大只500代理待遇新的人工智能系统可以准确评价

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大只500代理待遇新的人工智能系统可以准确评价


 
大只500代理待遇新的人工智能系统可以准确评价内镜下溃疡性结肠炎的表现


 
溃疡性结肠炎(UC)是一种炎症性肠病,通常通过内镜和组织学对患者进行评估。但是现在,来自日本的研究人员开发了一种系统,它可能比现有的方法更精确,并可能减少这些病人接受侵入性医疗程序的需要。
 
在今年2月发表在《胃肠病学》杂志上的一项研究中,大只500代理待遇来自东京医科大学(TMDU)的研究人员揭示了一种新开发的人工智能(AI)系统,该系统可以评估UC的内镜检查结果,其准确度相当于内窥镜专家的水平。
 
准确的评估是为UC患者提供最佳护理的关键。以前的研究表明,内镜缓解(通过内镜手术评估)和组织学缓解(通过显微镜下炎症的程度来评估)都可以预测患者的预后,因此经常被用作治疗目标。然而,观察者内部和观察者之间的差异在内窥镜和组织学分析中都存在,而组织学分析常常需要通过活检收集组织,这是一种侵入性的、昂贵的方法。
 
内窥镜图像的解释是主观的,基于个体内窥镜医师的经验,因此,标准化的评价和实时的表征具有挑战性。为了解决这个问题,我们试图开发一个深度神经网络(DNN)系统,用于对UC (DNUC)患者的内镜图像进行一致、客观、实时的分析。”
 
为了做到这一点,研究人员开发了一个含有DNNs的系统来评估UC患者的内镜图像。DNNs是一种基于人工神经网络构建的人工智能机器学习方法。
 
“我们构建了DNUC算法,使用了2012年UC患者的40758张结肠镜检查图像和6885份活检结果,”资深作者Mamoru Watanabe说。“这包括了机器学习的训练集,它使算法能够准确地评估和分类数据”。
 
随后,研究人员使用了来自875名UC患者的4187张内镜图像和4104份活检标本,验证了DNUC算法的准确性。
 
竹中说:“我们发现DNUC达到了与内窥镜专家相当的精确度。”因此,我们的系统能够预测UC的组织学缓解,仅使用内镜图像,而不是组织学和内镜数据。考虑到活检的成本和风险,这是一项重要的进展。”
 
DNUC可能能够识别处于缓解期的UC患者,大只代理主管而不需要对他们进行活检收集和分析。这可以为医疗机构节省时间和金钱,并限制对UC患者的侵入性医疗程序的暴露。