Dikembangkan oleh tim peneliti di Fakultas Kedokteran Universitas Cologne dan Rumah Sakit Universitas Cologne, alat ini menyediakan analisis yang sepenuhnya otomatis dan mendalam tentang jaringan jinak dan kanker, untuk perawatan yang lebih cepat dan lebih personal.
Kanker paru-paru dikenal dengan tingkat kematian yang tinggi, tetapi diagnostik yang tepat dan perawatan yang dipersonalisasi menghasilkan hasil yang lebih baik bagi pasien.
Secara tradisional, ahli onkologi secara manual memeriksa sampel jaringan di bawah mikroskop untuk mengidentifikasi karakteristik seluler dan struktural yang mengungkapkan kanker. Namun, bahkan dengan analisis ahli, prosesnya memakan waktu, subjektif, dan rentan terhadap variabilitas, yang dapat menyebabkan kesalahan diagnosis.
Para peneliti mengembangkan platform segmentasi jaringan multi-kelas berbasis pembelajaran mendalam yang secara otomatis menganalisis sampel jaringan paru-paru digital. Ini menyaring kanker dan memberikan rincian seluler dari wilayah tersebut.
Model AI dilatih dan divalidasi pada kumpulan data besar dari enam institusi, dengan total 4.097 slide beranotasi dari 1.527 pasien. Menurut penulis senior studi Yuri Tolkach, Algoritma ini dapat membedakan antara 11 jenis jaringan, mulai dari jaringan tumor, kelas terkait tumor (misalnya, stroma tumor, puing-puing nekrotik, musin) hingga tulang rawan dan jaringan limfatik.
"Ini menunjukkan akurasi piksel yang sangat tinggi untuk segmentasi kelas yang berbeda dengan Skor Dadu rata-rata 0,893."
Para peneliti menggunakan cluster komputasi berkinerja tinggi University of Cologne yang dilengkapi dengan 12 GPU NVIDIA V100, empat GPU NVIDIA A100 pada server AI institut patologi, dan stasiun PC yang dilengkapi dengan GPU NVIDIA GeForce RTX 3090 dan NVIDIA RTX 4090.
Pengaturan memungkinkan analisis cepat dari seluruh gambar slide. Dibutuhkan sekitar 1 hingga 5 menit untuk menganalisis setiap gambar seluruh slide mulai dari 200 hingga 2000Mb.
"Pembentukan kelompok penelitian kami dan studi kanker besar pertama kami yang diterbitkan di Nature Machine Intelligence dimungkinkan melalui hibah GPU NVIDIA Quadro P6000 dari Program Hibah Akademik NVIDIA," kata Tolkach.
Alat AI juga dapat mengungkapkan karakteristik rinci tumor dan sel kekebalan di lingkungan seluler. Ini mengungkap bagaimana kanker berinteraksi di dalam tubuh.
Mengidentifikasi pola dan hubungan halus dalam sampel jaringan yang tidak terlihat dengan mata telanjang dapat membantu menginformasikan perawatan yang lebih tepat dan efektif, dan menawarkan wawasan tentang respons pasien terhadap terapi kanker tertentu.
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
