A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) mesterséges intelligencia kutatócsoportja kiemelkedő eredményt ért el a rákdiagnosztika területén. A kutatócsoport kifejlesztett egy új algoritmust, amely mesterséges intelligencia segítségével képes a rákos sejteket hatékonyabban felismerni, mint a hagyományos diagnosztikai módszerek.
Az új algoritmus a mély tanulás elvén alapul, és hatalmas adatkészleten edződött, melyben rákos és egészséges sejtek mikroszkópos képei is szerepelnek. A tanulás eredményeként az algoritmus képes a rákos sejtekre jellemző morfológiai jegyeket azonosítani, és így nagy pontossággal elkülöníteni őket az egészséges sejtektől.
Az algoritmus számos előnnyel rendelkezik a hagyományos diagnosztikai módszerekkel szemben:
- Nagyobb pontosság: Az algoritmus pontosabb diagnózist tesz lehetővé, mint a hagyományos, patológus által végzett szövettani vizsgálat.
- Korai felismerés: Az algoritmus képes a rákos sejtek korai stádiumban történő felismerésére, amikor a gyógyulási esélyek a legmagasabbak.
- Hatékonyabb szűrés: Az algoritmus alkalmazható a rákos megbetegedések szűrésére, így hozzájárulhat a korai diagnózishoz és a halálozási arány csökkentéséhez.
A BME kutatócsoportja által kifejlesztett algoritmus ígéretes jövőt ígér a rákdiagnosztika területén. Az algoritmus továbbfejlesztésével és szélesebb körű alkalmazásával jelentősen javítható a rákos megbetegedések korai felismerési és gyógyulási rátája.
0Hozzászólás: