Opbygningen af unormale tau -proteiner i hjernen i neurofibrillære sammenfiltringer er et træk ved Alzheimers sygdom, men det akkumuleres også i andre neurodegenerative sygdomme, såsom kronisk traumatisk encefalopati og yderligere aldersrelaterede tilstande. Nøjagtig diagnose af neurodegenerative sygdomme er udfordrende og kræver en højtuddannet specialist.
Forskere ved Center for Computational and Systems Pathology på Sinai -bjerget udviklede og brugte Precise Informatics Platform til at anvende kraftfulde maskinlæringsmetoder til digitaliserede mikroskopiske dias, der er udarbejdet ved hjælp af vævsprøver fra patienter med et spektrum af neurodegenerative sygdomme. Anvendelse af dyb læring, disse billeder blev brugt til at oprette et konvolutionsnervalt netværk, der er i stand til at identificere neurofibrillære sammenfiltringer med en høj grad af nøjagtighed direkte fra digitaliserede billeder.
"Brug af kunstig intelligens har et stort potentiale til at forbedre vores evne til at opdage og kvantificere neurodegenerative sygdomme, repræsenterer et stort fremskridt i forhold til eksisterende arbejdskrævende og dårligt reproducerbare tilgange, "sagde hovedforsker John Crary, MD, Ph.d., Professor i patologi og neurovidenskab ved Icahn School of Medicine på Mount Sinai. "Ultimativt, dette projekt vil føre til en mere effektiv og præcis diagnose af neurodegenerative sygdomme. "
Dette er den første tilgængelige ramme til evaluering af dybe læringsalgoritmer ved hjælp af billeddata i stor skala i neuropatologi. Precise Informatics Platform giver mulighed for datahåndtering, visuel udforskning, objektskitsering, flerbrugeranmeldelse, og evaluering af dybe læringsalgoritmeresultater.
Forskere ved Center for Computational and Systems Pathology på Sinai-bjerget har brugt avanceret datalogi og matematiske teknikker kombineret med banebrydende mikroskopteknologi, computersyn, og kunstig intelligens til mere præcist at klassificere en bred vifte af sygdomme.
"Mount Sinai er den største akademiske patologiafdeling i landet og behandler mere end 80 millioner tests om året, som giver forskere adgang til et bredt sæt data, der kan bruges til at forbedre test og diagnostik, i sidste ende fører til bedre diagnose og patientresultater, "sagde forfatteren Carlos Cordon-Cardo, MD, Ph.d., Formand for Institut for Patologi ved Mount Sinai Health System og professor i patologi, Genetik og genomisk videnskab, og onkologiske videnskaber ved Icahn School of Medicine.