Как искусственный интеллект помогает обнаружить рак на ранней стадии?

Японские исследователи из Научно-технологического исследовательского центра Токийского университета разработали революционную технологию Deep Nanometry (DNM), способную обнаруживать мельчайшие частицы размером до 30 нанометров со скоростью более 100 000 частиц в секунду.
Как искусственный интеллект помогает обнаружить рак на ранней стадии?
Изображение носит иллюстративный характер

Руководитель проекта Юичиро Ивамото и его команда создали систему, объединяющую передовое оптическое оборудование с алгоритмом шумоподавления на основе неконтролируемого глубокого обучения. Результаты исследования опубликованы в престижном научном журнале Nature Communications.

Основное применение технологии – обнаружение внеклеточных везикул для ранней диагностики рака толстой кишки. DNM также может использоваться в разработке вакцин, экологическом мониторинге и обработке электрических сигналов.

По сравнению с традиционными методами, новая технология обладает существенными преимуществами: более высокая пропускная способность, отсутствие необходимости в предварительном обогащении образцов, способность обнаруживать слабые сигналы, временная и экономическая эффективность.

Система особенно эффективна при обнаружении микроскопических частиц меньше клеток, в частности внеклеточных везикул, и способна определять следовые количества редких частиц с высокой точностью.

Разработка DNM имеет глубоко личную историю – Ивамото был вдохновлен историей своей покойной матери. Это побудило его создать технологию, делающую диагностику более быстрой и доступной для пациентов.

Объединение оптических технологий с искусственным интеллектом открывает новые горизонты в области медицинской диагностики, позволяя обнаруживать заболевания на самых ранних стадиях, когда лечение наиболее эффективно.


Новое на сайте

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка