ASI представляет ИИ для диагностики рака: прорыв в обнаружении метастазов в лимфатических узлах

ASI представила специализированный ИИ для диагностики рака — Fetch.ai способствует интеграции на рынке.

ASI объявила о введении новой модели выявления опухолей, которая сможет обнаруживать метастазы в лимфатических узлах. В настоящее время диагностика является трудоемкой и требует много времени, так как включает в себя огромный объем «гистологических данных на слайдах» и анализ гигапиксельных изображений.

Альянс Искусственного Суперинтеллекта (ASI) сделал значительный прорыв в науке, представив специализированный инструмент Искусственного Интеллекта (ИИ), который значительно продвигает технологии автоматизированной диагностики рака. В объявлении, сделанном в X, сообщается, что этот инструмент является значительным дополнением к семейства моделей Medici.

Вникнув в этот вопрос, мы выяснили, что инструмент ИИ, который относится к модели выявления опухолей, работает в той же частотной области и синергии с ASI:ONE. Удивительно, что ASI:ONE также была представлена Fetch.ai в феврале, чтобы переопределить Агентный ИИ с мощными возможностями, как упоминалось ранее.

Последняя модель выявления опухолей, в отличие от предыдущих, специально разработана для обнаружения «метастазов в лимфатических узлах» у пациентов с раком. С медицинской точки зрения этот термин обозначает «распространение раковых клеток от первичной опухоли в ближайшие лимфатические узлы».

В исследовании, проведенном в 2023 году, 26% женщин с раком груди из 250 000 проанализированных случаев были зарегистрированы с лимфатическими узлами, пораженными болезнью. Кроме того, объем «гистологических данных на слайдах» и сложности в анализе «гигапиксельных изображений» не только делают обнаружение времязатратным, но и трудоемким процессом.

Относительно этого ASI подчеркнула в своем отчете, что автоматизированное обнаружение метастазов в лимфатических узлах может потенциально подвергнуть диагностику рака значительной трансформации.

Эта проблема усугубляется риском неверной интерпретации, что может поставить под угрозу диагностику и связанные решения по лечению. Тем не менее, недавние достижения в цифровой патологии, особенно в автоматизированном анализе с использованием моделей глубокого обучения, готовы решить эти проблемы.

Согласно отчету, инструмент также нацелен на основную медицинскую проблему, касающуюся пациентов с раком груди, а также на последствия для их результатов и решений по лечению.

Выпуск отчета также содержит следующие слова:

«Поскольку системы здравоохранения по всему миру сталкиваются с увеличением заболеваемости раком и постоянным дефицитом патологов, решения на основе ИИ предлагают путь к повышению диагностических возможностей, улучшению эффективности и, в конечном счете, к лучшему уходу за пациентами за счет более точной стадии рака и планирования лечения». Как специализированный ИИ ASI может повлиять на здравоохранение

В отчете ASI выделила пять способов, которыми модель Medici Pathology Tumor Detection может повлиять на онкологию и патологию. Во-первых, было заявлено, что новый инструмент обнаружения значительно улучшит точность диагностики. Кроме того, он повысит эффективность рабочего процесса и ускорит исследования. Помимо этого, он трансформирует планирование лечения и будет способствовать клинической стандартизации.

Помимо всего перечисленного, его внедрение столкнется с определенными вызовами, включая требования к обучению, техническую инфраструктуру, ограничения модели и т. д.

На фоне этого Fetch.ai также интегрировала передовые инструменты, такие как AgentVerse, DeltaV и AI Engine, чтобы улучшить навигацию и укрепить свои позиции как лидера в области блокчейн-решений на основе ИИ, о чем мы подробно обсуждали в нашей предыдущей статье.

После этого отчета курс FET за сутки вырос на 11%, а за неделю — на 37%. Как недавно было отмечено в нашем анализе, токен находился около уровня $0,8 20 апреля, прежде чем общее ликвидирование на рынке вынудило его упасть ниже текущего уровня.