tylko identyfikuje patologie szybciej niż wcześniejsze modele, ale w niektórych przypadkach wykrywa również zmiany, które umknęły nawet doświadczonym badaczom.
„Myślę, że mamy teraz sposób na identyfikację chorób i analizę tkanek, który jest szybszy i dokładniejszy niż działalność ludzka” – powiedział Lawrence Holder, współautor badania.
Nowoczesne podejście do analizy obrazów
Tradycyjnie analiza obrazów tkanek wymagała żmudnej pracy zespołów specjalistów, którzy za pomocą mikroskopu badali i oznaczali preparaty, a następnie wzajemnie sprawdzali swoją pracę, aby zminimalizować ryzyko błędów. W badaniach epigenetycznych, które badają zmiany molekularne nieingerujące w strukturę DNA, taka analiza mogła trwać nawet rok, zwłaszcza przy dużej liczbie próbek. Dzięki nowemu modelowi AI, ten sam proces może zająć jedynie kilka tygodni.
Sztuczna inteligencja w tym przypadku opiera się na metodzie głębokiego uczenia, która symuluje działanie ludzkiego mózgu. W porównaniu do tradycyjnego maszynowego uczenia, model głębokiego uczenia tworzy sieć neuronów i synaps, które uczą się na błędach za pomocą procesu retrospektywnego korygowania. Oznacza to, że jeśli model popełni błąd, uczy się na nim i dokonuje korekt w całej sieci, aby uniknąć powtórzenia tego samego błędu w przyszłości.
Skuteczność modelu w analizie obrazów o wysokiej rozdzielczości
Zespół badawczy zaprojektował model sztucznej inteligencji zdolny do przetwarzania obrazów o ekstremalnie wysokiej rozdzielczości, zawierających miliardy pikseli. Aby poradzić sobie z tak dużymi plikami, które mogą spowolnić nawet najlepsze komputery, zaprojektowano algorytm, który analizuje mniejsze fragmenty obrazów, a jednocześnie zachowuje kontekst całych sekcji w niższej rozdzielczości. Działa to podobnie jak przybliżanie i oddalanie widoku w mikroskopie.
Model ten już przyciąga uwagę innych naukowców. Zespół Holdera współpracuje obecnie z badaczami z uczelni weterynaryjnych w celu diagnozowania chorób na podstawie próbek tkanek jeleni i łosi.
Potencjał dla medycyny ludzkiej
Autorzy pracy zwracają także uwagę na ogromny potencjał modelu w badaniach nad nowotworami oraz chorobami genetycznymi u ludzi. Tak długo, jak dostępne będą oznaczone obrazy tkanek z rozpoznanymi chorobami, AI będzie mogła być trenowana do samodzielnej analizy tych danych. Możliwość szybkiego przetwarzania i dokładnej analizy danych obrazowych może znacząco poprawić efektywność badań naukowych oraz jakości diagnostyki medycznej.
„Stworzyliśmy sieć, która jest absolutnie nowoczesna” – podkreśla Holder. „Porównaliśmy nasze rozwiązanie z innymi systemami i danymi, i wyprzedziliśmy wszystkie”.
Wnioski
Wprowadzenie sztucznej inteligencji opartej na głębokim uczeniu do analizy obrazów tkanek otwiera nowe perspektywy zarówno dla nauki, jak i medycyny. Dzięki temu narzędziu możliwe jest skrócenie czasu potrzebnego na analizę próbek tkanek, co przyspiesza badania nad chorobami i umożliwia szybsze podejmowanie decyzji diagnostycznych. To znaczący krok w kierunku bardziej precyzyjnej i efektywnej medycyny, zarówno dla ludzi, jak i zwierząt.
