Оценка современного состояния искусственного интеллекта для лечения заболеваний головного мозга

By Александр Бойко No comments

Оценка современного состояния искусственного интеллекта для лечения болезней мозга
Облако слов, заполненное названиями всех статей в исследовании, показывает преобладание концепций ИИ в выборке, включая такие методы машинного обучения, как сверточные нейронные сети (CNN), вспомогательные векторные машины (SVM) и сегментацию изображений, цифровую техника обработки изображений, используемая в компьютерном зрении. Предоставлено: Алиса Сегато и Альдо Марзулло.

Искусственный интеллект известен своей способностью решать проблемы, недоступные человеку, благодаря новым вычислительным архитектурам, которые быстро обрабатывают большие объемы сложных данных. В результате методы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, компьютерное зрение и нейронные сети, применяются для решения некоторых из самых сложных проблем в науке и обществе.

Одной из сложных проблем является диагностика, хирургическое лечение и наблюдение за заболеваниями головного мозга. Спектр технологий искусственного интеллекта, доступных для борьбы с заболеваниями мозга, быстро растет, и новые захватывающие методы применяются к проблемам мозга по мере того, как компьютерные ученые получают более глубокое понимание возможностей передовых алгоритмов.

В статье, опубликованной на этой неделе в APL Bioengineering, издательством AIP Publishing, итальянские исследователи провели систематический обзор литературы, чтобы понять современное состояние применения ИИ при заболеваниях мозга. Их поиск дал 2696 результатов, и они сузили свой фокус до 154 самых цитируемых статей и внимательно изучили.

Их качественный обзор проливает свет на самые интересные уголки развития ИИ. Например, генеративная враждебная сеть была использована для синтетического создания старого мозга, чтобы увидеть, как болезнь прогрессирует с течением времени.

«Использование методов искусственного интеллекта постепенно приводит к эффективным теоретическим решениям большого количества реальных клинических проблем, связанных с мозгом», — сказала автор Алиса Сегато. «Особенно в последние годы, благодаря накоплению соответствующих данных и разработке все более эффективных алгоритмов, стало возможным значительно улучшить понимание сложных механизмов мозга».

Авторский анализ охватывает восемь парадигм ухода за мозгом, исследуя методы искусственного интеллекта, используемые для обработки информации о структуре и характеристиках связности мозга, а также для оценки хирургической кандидатуры, выявления проблемных областей, прогнозирования траектории заболевания и оказания интраоперационной помощи. Данные изображений, используемые для изучения заболеваний головного мозга, включая трехмерные данные, такие как магнитно-резонансная томография, диффузионно-тензорная визуализация, позитронно-эмиссионная томография и компьютерная томография, могут быть проанализированы с использованием методов компьютерного зрения AI.

Но авторы призывают к осторожности, отмечая важность «объяснимых алгоритмов» с четко очерченными путями к решениям, а не «черного ящика» — термина для ИИ, который достигает точного решения, но полагается на внутреннюю работу, которая незначительна. понятный или невидимый.

«Если люди принимают алгоритмические предписания или диагнозы, они должны им доверять», — сказал Сегато. «Усилия исследователей приводят к созданию все более сложных и интерпретируемых алгоритмов, которые могут способствовать более интенсивному использованию» интеллектуальных «технологий в практических клинических контекстах»./P>

Добавить комментарий