Nahromadenie abnormálnych tau proteínov v mozgu v neurofibrilárnych spletinách je znakom Alzheimerovej choroby, ale tiež sa hromadí pri iných neurodegeneratívnych ochoreniach, ako je chronická traumatická encefalopatia a ďalšie stavy súvisiace s vekom. Presná diagnostika neurodegeneratívnych chorôb je náročná a vyžaduje si vyškoleného špecialistu.
Vedci z Centra pre výpočtovú a systémovú patológiu na Mount Sinai vyvinuli a použili platformu precíznej informatiky na aplikáciu výkonných prístupov strojového učenia na digitalizované mikroskopické sklíčka pripravené pomocou vzoriek tkaniva od pacientov so spektrom neurodegeneratívnych chorôb. Aplikácia hlbokého vzdelávania, tieto obrázky boli použité na vytvorenie konvolučnej neurálnej siete schopnej identifikovať neurofibrilárne spleti s vysokým stupňom presnosti priamo z digitalizovaných obrázkov.
„Využívanie umelej inteligencie má veľký potenciál zlepšiť našu schopnosť detekovať a kvantifikovať neurodegeneratívne choroby, predstavuje veľký pokrok oproti existujúcim pracovne náročným a zle reprodukovateľným prístupom, “povedal vedúci vyšetrovateľ John Crary, MD, PhD., Profesor patológie a neurovedy na Icahnovej lekárskej fakulte na vrchu Sinaj. „Nakoniec, tento projekt povedie k efektívnejšej a presnejšej diagnostike neurodegeneratívnych chorôb. “
Toto je prvý rámec, ktorý je k dispozícii na hodnotenie algoritmov hlbokého učenia pomocou rozsiahlych obrazových údajov v neuropatológii. Platforma presnej informatiky umožňuje správu údajov, vizuálny prieskum, obrys objektu, kontrola pre viacerých používateľov, a vyhodnotenie výsledkov algoritmu hlbokého učenia.
Vedci z Centra výpočtovej a systémovej patológie na vrchu Sinaj využili pokročilé počítačové vedy a matematické techniky v spojení s najmodernejšou technológiou mikroskopov, počítačové videnie, a umelej inteligencie, aby presnejšie klasifikovali širokú škálu chorôb.
„Mount Sinai je najväčšie oddelenie akademickej patológie v krajine a ročne spracuje viac ako 80 miliónov testov, ktorá ponúka výskumným pracovníkom prístup k širokému súboru údajov, ktoré je možné použiť na zlepšenie testovania a diagnostiky, v konečnom dôsledku vedie k lepšej diagnostike a výsledkom pacienta, “povedal autor Carlos Cordon-Cardo, MD, PhD., Predseda Katedry patológie zdravotníckeho systému Mount Sinai a profesor patológie, Genetika a genomické vedy, a onkologické vedy na Icahnovej lekárskej fakulte.