Forscher überprüfen die Fähigkeiten von KI bei der Behandlung von Hirnerkrankungen

Italienische Forscher haben eine systematische Literaturübersicht abgeschlossen, die diesen Monat in APL Bioengineering, veröffentlicht von AIP Publishing, erschienen ist. Ziel der Übersicht war es, ein besseres Verständnis für künstliche Intelligenz (AI) und ihre Fähigkeit, als Behandlung für Hirnerkrankungen eingesetzt zu werden, zu entwickeln. Nach der Zusammenstellung von 2.696 verschiedenen Ergebnissen konzentrierten sich die Forscher auf die Top 154 meistzitierten Artikel.

AI kann große Mengen an Daten verarbeiten und dies sehr schnell tun. Dies, zusammen mit verschiedenen Ansätzen wie Machine Learning, Computer Vision und neuronalen Netzen, hilft dabei, eine Umgebung zu schaffen, in der AI-Technologie ein effektives Werkzeug gegen viele der größten Gesundheitsprobleme der Welt ist.

Es gibt jedoch viele Herausforderungen im Zusammenhang mit der Technologie und ihren Anwendungen in diesen Bereichen, insbesondere bei der Diagnose, der chirurgischen Behandlung und der Überwachung von Hirnerkrankungen. Die neue Studie könnte dazu beitragen, neue Methoden zu entwickeln, die das Feld ständig voranbringen.

Die Übersicht

Ein wichtiger Punkt der Übersicht war die Verwendung eines generativen adversarialen Netzwerks, um synthetisch ein alterndes Gehirn zu entwickeln. Dies ermöglichte es Experten, den Fortschritt der Krankheit im Laufe der Zeit zu untersuchen.

Alice Segato war die Autorin des Artikels, in dem die Übersicht detailliert wurde.

„Die Verwendung von künstlichen Techniken bringt allmählich effiziente theoretische Lösungen für eine Vielzahl von realen klinischen Problemen im Zusammenhang mit dem Gehirn“, sagte Segato. „Insbesondere in den letzten Jahren, dank der Ansammlung von relevanten Daten und der Entwicklung immer effektiverer Algorithmen, war es möglich, das Verständnis von komplexen Gehirnmechanismen erheblich zu erhöhen.“

Die Studie konzentrierte sich auf einige Hauptbereiche der Hirnpflege, wie z.B. die Untersuchung von AI-Methoden, die für die Verarbeitung von Informationen über Struktur- und Konnektivitätseigenschaften des Gehirns verantwortlich sind, sowie die Bewertung von Kandidaten für chirurgische Eingriffe. Andere Bereiche umfassten Bilddaten zur Untersuchung von Hirnerkrankungen, die Identifizierung von Problemen und Problemgebieten, die Vorhersage von Krankheiten und Ergebnissen sowie die intraoperative Unterstützung.

Einige der Bilddaten, die zur Untersuchung von Hirnerkrankungen verwendet werden, umfassen 3D-Daten wie Magnetresonanztomographie, Diffusionstensor-Bildgebung, Positronen-Emissions-Tomographie und Computertomographie. Computer-Vision-AI-Techniken können zur Analyse all dieser Arten von Bilddaten eingesetzt werden.

„Erklärbare Algorithmen“

In der veröffentlichten Studie setzen sich die Forscher für „erklärbare Algorithmen“ ein. Dies bedeutet klar detaillierte Pfade zu Lösungen, anstatt auf die sehr vagen „Black Boxes“ zu vertrauen, die oft verwendet werden.

„Wenn Menschen algorithmische Vorschriften oder Diagnosen akzeptieren sollen, müssen sie ihnen vertrauen“, sagte Segato. „Die Bemühungen der Forscher führen zur Schaffung immer sophistizierterer und interpretierbarer Algorithmen, was eine intensivere Nutzung von ‚intelligenten‘ Technologien in praktischen klinischen Kontexten begünstigen könnte.“

Diese Forderung erfolgt zu einer Zeit, in der internationale Wissenschaftler nach mehr Transparenz in der AI-Forschung rufen. Die Gruppe der Wissenschaftler umfasste Mitglieder von Spitzeninstituten wie dem Princess Margaret Cancer Centre, der Universität Toronto, der Stanford University, der Johns Hopkins University, der Harvard School of Public Health und dem Massachusetts Institute of Technology (MIT). Laut den Wissenschaftlern könnten transparentere Ergebnisse und Methoden zu einer besseren Krebsbehandlung auf der Grundlage der Forschung führen.