A Debreceni Egyetem, a Delta Services, valamint a Sightspot Network közös fejlesztésének köszönhetően gyorsabban, megbízhatóbban lehet diagnosztizálni a méhnyakrákot, így a betegség kezelése is időben elkezdhető. A mélytanulási technológiára épülő képdiagnosztikai rendszer azonosítja a rákos sejteket.

A méhnyakrákszűrést forradalmasíthatja a konzorcium közös fejlesztését,
központi szerepet tölt be a mesterséges intelligencia kutatása, a
diagnosztikai rendszer kifejlesztése pedig tökéletesen illeszkedik
ehhez.
A szűrővizsgálatok eredményeire jelenleg 2-4 hetet kell várni.
A magyar fejlesztésnek köszönhetően azonban a minták szűrésénél
használt, a mesterséges intelligencia által megtámogatott új szoftverek
segítik az eredmények gyorsabb kiértékelését.

A prototípus elkészült és már a gyakorlatban is használható.

A cél az, hogy az új diagnosztikai rendszert bevezessék a klinikai
gyakorlatba.
Ehhez azonban még egy nemzetközi tesztelésre, kiértékelése van szükség.
A mesterséges intelligencia révén költséghatékonyan és gyorsan lehet
eredményeket elérni.
A korai felismerésnek köszönhetően pedig lényegesen több életmentő
beavatkozást végezhetnek az orvosok.
A projektben nagy hangsúlyt kapott a manuális munka, a felügyelt gépi
tanítás.
A felépített adatbázist nemcsak a citológiai, hanem más szakterületeken
is lehet majd hasznosítani.

A módszer jelentősen tehermentesítheti az egészségügyet, ugyanis emberi
munka igénybevétele nélkül képes felismerni a digitalizált keneteken az
elváltozásokat mutató sejteket.

A digitalizáció kulcsfontosságú a versenyképesség szempontjából, a
projekt pedig a szakemberhiányon is jelentős mértékben javíthat.
Kiemelten fontos területen katalizátor szerepet tölthetünk be, hiszen a
digitalizáció fejlesztése a nemzetgazdaság részéről is elsődleges
célkitűzés.
Ehhez kapcsolódóan a mesterséges intelligencia segítségével a deep
learning technológiát alkalmaztak.
Az egyetem és a szakma, a piacra jutást segítő rendszerintegrátor
együttműködése példaértékű, ami azt is jelzi, hogy előremutató
ökoszisztéma van kialakulóban.

Olyan szoftvert fejlesztettek, amely képes arra, hogy a kóros sejtek
kiválasztásához minőségellenőrzést is nyújtson.

Egy orvosi munkacsoport dolgozott a digitalizációs folyamatban, a képek
értékelésében és a minták kiválasztásában a rendszer betanítási
fázisában.
Az informatikai munkacsoporttól kapott adatok alapján, a tízezer felvett
kenetből a gépi tanuláshoz és teszteléshez összesen több mint 264 ezer
sejtképet dolgozott fel.
Ha stratégiaváltás történik a méhnyakrákszűrésben, akkor a fejlesztés
beválthatja a hozzá fűzött reményeket.

Az eddigi tapasztalatok szerint sejtszinten jelenleg kilencvenhárom
százalékos pontossággal működik a rendszer.

Elengedhetetlen volt a citológusok munkája a kenetek összegyűjtésében és
a digitalizációban.
A fő feladatuk az volt, hogy kinyerjék az összegyűjtött kenetekből a
sejteket, ehhez hagyományos és fejlett gépi képfeldolgozó eljárásokat
használtak.
Százezerszer kétszázezer pixel felbontású képek készültek egyenként hét
gigabájt méretben.
Szeretnének lefuttatni egy olyan tesztelést, ami bizonyítja, hogy a
rendszer működik és magabiztosan alkalmazható a gyakorlati
megvalósításban.

A fejlesztés a Széchenyi 2020 program keretében megjelent, „K+F
versenyképességi és kiválósági együttműködések” című pályázati kiírás
révén valósult meg.

Forrás:

https://hirek.unideb.hu/forradalmi-ujdonsag-mehnyakrakszuresben