Разработан искусственный электронный патологоанатом

В MPL разработали заменяющий патологоанатома метод на базе искусственного интеллекта

Разработан искусственный электронный патологоанатом

Фото: Илья Питалев / РИА Новости

Ученые из Института науки о свете Макса Планка (MPL) создали электронного патологоанатома на базе искусственного интеллекта, который может быстро и точно анализировать клетки в образцах тканей больных раком без необходимости в обученном специалисте. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Biomedical Engineering.

Новая технология основана на нескольких этапах. Для начала используется разработанный измельчитель тканей для разделения образцов биопсии до состояния клетки. Затем эти клетки исследуются на предмет деформируемости с помощью цитометрии в реальном времени (RT-DC). Этот метод позволяет изучать физические свойства до тысячи клеток в секунду, что в 36 тысяч раз быстрее, чем традиционные способы анализа деформируемости клеток.

В процессе работы отдельные клетки с высокой скоростью проталкиваются через микроскопический канал, где они деформируются под воздействием давления, после чего рассматривается изображение каждой отдельной клетки. Также RT-DC позволяет определить и другие физические свойства клеток, такие как их размер или форма, что является преимуществом по сравнению с классическими способами анализа.

Последним этапом модель искусственного интеллекта оценивает большие наборы данных, полученные с помощью RT-DC, и быстро определяет, содержит ли образец биопсии опухолевую ткань или нет. В целом, вся процедура, включая обработку образцов и автоматизированный анализ данных, занимает менее 30 минут, что позволяет ее выполнить во время операции.

Следующая запись

Создан прогнозирующий риск рака легких на десять лет алгоритм

Lancet Respiratory Medicine: создана прогнозирующая риск рака легких на десять лет модель Фото: Денис Абрамов / РИА Новости Ученые из Ноттингемского и Оксфордского университета создали алгоритм, который может прогнозировать риск рака легких на десять лет вперед. Выводы работы опубликованы в авторитетном научном журнале Lancet Respiratory Medicine. Модель под названием CanPredict […]