La Washington State University ha sviluppato un modello di apprendimento profondo basato sull’intelligenza artificiale che rileva i segni di malattia nelle immagini dei tessuti più velocemente dei patologi umani. Con applicazioni sia per la patologia animale che umana.
Punti chiave:
– Il modello di IA è più veloce e accurato degli esseri umani nell’identificare le malattie nelle immagini dei tessuti.
– Può accelerare notevolmente la ricerca sulle malattie, passando dall’analisi manuale che può richiedere anni a un’analisi automatizzata di poche settimane.
– Il modello può migliorare la diagnosi medica, come la rilevazione del cancro da una biopsia in pochi minuti, invece delle ore richieste ai patologi umani.
– Il modello è stato progettato per gestire immagini ad alta risoluzione e file di grandi dimensioni, in modo da poter essere utilizzato efficacemente.
Leggi il full text dell’articolo:
- Scalable deep learning artificial intelligence histopathology slide analysis and validation.
Greeley, C., Holder, L., Nilsson, E.E. et al.
Sci Rep 14, 26748 (2024). https://doi.org/10.1038/s41598-024-76807-x
Fonte: Washington State University
