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AI-gestützte Software hilft Ärzten, Brustkrebs zu erkennen

Software von Volpara Health Technologies kann Mammogramme kennzeichnen, die einer weiteren Nachverfolgung bedürfen.

Die Zahl der Todesfälle durch Brustkrebs ist seit Einführung der Mammogramme seit mehr als zwei Jahrzehnten um 27 Prozent gesunken. Die Erkennung von Krebsgewebe allein durch Mammogramme ist schwierig, da dichtes Brustgewebe auch bei typischen Röntgenaufnahmen weiß ist.

VERBINDUNG: AI ERKENNT BRUSTKREBS BESSER ALS DURCHSCHNITTLICHER RADIOLOGE

Wissenschaftler und Radiographen wenden sich jetzt der Macht von zu Künstliche Intelligenz KI um ihre Fähigkeiten zur Krebserkennung zu verbessern. Mit Sitz in Neuseeland Volpara Health Technologies entwickelt eine Software, mit der Mammogramme - im Wesentlichen Röntgenstrahlen des Brustgewebes - objektiv und automatisch bewertet werden können, indem Bilder markiert werden, die zur weiteren Überprüfung weiterverfolgt werden sollten.

Krebs frühzeitig erkennen

Dieser Prozess hilft bei der Erkennung von Krebs in den frühesten Stadien. Durch die Erkennung von Krebs haben frühe Patienten eine große Wahrscheinlichkeit für eine erfolgreiche Behandlung und verringern die Häufigkeit von Intervallkrebserkrankungen, die zwischen Brustuntersuchungen auftreten. Die Software nutzt die Leistung der Microsoft-Suite von AI-Tools, Power BI.

Der Algorithmus analysiert die Mammogramme auf Brustdichte und kann dann Bilder markieren, die nachverfolgt werden müssen. Das System wurde auf eine große Anzahl von Mammogramm-Röntgenbildern trainiert.

Software, die weltweit verwendet wird

Dr. Ralph Highnam gründete Volpara, um mithilfe von KI einige der Schwierigkeiten bei der Erkennung von Brustkrebs zu überwinden. Das vor etwas mehr als zehn Jahren gegründete Unternehmen wird heute weltweit eingesetzt, von den USA bis nach Japan, Australien und Neuseeland.

Das Unternehmen entwickelt sein Produkt kontinuierlich weiter und hofft, dass es mit fortschreitender KI-Technologie auch Tools entwickeln kann, mit denen das Krebswachstum zum Zeitpunkt des Screenings erkannt werden kann.

Digitale Mammogramme wurden Anfang der 90er Jahre eingeführt. Um ein Mammogramm zu erstellen, steht die Patientin vor einem Röntgengerät und ihre Brust wird zwischen durchsichtige Plastikplatten gelegt. Die Röntgenaufnahme wird abgeschlossen und für die andere wiederholtBrust.

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Regelmäßige Bewertungen empfohlen

Die Röntgenstrahlen werden sofort vom Röntgentechniker auf Klarheit geprüft, das Bild muss jedoch von einem Arzt oder Radiologen untersucht werden, bevor die Ergebnisse dem Patienten mitgeteilt werden können. Mammogramme sind sehr unangenehme Eingriffe, bei denen viele Patienten während des kurzen Eingriffs Schmerzen haben.

Die meisten Gesundheitsorganisationen empfehlen, dass Frauen im Alter von 50 bis 70 Jahren alle zwei Jahre eine Mammographie durchführen lassen. Frühere Mammographien sind ein wichtiges Instrument für Ärzte, um Veränderungen im Brustgewebe zu vergleichen.

IVF umfasst KI

Künstliche Intelligenz wird in der Gesundheitsbranche immer häufiger eingesetzt, um Ärzten und Fachleuten bei der Beurteilung von Scans zu helfen. Neue Forschungsergebnisse setzen KI ein, um die Erfolgsraten der IVF-Behandlung zu verbessern.

In-Vitro-Fertilisation oder IVF hilft Menschen seit ihrem ersten erfolgreichen Fall im Jahr 1977, ihre Fortpflanzungswahrscheinlichkeit zu verbessern. Während viele technologische Verbesserungen den Prozess verbessert haben, gibt es immer noch Aspekte der IVF-Behandlung, die zeitaufwändig und relativ ungenau sind.

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Eines davon ist ein Prozess, der als „Einstufung“ bezeichnet wird. Die Aufgabe erfordert, dass ein Embryologe Embryonen unter einem Mikroskop untersucht, ihre morphologischen Merkmale überprüft und einen Qualitätsfaktor zuweist.

Runde, gerade Zahlen von Zellen werden hoch punkten, während gebrochene und fragmentierte Zellen schlecht punkten. Jetzt wurde ein Algorithmus trainiert, um Embryonen besser zu bewerten als seine menschlichen Gegenstücke.

Forscher geschult a Google Deep Learning-Algorithmus um IVF-Embryonen als gut, fair oder schlecht zu identifizieren, basierend auf der Wahrscheinlichkeit, dass jeder erfolgreich implantiert wird.

Zweifellos werden mehr künstliche Intelligenzsysteme im Gesundheitswesen eingesetzt, wenn sich die Technologie weiter verbessert.

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