Microsoft wird KI einsetzen, um Gebärmutterhalskrebs im am stärksten betroffenen Land zu bekämpfen

Indien ist für 25 % der 260,000 jährlichen weltweiten Todesfälle durch Gebärmutterhalskrebs verantwortlich und tötet jedes Jahr über 67,000 Frauen.

Mit Früherkennung kann der Krebs vermeidbar sein; Die Lösung könnte also ein effektiveres Screening-Programm sein.

Microsoft glaubt, dass die Einführung der KI-Technologie eine schnellere Analyse von Pap-Abstrichproben ermöglichen wird. Im vergangenen Jahr ging das Unternehmen eine Partnerschaft mit SRL Diagnostics ein, um ein KI-Netzwerk für die Pathologie aufzubauen.

SRL Diagnostics führt jedes Jahr Zytoanalysen an über 100,000 Pap-Abstrichproben durch, von denen 2 % anormal sind und eine weitere Analyse erfordern. Mit Hilfe der KI-Technologie können Zytopathologen ihre Arbeit viel effizienter erledigen.

„Wir suchten nach Wegen, um sicherzustellen, dass unsere Zytopathologen diese 2 % abnormalen Proben schneller finden können“ – Dr. Arnab Roy, technischer Leiter für neue Initiativen und Wissensmanagement bei SRL Diagnostics.

Der KI-Algorithmus hilft auch bei Diskrepanzen zwischen Zytopathologen und kann laut Manish Gupta, Principal Applied Researcher bei Microsoft Azure Global Engineering, „einen Konsens über die bewerteten Bereiche schaffen“.

Verschiedene Zytopathologen untersuchen verschiedene Elemente in einem Abstrich auf einzigartige Weise, selbst wenn die Gesamtdiagnose dieselbe ist. Dies ist das Subjektivitätselement im gesamten Prozess, das oft mit der Erfahrung des Experten verbunden ist.“ – Dr. Roy.

Der Algorithmus wurde basierend auf Tausenden von Anmerkungen von Zervixabstrichen erstellt, die von Zytopathologen aus mehreren Labors erstellt wurden.

„Die Bilder, bei denen Anmerkungen als nicht übereinstimmend befunden wurden – das heißt, wenn sie von drei Teammitgliedern unterschiedlich betrachtet wurden – wurden zur endgültigen Analyse an leitende Zytopathologen gesendet.“ – Microsoft.

Bei der praktischen Umsetzung in dieser Woche könnte die von Azure unterstützte Zervixkrebs-Bilderkennungs-API erfolgreich flüssigkeitsbasierte zytologische Objektträger screenen, zwischen den pathologischen unterscheiden und sie zur weiteren Analyse senden. Nicht nur das, es könnte auch Abstriche basierend auf den sieben Subtypen der zervikalen Zytopathologie klassifizieren.

Die Technologie hat so erfolgreich funktioniert, dass sie jetzt in Labors für 3-6 Monate validiert wird. In diesem Zeitraum werden mehr als eine halbe Million anonymisierter digitaler Objektträger ausgewertet und in Krankenhäusern und anderen diagnostischen Zentren gesichtet.

Zytopathologen müssen jetzt weniger Bereiche, derzeit 20, auf einem flüssigkeitsbasierten Zytologiebild auf einem ganzen Objektträger überprüfen und die positiven Fälle validieren, was zu mehr Effizienz führt und den anfänglichen Screening-Prozess beschleunigt.“ Microsoft.

„Der API hat das Potenzial, die Produktivität einer Zytopathologie-Sektion um etwa das Vierfache zu steigern. In einem zukünftigen Szenario der automatisierten Objektträgerpräparation mit Unterstützung von KI können Zytopathologen eine Arbeit in zwei Stunden erledigen, was früher etwa acht Stunden gedauert hätte!“ -DR. Roy.

Diese KI-Technologie kann bei der Früherkennung vieler Pathologien helfen, darunter Mund-, Bauchspeicheldrüsen- und Leberkrebs; und wird zweifellos zu enormen Fortschritten auf dem Gebiet der Medizin führen und schließlich jedes Jahr das Leben von Hunderttausenden retten.

Quelle: techcrunch