Forscher führen Überprüfung der Fähigkeit von KI zur Behandlung von Hirnerkrankungen durch

Italienische Forscher haben eine systematische Literaturrecherche abgeschlossen, die diesen Monat in veröffentlicht wurde APL Bioengineering, von AIP Publishing. Ziel der Überprüfung war es, ein besseres Verständnis der künstlichen Intelligenz (KI) und ihrer Fähigkeit zur Behandlung von Gehirnerkrankungen zu entwickeln. Nachdem die Forscher 2,696 verschiedene Ergebnisse gesammelt hatten, landeten sie auf Platz 154 der am häufigsten zitierten Arbeiten. 

KI ist in der Lage, riesige Datenmengen zu verarbeiten, und zwar sehr schnell. Zusammen mit verschiedenen Ansätzen wie maschinellem Lernen, Computer Vision und neuronalen Netzen trägt dies dazu bei, ein Umfeld zu schaffen, in dem KI-Technologie ein wirksames Instrument gegen viele der größten Gesundheitsprobleme der Welt ist. 

Allerdings gibt es viele Herausforderungen im Zusammenhang mit der Technologie und ihren Einsatzmöglichkeiten in diesen Bereichen, insbesondere in den Bereichen Diagnose, chirurgische Behandlung und Überwachung von Hirnerkrankungen. Die neue Studie könnte dazu beitragen, neue Methoden zu entwickeln, die das Gebiet ständig vorantreiben. 

Die Überprüfung

Einer der Hauptpunkte der Überprüfung war die Verwendung eines generativen kontradiktorischen Netzwerks, um ein gealtertes Gehirn synthetisch zu entwickeln. Dies ermöglichte es Experten, den Krankheitsverlauf im Laufe der Zeit zu untersuchen.

Alice Segato war die Autorin des Artikels, in dem die Rezension detailliert beschrieben wird.

„Der Einsatz künstlicher Techniken führt nach und nach zu effizienten theoretischen Lösungen für eine große Anzahl realer klinischer Probleme im Zusammenhang mit dem Gehirn“, sagte Segato. „Gerade in den letzten Jahren konnte durch die Anhäufung relevanter Daten und die Entwicklung immer effektiverer Algorithmen das Verständnis komplexer Gehirnmechanismen deutlich gesteigert werden.“

Die Studie konzentrierte sich auf einige Hauptbereiche der Gehirnpflege, beispielsweise auf die Untersuchung von KI-Methoden, die für die Verarbeitung von Informationen über Struktur und Konnektivitätsmerkmale des Gehirns verantwortlich sind, sowie auf die Beurteilung chirurgischer Kandidaten. Die anderen umfassten Bilddaten zur Untersuchung von Gehirnerkrankungen, zur Identifizierung von Problemen und Problembereichen, zur Vorhersage von Krankheiten und Ergebnissen sowie zur intraoperativen Unterstützung. 

Zu den Bilddaten, die zur Untersuchung von Hirnerkrankungen verwendet werden, gehören 3D-Daten wie Magnetresonanztomographie, Diffusionstensor-Bildgebung, Positronenemissionstomographie und Computertomographie. Mithilfe von Computer-Vision-KI-Techniken können alle diese Arten von Bilddaten analysiert werden. 

„Erklärbare Algorithmen“

In der veröffentlichten Studie plädieren die Forscher für „erklärbare Algorithmen“. Dies bedeutet klar detaillierte Lösungswege anstelle der sehr vagen „Black Box“, auf die man sich oft verlässt. 

"Wenn Menschen algorithmische Rezepte oder Diagnosen akzeptieren wollen, müssen sie ihnen vertrauen", sagte Segato. "Die Bemühungen der Forscher führen zur Schaffung immer ausgefeilterer und interpretierbarer Algorithmen, die einen intensiveren Einsatz 'intelligenter' Technologien in praktischen klinischen Kontexten begünstigen könnten." 

Dieses Eintreten erfolgt auch in einer Zeit, in der internationale Wissenschaftler tätig sind fordert mehr Transparenz in der KI-Forschung. Zu der Gruppe von Wissenschaftlern gehörten Mitglieder von Top-Institutionen wie dem Princess Margaret Cancer Centre, der University of Toronto, der Stanford University, Johns Hopkins, der Harvard School of Public Health und dem Massachusetts Institute of Technology (MIT). Nach Ansicht der Wissenschaftler könnten transparentere Erkenntnisse und Methoden auf der Grundlage der Forschung zu einer besseren Krebsbehandlung führen.