Philips devs on kodeerimisalgoritmid, mis aitavad tuvastada vähki täpselt


Iga kolmas inimene peaks oma eluajal vähki arenema. AI-põhiste algoritmide abil saavad patoloogid pakkuda paremaid ja kiiremaid diagnoose.

Uued vähihaigused kasvavad järgmise kahe aastakümne jooksul peaaegu 70%, ulatudes 14 miljonilt 2012. aastal 22 miljonini. USA-s teatab National Cancer Institute, et iga kolmas inimene peaks oma elu jooksul vähki arenema. Patoloogid tegelevad kasvavate juhtumitega, samas kui patsiendid ootavad üha enam kvaliteetseid diagnoose ja ravimeetodeid, põhjustades viivitusi diagnooside edastamisel.

Patoloogia, meditsiiniline haru, mis keskendub selliste haiguste nagu vähktõve põhjused, ilmingud ja diagnoosimine, on üle sajandi muutunud vähe. Vähktõve ja muude haiguste arvu suurenemise ja keerukuse tõttu hakkab patoloogia hakkama saama digiteerimisest ja AI-st tingitud suurenenud tootlikkuse ja efektiivsuse kasvust.

AI näeb sind nüüd

Digiteerimine võimaldab spetsialistidel pääseda juurde suuremale hulgale meditsiinilistele andmetele, et paremini mõista oma patsiente, suurendades prognoosi ja tulemusi. AI aitab neid andmeid paremini mõista.

Tänapäeval rakendatakse AI-d edukalt mustrite äratundmisele ja kvantitatiivsele mõõtmisele kogu slaidipiltidel, et avastada vähki ja muid kõrvalekaldeid. Ühes uuringus leidsid Case Western Reserve University teadlased, et sügav õppesüsteem suudab tuvastada rinnanäärmevähi invasiivseid vorme patoloogilistes piltides 100% täpsusega.

Philipsil on AI-põhine tarkvara

Tervishoiutehnoloogia ülemaailmne liider Philips on teinud digitaalse ja arvutipatoloogia (DCP) valdkonnas olulise edusamme oma Philips IntelliSite patoloogia lahendusega. See tehnoloogia võimaldab patoloogidel diagnoosida digitaalseid pilte tõhusamalt ja täpsemalt teiste arstide toetusel, lihtsustades tööprotsesse.

2017. aastal hakkas Philips turustama Philips IntelliSite patoloogiline lahendus kui esimene ja praegu ainus digitaalne patoloogia lahendus USAs (suurim tervishoiuturg) esmase diagnostilise kasutamise jaoks.

Philips tutvustas oma esimest sügavat õppetoodet, et toetada täpset kasvaja hindamist molekulaarsete uuringute jaoks. Järgmine väljakutse oleks arendada sellist tüüpi algoritme kliinilisele tasemele ja kasutada neid sujuvalt diagnostika töövoogu. AI tõrgeteta kliiniline kasutuselevõtt hõlmab hoolikat kaalumist töövoo suhtes, sealhulgas täitmisaega (mis on rohkem kui paar minutit kestev käitusaeg), kasutuselevõtu kogukulud ning paindlikkus ja kontroll patoloogile alati.

Kuidas Philips erineb teistest tööstusharudest?

Philips on teinud koostööd mitmete juhtivate peamiste arvamusliidrite ja tervishoiuteenuste pakkujatega, nagu Sinai mägi, kus on maailma juhtiv rinnavähi andmete hoidla ja LabPON, kes kavatseb luua maailma suurima patoloogia andmebaasi, kasutades Philips IntelliSite patoloogia lahendust.

Oma suurte reaalsete meditsiiniliste andmete varajase hoidla abil saab Philips ehitada kliiniliselt tugevaid sügavaid õpialgoritme, mis suudavad käsitleda andmeallikate ja haiguste alatüüpide varieeruvust. Need andmed võimaldavad AI lahendustel minna kaugemale kontseptsiooni tõenditest ja neid võib kasutada suure tootlikkusega rutiinse kliinilise praktika jaoks.

Milline on töötamine AI-põhise tervishoiuga?

Arun Ananthapadmanabhan, Philip Computational Pathology, toodete juhataja selgitab: „AI on täna kõikjal ja andmete teadlased on nõudlikud. Halvim asi, mida saate teha andmeteadlasele, on nende rentimine ja neile mitte anda õigeid andmeid. Asjakohaseid, töödeldud, kvaliteetseid kuratseid andmeid ei ole kerge saada ja selle koostamine võtab kaua aega. ”

„On mitmeid võimalusi AI rakendamiseks tervishoiule,“ lisab Philips Data Scientist Ariadne Whitby. „See on põnev domeen töötada, mis ilmneb arvukatest AI-l põhinevatest healthtechi alustavatest ettevõtetest, samuti väljakujunenud mängijate ettemaksetest. On tore näha palju uuenduslikke ideid ja ettevõtteid. "

Whitby liitus DCP Philipsiga, kuna see ühendas mõlema maailma parimad – dünaamilise ja käivitava keskkonna, mida toetas tugev emaettevõtja. „Tahtsin liituda organisatsiooniga, kus on domeeniteadmisi, et mõista, kuidas integreerida uus toode või kontseptsioon tervishoiusüsteemi, ja kanalid selle levitamiseks. Ma ei tahtnud riskida töötamisega midagi fantastilist, mis äritegevuse oskusteabe puudumise tõttu ei realiseeru. ”

„Tervishoiu ja eriti digitaalse patoloogia AI on üks Philipsi võtmevaldkondi,” ütleb Arun. „Digitaalne patoloogia ühendab käivitamise võimsuse meie kogemuste ja rikkaliku innovatsioonipärandiga. Me jätkame kiiret kasvu ja meie meeskonnad on noored, mitmekesised ja kõrgelt kvalifitseeritud. Nad ärkavad iga päev, mõteldes järgmise sammuna vähi ülemaailmse probleemi lahendamisel, ”järeldab ta.

Sea end valmis

Patoloogia digitaalne transformatsioon on juba käimas. AI aitab subjektiivsust asendada keerukate kvantitatiivsete mõõtmistega, samas kui tipptehnoloogiad ja andmepõhised lahendused parandavad diagnooside, ravi ja patsiendihoolduse usaldusväärsust ja kvaliteeti.

Kuid neid sügavaid õppesüsteeme ei saa teha ilma tarkvara talentide abita. Nii et nende arengute tulemusel on traadita karjäärivõimalused tarkvaraarendajatele ja andmeteadlastele, kes soovivad tervishoiu tulevikku muuta. Oled sa valmis?

See postitus on teile toonud Philips.