Przesuwanie granic patologii cyfrowej dzięki sztucznej inteligencji
Histopatologia jest dyscypliną diagnostyczną, która obejmuje mikroskopowe badanie próbek zarówno zdrowych, jak i nieprawidłowych tkanek. Odgrywa kluczową rolę w diagnostyce medycznej, gdyż pomaga zrozumieć zmiany na poziomie strukturalnym i komórkowym w tkankach, które występują w przebiegu różnych chorób. Obecnie jednak patolodzy zamiast badać próbki tkanek na szklanych szkiełkach pod mikroskopem, bardzo często korzystają z obrazów cyfrowych o wysokiej rozdzielczości, które są przechwytywane, przeglądane i analizowane na komputerze. Co więcej, zdjęcia te mogą być udostępniane zdalnie innym patologom, co zwiększa dokładność diagnostyczną i poprawia opiekę nad pacjentem dzięki dostępowi do eksperckich opinii i diagnoz.
Wykorzystanie możliwości AI w patologii cyfrowej
W ramach projektu CLARIFY, realizowanego przy wsparciu działań „Maria Skłodowska-Curie”, opracowano zautomatyzowane cyfrowe środowisko diagnostyczne oparte na zaawansowanych technikach AI. Prace te podjęto z myślą o poprawie skuteczności interpretacji obrazów histologicznych w środowisku cyfrowym. Sztuczna inteligencja jawi się jako siła napędzająca transformację w diagnostyce medycznej, szczególnie w dziedzinie patologii. Wykorzystując złożone algorytmy i uczenie maszynowe, AI jest w stanie analizować ogromne zbiory danych medycznych z niespotykaną dotąd szybkością i dokładnością. „Zdolność sztucznej inteligencji do wykrywania subtelnych wzorców i anomalii w obrazach histologicznych przekłada się na poprawę dokładności diagnostycznej, ograniczenie rozbieżności opinii patologów, a w ostatecznym rozrachunku – na lepsze wyniki pacjentów”, podkreśla koordynatorka projektu Valery Naranjo.
Platforma internetowa dla patologów
Projekt CLARIFY początkowo koncentrował się na trzech trudnych do rozpoznania typach nowotworów: potrójnie ujemnym raku piersi, raku pęcherza moczowego nienaciekającego błony mięśniowej oraz czerniaku spitzoidalnym. Jego zakres można jednak rozszerzyć na inne rodzaje raka poprzez wykorzystanie publicznie dostępnych baz danych. Jednym z wyróżniających się osiągnięć projektu CLARIFY jest stworzenie prototypowej platformy internetowej przeznaczonej dla patologów. Platforma CLARIFY umożliwia wykorzystanie zdecentralizowanej architektury zarządzania przepływem danych do obsługi obrazów histologicznych, płynnie integrując niezbędne narzędzia analityczne w federacyjnym środowisku chmurowym. Co więcej, platforma zawiera model wyszukiwania obrazów histopatologicznych oparty na treści, który pozwala użytkownikom na przesłanie obrazu i otrzymanie w odpowiedzi najbardziej podobnego przypadku, dzięki czemu może pomóc patologom w diagnozowaniu bardziej złożonych przypadków. Chociaż gotowość kliniczna platformy nie została jeszcze zweryfikowana, metodologia wyszukiwania obrazów histopatologicznych na podstawie treści pomyślnie przeszła etap walidacji.
Innowacje w patologii cyfrowej
Aby ujednolicić ocenę wykonywaną w ramach patologii cyfrowej i zmniejszyć rozbieżności między interpretacjami różnych patologów, uczestnicy projektu CLARIFY opracowali niestandardowe rozwiązania techniczne. Dzięki modelom AI możliwa stała się obiektywna ocena parametrów kliniczno-patologicznych oraz poprawa klasyfikacji nowotworów i trafności analizy histopatologicznej. W pracach zespołu wykorzystano najbardziej zaawansowane modele głębokich sieci neuronowych i indywidualnie dostosowane architektury do ekstrakcji i klasyfikacji cech. W ramach projektu CLARIFY wprowadzono protokoły klasyfikacji diagnostycznej i prognostycznej, które wykorzystują zaawansowane algorytmy do analizy obrazów histologicznych i dokładnej klasyfikacji poszczególnych typów nowotworów. Te procedury pomagają patologom nie tylko w rozpoznaniu raka, ale także w przewidywaniu prawdopodobnego przebiegu i skutków choroby. Jest to niezwykle użyteczne w planowaniu leczenia i prowadzeniu pacjenta.
Sieć szkoleniowa
Celem projektu CLARIFY było też utworzenie sieci szkoleniowej adresowanej do naukowców na wczesnym etapie kariery. Konsorcjum projektu z powodzeniem koordynowało prace zróżnicowanej grupy studentów wywodzących się z różnych dyscyplin, w tym medycyny i inżynierii, których zadaniem było zwiększenie poziomu zaawansowania dotychczasowych praktyk stosowanych w patologii cyfrowej. „Jeśli chodzi o plany na przyszłość, szukamy kolejnych możliwości finansowania na potrzeby dalszych prac rozwojowych i doskonalenia procesu diagnostyki histopatologicznej”, podsumowuje Naranjo.
Słowa kluczowe
CLARIFY, AI, rak, patologia cyfrowa, histopatologia
