Az agysérülések felderítésében segít a mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia alapú fejlesztés a CT-vizsgálatok képeinek elemzésével képes azonosítani az agysérülések típusát, illetve súlyosságát. A rendszer gépi tanulási algoritmust használ az úgynevezett agyi léziók felismerésére és megkülönböztetésére. Ezek olyan területek, amelyek olyan szövetekből állnak, amik például baleset vagy betegség miatt megsérültek.
Az MI olyan apró eltéréseket képes kimutatni, amik minden egyes beteg számára testreszabott kezelés kidolgozását teszik lehetővé. Ez évente akár 60 millió embert is érinthet.
A legtöbb esetben a fejsérüléssel bíró betegeket azért küldik el CT-vizsgálatra, hogy ellenőrizni tudják a vér mennyiségét az agyban és annak környékén. A radiológusok a CT-felvételek áttekintésével pedig el tudják dönteni, hogy milyen gyógyszeres kezelésre van szükség, illetve adott esetben milyen műtétre. A kiértékelés viszont akár órákat is igénybe vehet, és sokszor előfordul, hogy nem tartalmaz elég részletet az agyi sérülés pontos helyéről, valamint annak típusáról és súlyosságáról.
Itt jön képbe a mesterséges intelligencia alapú eszköz, amit a londoni Imperial College és a Cambridge Egyetem kutatói dolgoztak ki. Az MI-t a szakemberek több mint 600 CT-vizsgálat felvételének elemzésével képezték ki, amelyek különféle agyi sérüléseket mutattak. Ezt követően megvizsgálták, hogy működik-e a rendszer úgy is, ha meglévő szkennelési adatkészletre alkalmazzák.
Az orvosok munkáját támogatja az agyi sérülések felkutatásában a mesterséges intelligencia
Kiderült, hogy az MI sikeresen osztályozta a felvételek részeit, és képes volt megmutatni azt, hogy az agyban található-e sérülés vagy nem. További előny, hogy olyan apró részletek automatikus felismerésére is képes a technika, amit az emberek nem mindig vesznek észre, vagyis nagyobb hatékonysággal és biztonsággal lehet használni.
A kutatók szerint nem csupán a meglévő agyi sérülések kezelésére, hanem a sérülések előrejelzésére is alkalmas lesz az új megoldás. Különösen hasznos lehet olyan kórházakban, ahol hiány van radiológusokból.
- Varga Viktor -
