A equipe de pesquisa da Universidade de Hong Kong (HKU) fez progressos inovadores no campo da tecnologia médica recentemente. A tecnologia inovadora, liderada pelo professor Qi Kevin, da Escola de Engenharia, visa alcançar uma análise precisa de células sem células sem técnicas de rotulagem tradicionais por meio de uma abordagem generativa de inteligência artificial, melhorando significativamente a eficiência e a precisão do diagnóstico de câncer.
A Cytomad Technology demonstrou excelente desempenho em testes colaborativos na Faculdade de Medicina da Universidade de Hong Kong Li Ka-Shing e no Hospital Mary, especialmente na avaliação de pacientes com câncer de pulmão. Ao corrigir automaticamente as inconsistências no processo de imagem, essa tecnologia não apenas melhora a clareza da imagem, mas também extrai as principais informações difíceis de detectar no passado, fornecendo suporte de dados mais confiável para decisões médicas.
Os métodos tradicionais de imagem celular geralmente requerem coloração e rotulagem de amostras de células, um processo que consome tempo e pesado. O Cytomad mudou completamente essa situação, eliminando essas etapas tediosas, simplificando o processo de preparação da amostra e acelerando bastante o processo de diagnóstico. O modelo de IA pode transformar imagens de campo brilhante em representações mais detalhadas, revelando propriedades celulares que geralmente são difíceis de analisar.
Atualmente, muitas técnicas de imagem celular dependem de processos lentos e caros, o que pode atrasar as decisões críticas de tratamento. Por outro lado, o Cytomad fornece uma alternativa sem tags que não apenas reduz os custos, mas também mantém um alto grau de precisão. Ao alavancar a IA generativa, o sistema converte imagens de campo brilhante de baixo contraste em visualizações mais informativas, analisando profundamente a morfologia celular sem coloração química.
Outro desafio na imagem celular é a variação introduzida pelas diferenças entre a configuração do dispositivo e os protocolos de imagem, a saber, o "efeito em lote". Essa inconsistência pode dificultar a interpretação precisa da biologia. Muitas soluções existentes de aprendizado de máquina dependem de suposições de dados predefinidas, limitando sua adaptabilidade. O Cytomad, no entanto, não requer limitações de dados predefinidas, permitindo o processamento mais objetivo e generalizado da análise de imagem celular.
A vantagem do sistema Cytomad é sua tecnologia de imagem óptica de alta velocidade, que pode capturar milhões de imagens celulares todos os dias. Essa capacidade de alto rendimento acelera o treinamento, otimização e implementação dos modelos de IA. A equipe de pesquisa espera usar essa tecnologia para melhorar ainda mais as soluções de imagem biomédica orientadas pela IA. A capacidade de processar rapidamente grandes quantidades de dados celulares faz do Cytomad uma ferramenta poderosa em aplicações clínicas e pesquisas médicas.
Além do diagnóstico de câncer de pulmão, o Cytomad também pode acelerar a descoberta de medicamentos e reduzir o tempo necessário para o processo de triagem. A combinação de imagem eficiente e análise orientada a IA fornece uma alternativa mais eficiente aos métodos tradicionais. A avaliação rápida das respostas celulares aos tratamentos deve melhorar a linha do tempo do desenvolvimento de medicamentos e, assim, agregar valor à pesquisa farmacêutica.
A longo prazo, a equipe de pesquisa espera estender a aplicação de Cytomad ao campo médico preditivo, planejando treinar modelos para detectar sinais precoces de câncer e outras doenças. Desenvolvimentos futuros podem se concentrar na integração do sistema à prática clínica para permitir o monitoramento de pacientes em tempo real e o planejamento personalizado de tratamento. A IA pode analisar dados maciços e capturar alterações celulares sutis, o que pode melhorar a capacidade de detectar doenças precoces e, assim, melhorar o efeito do tratamento dos pacientes.
Para dirigir o estudo, a equipe está buscando apoio financeiro para rastrear pacientes com câncer de pulmão em um ensaio clínico de três anos para rastrear os resultados usando imagens aprimoradas pela AII. Espera -se que esta pesquisa promova a aplicação mais ampla de IA no diagnóstico médico e melhore a eficiência e a escalabilidade das soluções médicas.
Papel: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202307591
Pontos -chave:
** A equipe de pesquisa desenvolveu o Cytomad, uma nova ferramenta de imagem acionada por IA que pode melhorar a precisão e a velocidade do diagnóstico de câncer. **
** Cytomad simplifica o processo de diagnóstico por meio de correção e análise automática de imagem. **
** Essa tecnologia não é apenas adequada para a detecção de câncer de pulmão, mas também acelera a descoberta de medicamentos e deve ser aplicada a um campo médico preditivo mais amplo no futuro. **