KI-Modell arbeitet als moderner Kartograph bei der Krankheitserkennung
Wissenschaftler entwickeln neue KI-Technologie, die "Schatzkarten" zur Erkennung von Krankheiten zeichnet. Das innovative Tool identifiziert nicht nur Krankheiten und Tumore bei medizinischen Untersuchungen, sondern erstellt auch visuelle "Schatzkarten", die bei der Suche nach der Krankheit helfen.
Forscher am Beckman Institute for Advanced Science and Technology haben ein innovatives Modell der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, das neue Maßstäbe in der medizinischen Diagnose setzt.
Das innovative Tool identifiziert nicht nur Krankheiten und Tumore bei medizinischen Untersuchungen - es erstellt auch visuelle "Schatzkarten", um Ihren Diagnoseprozess zu veranschaulichen. Dieser Durchbruch ermöglicht es Ärzten, KI-Befunde leicht zu verstehen und zu verifizieren und den Patienten die Ergebnisse klar zu erklären, so die Verantwortlichen für die Entdeckung.
"Die Idee ist, Krebs und die Krankheit in ihren frühen Stadien zu erkennen - wie ein X auf einer Landkarte - und zu verstehen, wie die Entscheidung getroffen wurde", sagte der leitende Forscher Sourya Sengupta und betonte die möglichen Auswirkungen seiner Arbeit.
"Unser Modell wird dazu beitragen, diesen Prozess zu vereinfachen und ihn sowohl für Ärzte als auch für Patienten zu erleichtern."
Die in der Fachzeitschrift IEEE Transactions on Medical Imaging veröffentlichten Ergebnisse zeigen die Fähigkeiten des Modells und dürften für die Zukunft der Gesundheitsversorgung vielversprechend sein.
Erkennung von Krankheiten mit E-Maps
Die Herausforderung aktueller KI-Technologien in der Medizin besteht in ihrer "Blackbox"-Natur - sie können eine Antwort geben, aber nicht die dahinter stehenden Überlegungen. Diese Undurchsichtigkeit war ein Hindernis, insbesondere wenn Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei medizinischen Diagnosen entscheidend sind. Das KI-Modell des Beckman-Instituts löst dieses Problem, indem es für jede Diagnose eine Äquivalenzkarte (E-Map) erstellt, die visuell die Bereiche von Interesse hervorhebt, die zu den Schlussfolgerungen geführt haben.
Dieses Modell wurde an Tausenden von medizinischen Bildern rigoros getestet und hat gezeigt, dass es mit der Genauigkeit bestehender KI-Diagnosetools mithalten kann und gleichzeitig die dringend benötigte Transparenz bietet. Die Leistung des Modells wurde bei der Erkennung verschiedener Krankheiten bewertet, darunter frühe Anzeichen von Tumoren, Makuladegeneration und Herzvergrößerung, mit vielversprechenden Ergebnissen.
"Die Frage war: Wie können wir die Konzepte, die linearen Modellen zugrunde liegen, nutzen, um auch nichtlineare tiefe neuronale Netze auf diese Weise interpretierbar zu machen?", sagte Mark Anastasio, der die Studie mitleitete.
"Diese Arbeit ist ein klassisches Beispiel dafür, wie grundlegende Ideen zu innovativen Lösungen für hochmoderne IA-Modelle führen können."
Die Forscher hoffen, dass zukünftige Modelle in der Lage sein werden, Anomalien im gesamten Körper zu erkennen und zu diagnostizieren und sogar zwischen ihnen zu unterscheiden.
"Ich freue mich über den direkten Nutzen unseres Tools für die Gesellschaft, nicht nur im Hinblick auf die Verbesserung der Krankheitsdiagnosen, sondern auch auf die Stärkung des Vertrauens und der Transparenz zwischen Ärzten und Patienten", fügte Anastasio hinzu.
Die Selbstinterpretationsfunktion seines KI-Modells stellt einen potenziell wichtigen Schritt nach vorn dar und bietet ein transparentes System, das die Kommunikation zwischen Arzt und Patient verbessert und sich mit dem Fortschritt der Technologie als vertrauenswürdiger erweisen könnte.