Inteligența artificială în medicină: transplantare de organe

Urmăriți-ne pe:

Etichete: medicină 

Dacă ai careva întrebări la care nu găsești răspuns în această postare, nu uita, întotdeauna poți adresa întrebarea ta și primi răspunsul de care ai nevoie. 

Accesează acest link și trimite întrebarea ta, iar eu promit să vin cu cel mai bun răspuns in maximum 24 de ore. Încearcă acum si convinge-te!

Ce este un algoritm de învățare automată 

Un algoritm de învățare automată este un program care învață să dea un rezultat al unor cercetări bazate pe date existente. De exemplu, dacă vrem să evaluăm cât de bun este un rinichi pentru transplantare, putem folosi un algoritm care învață să estimeze un scor de calitate pe baza unor caracteristici ale rinichiului.

Află Cum să folosești AI pentru crearea de conținut media 

Un astfel de algoritm se numește regresia celor mai mici pătrate (OLSR), care este un algoritm care găsește o linie dreaptă care se potrivește cel mai bine cu datele analizate. Linia dreaptă are o ecuație care folosește caracteristicile rinichiului ca variabile și dă scorul de calitate ca rezultat.

Pentru a antrena algoritmul OLSR, programul are nevoie de date anterioare despre rinichii donați și primiți. Aceste date conțin imagini cu rinichii și scorurile lor de calitate. Algoritmul OLSR va folosi aceste date pentru a găsi cea mai bună ecuație a liniei drepte.

După ce algoritmul OLSR este antrenat, el este folosit pentru a evalua calitatea unui rinichi nou pe baza imaginii lui. Algoritmul OLSR va introduce valorile caracteristicilor rinichiului în ecuația liniei drepte și va calcula scorul de calitate corespunzător. Acest scor poate spune dacă rinichiul este bun sau nu pentru transplantare de organ.

Nu rata nici-o știre care apare, fii informat prin Telegram

Cum funcționează procesul de evaluare a organelor pentru transplantarea de organe

Evaluarea organelor cu inteligența artificială este o nouă tehnologie care folosește algoritmi de învățare automată pentru a analiza imaginile organelor donatorilor și a le clasifica în funcție de calitate și compatibilitate cu potențialii primitori.

Află Cum să folosești AI pentru crearea de conținut media 

Acest lucru poate ajuta la reducerea timpului și costurilor de evaluare a organelor, la creșterea numărului de transplanturi reușite și la scăderea riscului de respingere sau complicații post transplant.

Un exemplu de astfel de tehnologie este proiectul OrQA - Organ Quality Assessment (evaluarea calității organelor) - dezvoltat de cercetători britanici, al NHS Blood and Transplant (NHSBT) și al NIHR Blood and Transplant Research Unit. Acest proiect se concentrează pe evaluarea rinichilor donați și are ca scop să devină operațional cât mai curând posibil.

În esență, algoritmii de învățare automată sunt niște instrucțiuni pe care le dăm calculatorului pentru a învăța din date și a face predicții. Ei pot fi folosiți pentru a evalua organele prin a le privi și a le compara cu alte organe pe care le-au văzut înainte. Astfel, ei pot spune dacă un organ este bun sau nu pentru transplantare.

Cum IA analizează imaginile pentru o transplantare de organe

Pentru a extrage caracteristicile din imaginile cu rinichii, programul poate folosi diferite tehnici de procesare a imaginilor. Aceste tehnici pot transforma imaginile în niște numere care reprezintă diferite aspecte ale rinichiului, cum ar fi dimensiunea, forma, culoarea sau textura lui. De exemplu, ei pot măsura aria rinichiului în pixeli sau pot calcula media intensității culorii.

Aceste date sunt apoi folosite ca variabile de intrare pentru algoritmul OLSR. Astfel, algoritmul OLSR poate învăța să asocieze aceste variabile cu scorul de calitate al rinichiului.

Alte tehnici de procesare a imaginilor cu ajutorul IA

Există multe alte tehnici de procesare a imaginilor care pot fi folosite pentru diferite scopuri. Iată câteva exemple:

• Difuzie anizotropă: o tehnică care reduce zgomotul din imagine fără a pierde detaliile importante.

• Modele Markov ascunse: o tehnică care modelează dependența spațială dintre pixeli și poate fi folosită pentru segmentare sau clasificare.

• Editarea imaginilor: o tehnică care modifică aspectul imaginii prin adăugarea, ștergerea sau schimbarea unor elemente.

• Restaurarea imaginii: o tehnică care încearcă să recupereze informația pierdută sau deteriorată din imagine din cauza unor factori externi, cum ar fi distorsiunea, blurarea sau iluminarea necorespunzătoare.

• Analiza independentă a componentelor: o tehnică care separă sursele de semnal mixte din imagine și poate fi folosită pentru extragerea caracteristicilor sau recunoașterea feței.

Cun funcționează procesul de restaurare a imaginii

Restaurarea imaginii este procesul de reconstrucție sau estimare a imaginii originale din imaginea observată (degradată), adică este o operație inversă celei ce a degradat imaginea. Pentru a face acest lucru, se presupune că se știe modelul de degradare, adică cauza și efectul care au afectat imaginea. De exemplu, dacă imaginea este blurată din cauza mișcării camerei, se poate aplica un filtru care inversează efectul blurării.

Află Cum să folosești AI pentru crearea de conținut media 

Există diferite metode de restaurare a imaginii, în funcție de tipul de degradare și de criteriile de performanță dorite. Iată câteva din ele:

• Restaurarea prin inversare: o metodă simplă care aplică transformarea inversă a modelului de degradare pentru a obține imaginea originală.

• Restaurarea prin filtrare Wiener: o metodă care minimizează eroarea medie pătratică între imaginea originală și cea restaurată, luând în considerare și zgomotul prezent în imagine.

• Restaurarea prin filtrare Lucy-Richardson: este o metodă de deconvoluție a imaginilor care folosește un algoritm repetitiv pentru a estima imaginea originală dintr-o imagine deteriorată cu un filtru cunoscut.

Concluzie 

Putem spune că inteligența artificială în medicină poate ajuta la evaluarea calității organelor pentru transplantare prin folosirea algoritmilor de învățare automată care compar cantități enorme de imagini ale organelor și le clasifică după criterii obiective și relevante. Acest lucru poate aduce beneficii atât donatorilor, cât și primitorilor de organe, prin reducerea timpului de așteptare, creșterea șanselor de succes și scăderea riscului de complicații. Există numeroase proiecte care ilustrează această tehnologie, care se concentrează pe evaluarea rinichilor donați și au ca scop să devină operaționale cât mai curând posibil. Astfel, inteligența artificială poate contribui la îmbunătățirea calității vieții a milioane de oameni care au nevoie de transplantare de organ.

Află mai multe despre beneficiile inteligenței artificiale:

• Cum folosim IA a noului Bing pentru a crea conținut pentru blog 

• Poate inteligența artificială înlocui jurnaliștii? 

• Chatbot-ul Microsoft își modelează personalitatea pe Internet 

Urmăriți-ne pe: