- L’uso dell’intelligenza artificiale mira a migliorare il processo di interpretazione dei risultati dei test di imaging. Gli scienziati hanno già sviluppato e testato la prima versione dei modelli
- – Stiamo attualmente cercando più partner medici per collaborare alla sperimentazione, all’implementazione e all’ulteriore sviluppo del sistema – afferma il professore. Przemyslaw Pešek, matematico e informatico, responsabile del progetto
- La scala del progetto è unica. – Il set di dati PLIST in fase di sviluppo sarà il più grande database disponibile al pubblico di scansioni TC del torace nel mondo – annuncia lo scienziato
L’intelligenza artificiale supporterà i medici nella diagnosi delle malattie polmonari. “Cerchiamo partner medici”
Essi Progetto xLung C’è un team multidisciplinare MI2.AI, di cui è a capo Il professor Przemysław Pešek. L’obiettivo degli scienziati è quello di creare un sistema che supporti effettivamente il processo di identificazione dei cambiamenti visibili sulle scansioni TC e sui raggi X dei polmoni. Ricercatori di Università della Tecnologia di Varsavia Usano le opportunità per farlo intelligenza artificiale. Hanno già sviluppato e testato la prima versione dei modelli.
– Stiamo attualmente cercando più partner medici per collaborare alla sperimentazione, all’implementazione e all’ulteriore sviluppo del sistema – afferma il professore. Przemyslaw Peszek.
Gli scienziati stanno già collaborando con il Polish Lung Cancer Group e l’Ospedale Clinico Pediatrico di Varsavia. Il loro team comprende esperti in ingegneria del software, intelligenza artificiale (AI), visualizzazione dei dati e apprendimento automatico comprensibile per i radiologi.
L’uso dell’intelligenza artificiale mira a migliorare l’interpretazione dei risultati dei test di imaging. Modelli linguistici come, tra gli altri: I GPT possono estrarre informazioni strutturate dalle descrizioni storiche disponibili delle scansioni TC, che possono poi essere utilizzate per addestrare modelli in grado di riconoscere lesioni patologiche specifiche, ad esempio sotto forma di tumore o enfisema.
La combinazione di modelli di visione artificiale con modelli testuali consente di automatizzare il processo di descrizione manuale dei risultati. Gli scienziati stanno lavorando a un sistema informativo basato sull’intelligenza artificiale (AI) e a un’interfaccia utente che consenta al radiologo di parlare con l’unità AI.
I modelli di intelligenza artificiale necessitano di database di grandi dimensioni. Nel caso del progetto xLungs, la formazione viene eseguita su un set di dati di imaging da 40 TB, che copre diverse sottopopolazioni, dallo screening del cancro del polmone ai dati di imaging pediatrico. Sono stati sviluppati appositamente per questo progetto e in consultazione con i medici Tre set di dati unici, Che sarà messo a disposizione anche di altri gruppi di ricerca che lavorano su modelli per diagnosticare le malattie del torace.
È attualmente in fase di creazione il più grande database disponibile al pubblico di scansioni TC del torace nel mondo
La caratteristica unica dello strumento è l’affidabile modulo AI, che ridurrà il tempo di analisi delle immagini necessario per rilevare le modifiche e renderà il processo di valutazione delle immagini più trasparente. Il sistema è stato sviluppato per consentire l’espansione del modello base con moduli che rilevano un’ampia gamma di funzionalità. Il modulo AI fornirà anche spiegazioni tramite immagini e testi che permetteranno di tracciare il percorso decisionale dietro una specifica diagnosi, e sarà verificata anche l’effettiva collaborazione con il radiologo. Tutto questo per garantire la completa trasparenza e sicurezza delle raccomandazioni terapeutiche.
Al progetto partecipa un team multidisciplinare di esperti,
L’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale rappresenta una sfida enorme, non solo a livello organizzativo, ma anche ingegneristico. I dati hanno un volume enorme: 40 TB in formato compresso. Per addestrare il modello è necessaria un’enorme potenza di calcolo: finora abbiamo utilizzato oltre 180.000 ore di calcoli avanzati come la scheda A100 e un banco di prova è una matrice 3D con dimensioni di 500 x 500 x 300 pixel. La portata del nostro progetto è unica e il set di dati PLIST in fase di sviluppo sarà il più grande database disponibile al pubblico di scansioni TC del torace nel mondo – dichiara il Prof. Przemysław Pešek, responsabile del progetto di ricerca.
Come ha riferito, la prima versione dei modelli è già stata sviluppata e testata. – Stiamo attualmente cercando altri partner medici con cui collaborare per testare, implementare e sviluppare ulteriormente il sistema – afferma l’esperto.
progetto “Un’intelligenza artificiale affidabile che supporta l’identificazione, Lesioni patologiche nei polmoni basate su dati di immagine. In sintesi xLUNGS è finanziato dal Centro Nazionale Ricerca e Sviluppo nell’ambito del bando INFOSTRATEG I, e vale 5.755.000 zloty polacchi.
– Il progetto Infostrateg ha consentito la creazione di un gruppo di ricerca unico e molto diversificato. Abbiamo i maggiori esperti in radiologia e pneumologia che ci consigliano dal punto di vista medico. Abbiamo ottimi ingegneri del software che sviluppano strumenti IT, modellatori che creano modelli di intelligenza artificiale e annotatori di modelli che si assicurano che il modello non apprenda relazioni errate. I risultati del lavoro di questo team vengono presentati alle principali conferenze IT come ECCV, ECAI e MICCAI. Stiamo attualmente progettando di avvicinare questi modelli innovativi avanzati il più vicino possibile alla pratica clinica – afferma il professore. Biškek.
All’inizio di luglio il comitato direttivo dell’NCBR ha pubblicato la valutazione oggettiva dei rapporti dopo la seconda fase di attuazione del progetto. Gli sforzi degli scienziati della WUT sono stati riconosciuti e valutati positivamente, in modo che possano passare alla fase successiva: l’implementazione del progetto di ricerca. Il lavoro proseguirà fino alla fine Giugno 2025.
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