ASI презентувала інноваційний ШІ для автоматизованої діагностики раку: нові можливості виявлення метастазів у лімфатичних вузлах

ASI представила спеціалізований ШІ для діагностики раку — Fetch.ai сприяє інтеграції на ринку.

ASI оголосила про впровадження нової моделі виявлення пухлин у патології, яка може виявляти метастази в лімфатичних вузлах. На сьогоднішній день виявлення вважається трудомістким процесом, оскільки воно пов`язане з величезним обсягом `гістологічних даних з зрізів` та аналізом гігапіксельних зображень.

Альянс Штучного Суперінтелекту (ASI) зробив значний прорив у науці, презентуючи спеціалізований інструмент Штучного Інтелекту (ШІ), який суттєво просуває автоматизовану технологію виявлення раку. У повідомленні, опублікованому на платформі X, цей інструмент був охарактеризований як велике доповнення до сімейства моделей Medici.

Заглиблюючись у цю тему, ми з`ясували, що інструмент ШІ, який відноситься до моделі виявлення пухлин у патології, працює в тій же частоті та синергії з ASI:ONE. Цікаво, що ASI:ONE також була представлена Fetch.ai в лютому з метою переосмислення агентного ШІ з потужними можливостями, як було обговорено раніше.

Остання модель виявлення пухлин у патології, на відміну від попередніх, спеціально розроблена для виявлення «метастазів у лімфатичних вузлах» у пацієнтів з раком. Медично ця термінологія пояснює «поширення ракових клітин від первинної пухлини до сусідніх лімфатичних вузлів».

У популяційному дослідженні, проведеному у 2023 році, 26% пацієнтів з раком молочної залози з 250 000 проаналізованих випадків були повідомлені про хворобу з ураженням лімфатичних вузлів. У той же час обсяг «гістологічних даних з зрізів» і труднощі в аналізі «гігапіксельних зображень» не лише ускладнюють виявлення, а й є трудомісткими.

З огляду на це, ASI підкреслила у своєму звіті, що автоматизоване виявлення метастазів у лімфатичних вузлах може суттєво трансформувати діагностику раку.

Ця проблема ускладнюється ризиком неправильного тлумачення, що може компрометувати діагностику та рішення щодо лікування. Однак нещодавні досягнення в цифровій патології, зокрема в автоматизованому аналізі з використанням моделей глибокого навчання, можуть допомогти вирішити ці проблеми.

Згідно зі звітом, інструмент також націлений на підсумкову медичну проблему з пацієнтами, які мають рак молочної залози, а також наслідками для їх результатів і рішень щодо лікування.

В уривку звіту також зазначається:«Оскільки системи охорони здоров`я у всьому світі стикаються зі зростаючими показниками захворюваності на рак і постійними проблемами з нержавіюючими патологами, рішення на базі ШІ пропонують шлях до покращених діагностичних можливостей, підвищеної ефективності та, зрештою, кращого догляду за пацієнтами завдяки більш точній стадії раку та плануванню лікування.»

Як спеціалізований ШІ ASI може вплинути на медичну індустрію

У звіті ASI підкреслила п`ять шляхів, якими її модель виявлення пухлин у патології Medici може вплинути на онкологію та паталогію. По-перше, стверджувалося, що новий інструмент виявлення значно підвищить точність діагностики. Крім того, він покращить ефективність робочих процесів і прискорить дослідження. На додаток до цього він трансформує планування лікування та сприятиме клінічній стандартизації.

Окрім цього, його впровадження було повідомлено, що стикається з певними викликами, включаючи вимоги до навчання, технічну інфраструктуру, обмеження моделі тощо.

На фоні цього, Fetch.ai також інтегрувала просунуті інструменти, такі як AgentVerse, DeltaV та AI Engine, щоб покращити навігацію і закріпити свою позицію лідера в рішеннях, пов`язаних з блокчейном ШІ, як ми розглядали в нашій попередній статті.

Після цього звіту, FET зафіксував зростання на 11% у своїй ціновій графіці за 24 години та зростання на 37% за тиждень. Як нещодавно підкреслено в нашому аналізі, токен коливався навколо рівня $0.8 20 квітня, перш ніж загальна ліквідація ринку призвела до різкого падіння нижче поточного рівня.