Tim peneliti di University of Hong Kong (HKU) telah membuat kemajuan terobosan di bidang teknologi medis baru -baru ini. Teknologi inovatif, yang dipimpin oleh Profesor Qi Kevin dari School of Engineering, bertujuan untuk mencapai analisis akurat sel tunggal tanpa teknik pelabelan tradisional melalui pendekatan kecerdasan buatan generatif, sehingga secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi diagnosis kanker.
Teknologi Cytomad telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam pengujian kolaboratif di Sekolah Kedokteran Universitas Hong Kong Li Ka dan Rumah Sakit Mary, terutama dalam evaluasi pasien kanker paru-paru. Dengan mengoreksi ketidakkonsistenan secara otomatis dalam proses pencitraan, teknologi ini tidak hanya meningkatkan kejelasan gambar, tetapi juga mengekstraksi informasi utama yang sulit dideteksi di masa lalu, memberikan dukungan data yang lebih andal untuk keputusan medis.
Metode pencitraan sel tradisional biasanya membutuhkan pewarnaan dan pelabelan sampel sel, suatu proses yang memakan waktu dan rumit. Cytomad benar -benar mengubah situasi ini, menghilangkan langkah -langkah yang membosankan ini, menyederhanakan proses persiapan sampel, dan sangat mempercepat proses diagnostik. Model AI dapat mengubah gambar bidang terang standar menjadi representasi yang lebih rinci, mengungkapkan sifat seluler yang biasanya sulit dianalisis.
Saat ini, banyak teknik pencitraan sel bergantung pada proses yang lambat dan mahal, yang dapat menunda keputusan perawatan kritis. Sebaliknya, Cytomad memberikan alternatif bebas tag yang tidak hanya mengurangi biaya tetapi juga mempertahankan tingkat akurasi yang tinggi. Dengan memanfaatkan AI generatif, sistem mengubah gambar medan terang kontras rendah menjadi visualisasi yang lebih informatif, sangat menganalisis morfologi sel tanpa pewarnaan kimia.
Tantangan lain dalam pencitraan sel adalah variasi yang diperkenalkan oleh perbedaan antara konfigurasi perangkat dan protokol pencitraan, yaitu "efek batch". Ketidakkonsistenan ini dapat menghambat interpretasi biologi yang akurat. Banyak solusi pembelajaran mesin yang ada mengandalkan asumsi data yang telah ditentukan, membatasi kemampuan beradaptasi mereka. Cytomad, bagaimanapun, tidak memerlukan keterbatasan data yang telah ditentukan, memungkinkan pemrosesan analisis gambar seluler yang lebih obyektif dan umum.
Keuntungan dari sistem Cytomad adalah teknologi pencitraan optik berkecepatan sangat tinggi, yang dapat menangkap jutaan gambar sel setiap hari. Kemampuan throughput tinggi ini mempercepat pelatihan, optimasi, dan implementasi model AI. Tim peneliti berharap untuk menggunakan teknologi ini untuk lebih meningkatkan solusi pencitraan biomedis yang digerakkan oleh AI. Kemampuan untuk memproses data seluler dalam jumlah besar menjadikan Cytomad alat yang kuat dalam aplikasi klinis dan penelitian medis.
Selain diagnosis kanker paru -paru, cytomad juga dapat mempercepat penemuan obat dan mengurangi waktu yang diperlukan untuk proses skrining. Kombinasi pencitraan yang efisien dan analisis yang digerakkan AI memberikan alternatif yang lebih efisien untuk metode tradisional. Penilaian cepat respons sel terhadap perawatan diharapkan dapat meningkatkan garis waktu pengembangan obat dan dengan demikian membawa nilai pada penelitian farmasi.
Dalam jangka panjang, tim peneliti berharap untuk memperluas aplikasi Cytomad ke bidang medis prediktif, berencana untuk melatih model untuk mendeteksi tanda -tanda awal kanker dan penyakit lainnya. Perkembangan di masa depan dapat fokus pada mengintegrasikan sistem ke dalam praktik klinis untuk memungkinkan pemantauan pasien real-time dan perencanaan perawatan yang dipersonalisasi. AI dapat menganalisis data besar -besaran dan menangkap perubahan seluler yang halus, yang dapat meningkatkan kemampuan untuk mendeteksi penyakit awal dan dengan demikian meningkatkan efek pengobatan pasien.
Untuk mengarahkan penelitian ini, tim ini mencari dukungan keuangan untuk melacak pasien kanker paru-paru dalam uji klinis tiga tahun untuk melacak hasil menggunakan pencitraan AI yang ditingkatkan. Penelitian ini diharapkan untuk mempromosikan aplikasi AI yang lebih luas dalam diagnosis medis dan meningkatkan efisiensi dan skalabilitas solusi medis.
Kertas: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202307591
Poin -Poin Kunci:
** Tim peneliti telah mengembangkan Cytomad, alat pencitraan yang digerakkan AI baru yang dapat meningkatkan akurasi dan kecepatan diagnosis kanker. **
** Cytomad menyederhanakan proses diagnostik melalui koreksi dan analisis gambar otomatis. **
** Teknologi ini tidak hanya cocok untuk deteksi kanker paru -paru, tetapi juga mempercepat penemuan obat dan diharapkan diterapkan pada bidang medis prediktif yang lebih luas di masa depan. **