PathAI süni intellektə əsaslanan patologiyanın tətbiqində son nailiyyətləri nümayiş etdirəcək

PathAI, texnologiyaya əsaslanan qlobal lidersüni intellekt (AI) patoloji üçün bu gün təşkilatın son tədqiqatının 2022-2022 noyabr 4-ci il tarixlərində Vaşinqtonda baş tutacaq qarşıdan gələn 8 AASLD 2022 Qaraciyər Görüşündə* təqdim ediləcəyini açıqladı.

Bu ilki tədbirdə PathAI cəmi beş təqdimat, dörd poster təqdimatı və bir şifahi təqdimat paylaşacaq, bunlardan dördü əczaçılıq tərəfdaşları ilə birgə hazırlanmışdır. Xüsusilə, alkoqolsuz steatohepatit (NASH) ilə bağlı yeni tapıntılar PathAI-nin bugünkü NASH klinik sınaqlarının standartlarına cavab vermək üçün təkrarlana bilən və dəqiq Klinik Tədqiqat Şəbəkəsinin (CRN) qiymətləndirmə alətinə ehtiyacı necə həll etməyə davam etdiyini, eləcə də daha çox ehtiyac olduğunu vurğulayır. möhkəm kəmiyyət məlumat tədbirləri.

“Komandamızın son tədqiqatı qaraciyər biopsiyalarının patoloji baxışında mövcud olan dəyişkənliyi araşdırmaq məqsədi daşıyırdı. Nəticələrimiz göstərir ki, süni intellekt həllərinin bu prosesə inteqrasiyası bu qiymətləndirmələrin ardıcıllığını və düzgünlüyünü xeyli yaxşılaşdıra bilər”, - deyə Dr. Mayk Montalto, PathAI-nin baş elmi işçisi. "Bu yanaşma təbii olaraq xəstələr üçün böyük bir qarşılanmamış tibbi ehtiyacı həll etmək üçün vacib olan NASH dərmanının inkişafını təkmilləşdirəcək."

Gilead Sciences ilə əməkdaşlıqda hazırlanmış şifahi təqdimatda,  "Çox boyalı maşın öyrənmə metodundan əldə edilən CRN ballarından istifadə edərək NASH histologiyasının kəşfiyyat analizləri", PathAI, NASH CRN dərəcələrini/mərhələlərini proqnozlaşdırmaq üçün H&E və Masson üçrəngli şəkillərinin birləşdirilmiş məlumatlarından istifadə edən yeni maşın öyrənməsi (ML) əsaslı qiymətləndirmə modelini vurğulayacaq. NASH biopsiyalarının qiymətləndirilməsi üçün mövcud proses yüksək dəyişkənliyə məruz qalır; Bu tədqiqat PathAI ML-nin davamlı miqyasda NASH CRN dərəcələrini/mərhələlərini proqnozlaşdırmaq üçün çoxlu bütöv slayd şəkillərindən histoloji məlumatları necə birləşdirə biləcəyini göstərir və hər bir ləkə üçün qiymətləndirilən toxuma nümunəsi arasındakı dəyişikliyi potensial olaraq azalda bilər. Bundan əlavə, bu proqnozlardan çıxarılan davamlı CRN xüsusiyyət balları eyni girişdən əldə edilmişdir; beləliklə, PathAI modeli NASH-ın bütün dörd histoloji xüsusiyyətləri ilə əlaqəli xüsusiyyətləri birbaşa müqayisə etməyə imkan verir,

PathAI-nin davamlı ML skorlama imkanlarının effektivliyini daha da nümayiş etdirmək üçün PathAI, Novo Nordisk ilə əməkdaşlıqda hazırlanmış məlumatları təqdim edəcək ki, bu da qaraciyər histologiyasının qiymətləndirilməsinin patoloqlar və NASH sirozu olan xəstələrdə ML qiymətləndirməsinin ümumiyyətlə ardıcıl olduğunu göstərir. "Maşın Öyrənmə Modelinin Qiymətləndirilməsi və Patoloq Qiymətləndirilməsi Arasında Alkoqolsuz Steatohepatit Sirrozu olan Xəstələrdə Semaglutidin Qaraciyər Histologiyasına Təsirlərinin Müqayisəsi,"  PathAI-nin ML analizi, əvvəllər bildirilmiş müşahidələri dəstəkləyərək və NASH üzərində aparılan klinik sınaqlarda ML üsullarının müalicə cavabını daha dəqiq tuta biləcəyinə dair əlavə sübutlar təqdim edərək, patoloqların xalından əhəmiyyətli dərəcədə daha az plasebo cavab verənləri tapdığını qeyd edir.

PathAI, qaraciyər biopsiyalarının daha dənəvər qiymətləndirilməsinə uzunmüddətli ehtiyacı dəstəkləmək üçün NASH tədqiqatını inkişaf etdirməyə davam edir. Yeni metodun təqdimatı” Kəmiyyət multimodal anizotropiya təsviri, əl ilə qeyd etmədən CRN NASH fibroz mərhələsinin maşın öyrənməsinin proqnozlaşdırılmasına imkan verir ", PathAI, digər toxuma bölmələrində NASH CRN fibroz mərhələsini proqnozlaşdırmaq üçün modelləri öyrətmək üçün qərəzsiz şərhlər təmin etmək üçün fibrozun kəmiyyət çox modelli anizotropiya təsvirindən (QMAI) istifadə edərək NASH-də fibrozun əl patoloji mərhələlərindəki dəyişkənliyi həll edir. Modelin performansını patoloqun göstəricisi ilə müqayisə edərək, bu modellər CRN fibroz mərhələsini MT ilə ləkələnmiş toxuma hissələrinin patoloq annotasiyası ilə öyrədilən modellərlə müqayisə edilə bilən dəqiqliklə proqnozlaşdırdılar.

BlogInnovazione.it

â € <