호주국립대학교 연구진, 뇌종양을 더 빠르고 정확하게 분류하는 AI 도구 개발
샬롯 고어
어제 오전 6시 38분에 게시됨
뇌는 다채롭고 거의 만화 같으며, 공중에 떠서 실체가 없습니다.
AI 도구는 기존 검사에 몇 주가 걸릴 수 있는 뇌종양을 10개의 주요 범주로 한 시간 안에 분류할 수 있습니다.(Unsplash: Milad Fakurian)
링크 복사링크가 복사되었습니다.
기사 공유
간단히 말해서, 호주국립대학교 연구진은 이전 표준에서는 몇 주가 걸렸던 뇌종양을 한 시간 안에 분류할 수 있는 인공지능 도구를 개발했습니다.
수석 연구원 Danh-Tai Hoang 박사는 미래에는 DEPLOY라고 불리는 AI가 병리학자의 진단과 함께 사용될 수 있다고 말합니다.
무엇 향후 계획? Hoang 박사는 이 기술을 다른 종류의 암으로 확장하고 있으며 언젠가는 이 기술이 더 널리 사용될 수 있기를 희망합니다.
호주국립대학교(ANU) 연구진이 뇌종양을 보다 빠르고 정확하게 분류할 수 있는 인공지능(AI) 도구를 개발했습니다.
뇌종양 식별을 위한 현재 최적의 표준은 DNA 메틸화를 기반으로 한 프로파일링이며, 이는 몇 주가 걸릴 수 있습니다.
수석 연구원 Danh-Tai Hoang 박사는 DEPLOY라는 새로운 AI 도구가 한 시간 안에 뇌종양을 10가지 하위 유형으로 분류한다고 말했습니다.
뇌종양을 식별하는 것은 치료 계획을 세우는 데 필수적이므로 시간이 오래 걸릴수록 환자는 치료를 시작하기까지 더 오랜 시간을 기다려야 합니다.
Hoang 박사는 “[DNA 메틸화] 검사를 수행하는 데 걸리는 시간은 큰 단점이 될 수 있으며, 환자가 치료법에 대한 빠른 결정에 의존할 경우 종종 몇 주 이상이 소요될 수 있습니다”라고 말했습니다.
“또한 전 세계 거의 모든 병원에서 이러한 테스트를 이용할 수 있는 능력이 부족합니다.”
회색 스웨터를 입은 남자가 웃고 있다.
Danh-Tai Hoang 박사는 향후 DEPLOY가 병리학자의 초기 진단과 함께 보완 도구로 사용될 수 있다고 말합니다.(제공: ANU / Dave Fanner)
미국 국립암연구소(National Cancer Institute)의 전문가들과 협력하여 개발된 이 도구는 환자 조직의 현미경 사진을 그립니다.
DEPLOY는 미국과 유럽 전역에서 약 4,000명의 환자로 구성된 데이터 세트를 대상으로 훈련 및 검증되었으며 “95%의 전례 없는 정확도”를 보였습니다.
Hoang 박사는 “샘플을 분류하기 특히 어려운 309개의 하위 집합이 주어졌을 때 DEPLOY는 처음에 병리학자가 제공한 것보다 더 임상적으로 관련성이 높은 진단을 제공할 수 있었습니다”라고 말했습니다.
“이것은 병리학자의 초기 진단에 추가하거나 심지어 차이가 있는 경우 재평가를 촉진하는 보완 도구로서 DEPLOY의 잠재적 미래 역할을 보여줍니다.”
시드니 대학교 의과대학의 Tim Wang 박사는 약 7년 동안 AI 및 의료 영상 분야에서 일해왔습니다.
검은색 버튼 다운 셔츠와 안경을 쓴 남자가 미소를 짓고 있습니다.
Tim Wang 박사는 진단 프로세스에 AI를 사용하면 프로세스 속도가 크게 향상된다고 말합니다.(제공: Tim Wang)
Wang 박사는 다발성 경화증 MRI에 대한 AI 기반 모니터링 사용에 대한 연구와 시드니 신경영상 분석 센터의 공동 창립자로서 수행한 연구에서 AI가 반복적인 진단 작업에 가져올 수 있는 가치를 확인했다고 말했습니다.
그는 환자 조직의 현미경 이미지 분석과 같은 기술 프로세스에 AI를 사용하면 속도가 빨라지고 인적 오류를 줄이는 데 도움이 된다고 말했습니다.
Wang 박사는 “이러한 진단 프로세스 중 상당수는 정말 길고 기술적으로 복잡합니다. 이것이 바로 현재 AI 기술의 기회가 있는 곳입니다”라고 말했습니다.
그는 이 도구가 다양한 종양을 식별하는 데 매우 유용하지만 진단 및 치료 계획은 여전히 훈련된 의료 전문가가 나와야 한다고 말했습니다.
왕 박사는 “진단은 물론 모니터링을 위해서도 인간 전문가와 협력해야 한다”고 말했다.
“내 생각에 최종 호출은 현재로서는 여전히 인간이어야 하지만 AI는 그 과정을 매우 빠르게 가속화할 수 있습니다.”
Hoang 박사는 언젠가는 이 기술이 다양한 유형의 암을 식별하는 데 더 널리 사용되기를 희망한다고 말했습니다.
“우리는 유방암을 다른 유형으로 분류하려는 것처럼 이 연구를 다른 암 유형으로도 확대하고 있습니다.”라고 그는 말했습니다.
어제 오전 6시 38분에 게시됨
Australian National University researchers develop AI tool to classify brain tumours quicker and more accurately
Posted Yesterday at 6:38am
abc.net.au/news/act-anu-artificial-intelligence-classify-brain-tumours-quicker/103876090Copy link
Link copiedShare article
- In short: Australian National University researchers have developed an artificial intelligence tool capable of classifying brain tumours in an hour where the previous standard could take weeks.
- Lead researcher Dr Danh-Tai Hoang says in future the AI, called DEPLOY, could be used alongside a pathologist’s diagnosis.
- What’s next? Dr Hoang is expanding the technology to other kinds of cancer, and hopes to one day see it used more widely.
Australian National University (ANU) researchers have developed an artificial intelligence (AI) tool able to more quickly and accurately classify brain tumours.
The current gold standard for brain tumour identification is profiling based on DNA methylation, which can take weeks.
Lead researcher Dr Danh-Tai Hoang said the new AI tool, called DEPLOY, classifies brain tumours into 10 subtypes in an hour.
Identifying brain tumours is essential in making a treatment plan, so the longer it takes the longer a patient must wait to begin treatment.
“The time it takes to do [DNA methylation] testing can be a major drawback, often requiring several weeks or more when patients might be relying on quick decisions on therapies,” Dr Hoang said.
“There’s also a lack of availability of these tests in nearly all hospitals worldwide.”
The tool, created in collaboration with experts from the National Cancer Institute in the United States, draws on microscopic pictures of a patient’s tissue.
DEPLOY was trained and validated on a dataset of about 4,000 patients across the US and Europe, and had an “unprecedented accuracy of 95 per cent”.
“When given a subset of 309 particularly difficult to classify samples, DEPLOY was able to provide a diagnosis that was more clinically relevant than what was initially provided by pathologists,” Dr Hoang said.
“This shows the potential future role of DEPLOY as a complementary tool, adding to a pathologist’s initial diagnosis, or even prompting re-evaluation in the case of disparities.”
Dr Tim Wang of the University of Sydney’s Faculty of Medicine and Health has worked in the AI and medical imaging space for about seven years.
Dr Wang said in his research into the use of AI-based monitoring for multiple sclerosis MRIs, and his work as co-founder of Sydney Neuroimaging Analysis Centre, he’s seen the value AI can bring to repetitive diagnostic tasks.
He said using AI for technical processes, like analysing microscopic images of patients’ tissue, makes it faster and helps reduce human error.
“A lot of those diagnostic processes are really long, and also technically complex, and this is exactly where the opportunity with the current AI technology is,” Dr Wang said.
He said while the tool is very helpful to identify different tumours, diagnoses and treatment plans should still be coming from a trained medical professional.
“For the diagnosis, and even for the monitoring, it has to be working together with a human expert,” Dr Wang said.
“The final call, I believe, still needs to be a human for now, but the AI can very rapidly accelerate that process.”
Dr Hoang said he hopes to one day see the technology used more widely to identify different types of cancers.
“We are expanding this work to other cancer types as well, like we want to classify breast cancer into other some types,” he said.
Posted Yesterday at 6:38am
