Революція в діагностиці раку за допомогою ШІ та машинного навчання
ПРО ПРОЕКТ AID-GI
The AID-GI Project (Artificial Intelligence-supported Diagnostics of Gastrointestinal diseases with video capsule endoscopy) is a research initiative funded by the UK government. The aim is to improve the diagnosis of colorectal cancer and other gastrointestinal diseases using machine learning [1] so that more gastrointestinal examinations can be performed without compromising quality, in order to reduce the growing backlog in hospitals.
The Challenge
However, given the number of patients to be examined and the resulting volume of images captured by the capsules, consistent, high-quality analysis of all images produced is not possible with current manual methods.
While traditional colonoscopy procedures tube cameras are used, they are still considered the gold standard for examining the GI tract analysis of the digestive tract, the revolutionary video capsule endoscopy can offer significant advantages.
However, given the number of patients to be examined and the resulting volume of images captured by the capsules, consistent, high-quality analysis of all images produced is not possible with current manual methods.
The goal of the AID-GI project is to make innovative video capsule endoscopy a reality.
Find out how the Wolfram Technical Services team can jumpstart your project with detailed troubleshooting, code optimization, customized training or production implementation.ung by using
The Wolfram Consulting Services team has developed CapScan, an integrated tool that helps human operators create accurate training data for machine learning-based automated image analysis. Importing, converting and analyzing video from the capsule can now be done easily and accurately at scale through a simple interface.
The Wolfram Consulting Services team, with its extensive project management experience, was an ideal lynchpin in this collaborative research project, where communication about goals, scope, progress,
Ці капсули розміром з таблетку забезпечують високоякісні зображення і є набагато зручнішими та менш інвазивними в порівнянні з традиційними процедурами ендоскопії.
автоматизований аналіз зображень на основі машинного навчання. Усуваючи потребу в присутності фахівців і консультантів під час процедури, камеру розміром з таблетку можна проковтнути вдома або в кабінеті лікаря на місці, зменшуючи тиск на невідкладні служби та ендоскопічні відділення та розширюючи медичну допомогу на райони, які недостатньо обслуговуються.
і більше було критичним.
Крім того, Wolfram Language був ідеальною платформою для проекту, який вимагав надійного імпорту, обробки та представлення інформації з різних джерел і в багатьох різних форматах.
Оскільки планується глобальне впровадження, масштабованість і безпека були першочерговими. Багатопрофільна команда Wolfram змогла взяти на себе медицину, науку про дані, розробку інтерфейсу та інфраструктурні елементи проекту, надаючи зовнішню перспективу та інноваційні ідеї.
За допомогою CapScan лікарі можуть імпортувати тисячі зображень і автоматично виявляти всі відхилення. Оператори можуть вручну переглядати класифікації, щоб поставити діагноз і покращити алгоритми машинного навчання CapScan.
РЕЗУЛЬТАТИ
Жоден стиль програмування ідеально не підходить для кожної проблеми. Mathematica виділяється з традиційних комп’ютерних мов тим, що одночасно підтримує багато парадигм програмування, таких як процедурні, функціональні, засновані на правилах, на основі шаблонів тощо.
Mathematica дозволяє програмувати в тому стилі, який ви віддаєте перевагу.
Забезпечення інноваційних технологій у сфері охорони здоров’я
Команда Wolfram Consulting розробила інструмент CapScan, який усуває вузькі місця, що заважають інноваціям у технології скринінгу шлунково-кишкового тракту. Користувачам більше не потрібно прокручувати тисячі окремих зображень на кожного пацієнта. Тепер вони можуть вибрати одне зображення та отримати відповідні пропозиції AI.
Зменшення відставання в Національній службі охорони здоров’я та покращення справедливості у сфері охорони здоров’я
Тепер обстеження шлунково-кишкового тракту можна проводити швидко і точно без потреби в спеціалізованих лікарях і консультантах. Це не лише дає змогу проводити більше скринінгів в умовах невідкладної допомоги, але й у громадських центрах охорони здоров’я, покращуючи доступ до допомоги в недостатньо обслуговуваних районах та зменшуючи навантаження на лікарні.
Міцна основа для постійного вдосконалення
Зображення з перевіреними аномаліями знову додаються до навчального набору для алгоритму машинного навчання CapScan, покращуючи його продуктивність із збільшенням використання. Крім того, команда Wolfram Consulting створила міцний фундамент, на якому ми та інші співробітники можемо будувати для подальшої інтеграції машинного навчання та автоматизованого аналізу зображень у діагностику шлунково-кишкового тракту.
МОЖЛИВО WOLFRAM
“Використання мови Wolfram Language дозволило нам легко об’єднати обробку зображень, машинне навчання та візуалізацію даних, необхідні для надання клініцистам необхідної інформації, разом із інструментами для створення та розгортання простого у використанні інтерфейсу. Оскільки всі ці інструменти вбудовані в Wolfram Engine і розроблені для спільної роботи, потрібний код є невеликим і дуже високорівневим, що дозволяє нам легко підтримувати та розвивати інструмент із майбутніми поколіннями ядра ШІ.”
-Jon McLoone
Директор з технічних комунікацій та стратегії
Wolfram Research Europe
ПІДНІММО ВАШ ПРОЕКТ НА НАСТУПНИЙ РІВЕНЬ
Дізнайтеся, як Wolfram може розпочати ваш проект за допомогою детального усунення несправностей, оптимізації коду, спеціального навчання або впровадження у виробництво.