Das Forschungsteam an der Universität von Hongkong (HKU) hat kürzlich einen Durchbruch im Bereich der Medizintechnik erzielt. Die innovative Technologie unter der Leitung von Professor Qi Kevin von der School of Engineering zielt darauf ab, eine genaue Analyse von Einzelzellanalysen ohne traditionelle Kennzeichnungstechniken durch einen generativen Ansatz für künstliche Intelligenz zu erzielen, wodurch die Effizienz und Genauigkeit der Krebsdiagnose signifikant verbessert wird.
Die Cytomad-Technologie hat eine herausragende Leistung bei kollaborativen Tests an der Universität von Hongkong Li Ka-Shing Medical School und Mary Hospital gezeigt, insbesondere bei der Bewertung von Lungenkrebspatienten. Durch die automatische Korrektur von Inkonsistenzen im Bildgebungsprozess verbessert diese Technologie nicht nur die Klarheit des Bildes, sondern extrahiert auch Schlüsselinformationen, die in der Vergangenheit schwer zu erkennen sind, was zuverlässigere Datenunterstützung für medizinische Entscheidungen bietet.
Herkömmliche Zellbildgebungsmethoden erfordern normalerweise eine Färbung und Markierung von Zellproben, ein zeitaufwändiger und umständlicher Prozess. Cytomad hat diese Situation vollständig verändert, diese mühsamen Schritte beseitigt, den Probenvorbereitungsprozess vereinfacht und den diagnostischen Prozess erheblich beschleunigt. Das KI -Modell kann Standard -Hellfeldbilder in detailliertere Darstellungen umwandeln und zelluläre Eigenschaften enthüllen, die normalerweise schwierig zu analysieren sind.
Derzeit beruhen viele Zellbildgebungs -Techniken auf langsame und teure Prozesse, die kritische Behandlungsentscheidungen verzögern können. Im Gegensatz dazu bietet Cytomad eine Tag-freie Alternative, die nicht nur die Kosten senkt, sondern auch ein hohes Maß an Genauigkeit aufrechterhält. Durch die Nutzung generativer KI wandelt das System niedrige kontrastreiche Hellfeldbilder in informativere Visualisierungen um, wodurch die Zellmorphologie ohne chemische Färbung tief analysiert wird.
Eine weitere Herausforderung in der Zellbildgebung ist die Variation, die durch die Unterschiede zwischen der Gerätekonfiguration und den Bildgebungsprotokollen, nämlich dem „Batch -Effekt“, eingeführt wird. Diese Inkonsistenz kann eine genaue Interpretation der Biologie behindern. Viele vorhandene Lösungen für maschinelles Lernen stützen sich auf vordefinierte Datenannahmen und begrenzen ihre Anpassungsfähigkeit. Cytomad erfordert jedoch keine vordefinierten Datenbeschränkungen und ermöglicht eine objektivere und allgemeinere Verarbeitung der zellulären Bildanalyse.
Der Vorteil des Cytomad-Systems ist seine ultrahohe optische Bildgebungstechnologie, die jeden Tag Millionen von Zellbildern aufnehmen kann. Diese Hochdurchsatz-Fähigkeit beschleunigt die Schulung, Optimierung und Implementierung von KI-Modellen. Das Forschungsteam hofft, diese Technologie zu nutzen, um die kI-gesteuerten biomedizinischen Bildgebungslösungen weiter zu verbessern. Die Fähigkeit, große Mengen an zellulären Daten schnell zu verarbeiten, macht Cytomad zu einem leistungsstarken Instrument in klinischen Anwendungen und medizinischer Forschung.
Zusätzlich zur Diagnose von Lungenkrebs kann Cytomad auch die Entdeckung der Arzneimittel beschleunigen und die für den Screening -Prozess erforderliche Zeit verkürzen. Die Kombination aus effizienter Bildgebung und KI-gesteuerter Analyse bietet eine effizientere Alternative zu herkömmlichen Methoden. Es wird erwartet, dass eine schnelle Bewertung der Zellreaktionen auf Behandlungen die Zeitleiste der Arzneimittelentwicklung verbessern und somit einen Wert für die pharmazeutische Forschung bringt.
Langfristig hofft das Forschungsteam, die Anwendung von Cytomad auf das prädiktive medizinische Bereich zu erweitern und Modelle zu schulen, um frühe Anzeichen von Krebs und anderen Krankheiten zu erkennen. Zukünftige Entwicklungen können sich auf die Integration des Systems in die klinische Praxis konzentrieren, um die Überwachung der Patienten in Echtzeit und die personalisierte Behandlungsplanung zu ermöglichen. AI kann massive Daten analysieren und subtile zelluläre Veränderungen erfassen, die die Fähigkeit zur Erkennung früherer Krankheiten verbessern und somit den Behandlungseffekt von Patienten verbessern können.
Um die Studie voranzutreiben, beantragt das Team finanzielle Unterstützung, um Lungenkrebspatienten in einer dreijährigen klinischen Studie zu verfolgen, um die Ergebnisse mithilfe von AI-verbesserten Bildgebung zu verfolgen. Es wird erwartet, dass diese Forschung die breitere Anwendung von KI bei der medizinischen Diagnose fördert und die Effizienz und Skalierbarkeit von medizinischen Lösungen verbessert.
Papier: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202307591
Schlüsselpunkte:
** Das Forschungsteam hat Cytomad entwickelt, ein neues KI-gesteuerter Bildgebungstool, das die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Krebsdiagnose verbessern kann. **
** Cytomad vereinfacht den diagnostischen Prozess durch automatische Bildkorrektur und -analyse. **
** Diese Technologie ist nicht nur für die Erkennung von Lungenkrebs geeignet, sondern beschleunigt auch die Entdeckung der Arzneimittel und wird voraussichtlich in Zukunft auf ein breiteres medizinisches Fachgebiet für Vorhersage angewendet. **