Tekoälyn voiman hyödyntäminen mikroskopiassa | Lisätty todellisuus

Tekoälysovellukset mikroskopiassa muuttavat tapaa, jolla lääkärit ja tutkijat analysoivat näytteitä. Tekoäly auttaa biologian ammattilaisia ​​voittamaan yleisiä esteitä, kuten pitkät näyteanalyysit, diagnoosiviiveet, huono kuvanlaatu ja paljon muuta.

Tekoälypohjaiset innovaatiot voisivat jopa tehdä seuraavan sukupolven mikroskopiasta helpomman lääkäreiden ulottuville maailmanlaajuisesti. Näin tekoäly muuttaa ja parantaa mikroskopiaa ja näyteanalyysiä. 

Lisätyn todellisuuden mikroskopia

"Entä jos lääkärit voisivat katsoa näytettä mikroskoopissaan ja heti nähdä analyysitiedot levyltä? Se on Googlen ja Yhdysvaltojen välisen huippuluokan yhteistyön tavoite." 

Puolustusministeriö. Projekti integroi syvän oppimisen tekoälyn seuraavan sukupolven mikroskoopiksi reaaliaikaista näyteanalyysiä varten, joka näytetään lisätyssä todellisuudessa. 

Google suunnitteli tämän tekniikan nopeaan syövän diagnosointiin. Augmented Reality Microscope tai ARM, analysoi solunäytteitä reaaliajassa suoraan mikroskoopilla. Sitten se näyttää analyysitulokset kuvien AR-peittokuvana. Lääkäri tai tutkija voi tarkastella näytettä ja analysoida tietoja siirtämättä kuvia tietokoneelle tai lähettämättä näytettä analysoitavaksi. Tämän seurauksena he voivat saada diagnoosin muutamassa minuutissa eikä päivissä. 

ARM-projekti on vielä alkuvaiheessa, koska se lanseerattiin vuonna 2020. Tekniikka on edelleen liian kallista laajalle käyttöönotolle. Suunnitelmana on kuitenkin, että ARM-laitteet tulisivat helpommin saavutettaviksi tiellä. Hintojen alenemisen lisäksi tätä tekniikkaa voitaisiin myös mukauttaa analysoimaan erityyppisiä näytteitä tai diagnosoimaan useampia sairauksia. 

Erityisen jännittävää tässä tekoälysovelluksessa mikroskopiassa on Googlen suunnitelmat teknologian suhteen. Tällä hetkellä ARM-prototyypit ovat ainutlaatuisia, erikoistuneita laitteita. Tulevaisuudessa Google pyrkii tiivistämään tämän tekniikan liitteeksi, jonka kuka tahansa lääkäri tai tutkija voisi lisätä tavanomaiseen optiseen mikroskooppiinsa. Yhdellä lisävarusteella joku voisi muuttaa sen seuraavan sukupolven tekoälymikroskopiatyökaluksi. 

Tekoälyllä toimiva laskennallinen mikroskopia

Mikroskoopit ovat uskomattomia laitteita, mutta kuten kaikilla tekniikoilla, niillä on rajoituksia. Lääkärin on ehkä käytettävä yhdistelmää saadakseen kattavat tulokset. Esimerkiksi tavallinen optinen mikroskooppi voi olla hyvä visuaaliseen perusnäytteen tarkastukseen, mutta tutkija saattaa tarvita fluoresenssimikroskoopin kerätäkseen tarkempia tietoja eri esineistä tai molekyyleistä heidän näytteessään. 

Mitä jos lääkärit ja tutkijat voisivat tehdä kaiken yhdestä mikroskoopista tai tehdä enemmän edullisilla laitteilla? Monilla pienemmillä laboratorioilla ja yliopistojen tutkijoilla ei ole varaa investoida kalliisiin erikoismikroskooppeihin. Tekoäly voi auttaa heitä laajentamaan kykyjään, jotta he voivat kerätä enemmän tietoa yhdestä mikroskoopista ja luottaa vähemmän kalliisiin laitteisiin. 

"Laskennallinen mikroskopia käyttää tekoälyä parantamaan kuvan laatua muuttamatta kuvantamislaitteistoa." 

Tutkijat voivat lisätä resoluutiota, syväterävyyttä, kontrastia ja enemmän puhtaasti tekoälyohjelmiston avulla. Tämän seurauksena ne voivat tallentaa tarkempia ja hyödyllisempiä kuvia edullisilla laitteistoilla. 

Toisin kuin jotkut muut nousevat tekoälysovellukset mikroskopiassa, laskennallinen kuvantaminen on jo tulossa massojen ulottuville. Se löytyy laajalti nykypäivän kuluttajien älypuhelimista. Esimerkiksi Apple käyttää tekoälyohjelmistoa kuvanlaadun ja käsittelyn parantamiseen ja automatisointiin. 

Tutkijat voivat tehdä saman asian mikroskoopeilla. Laskennallinen mikroskopia voisi tehdä huippuluokan kuvantamisesta ja näyteanalyysistä helpommin lääkäreiden ja tutkijoiden saatavilla kaikkialla maailmassa, erityisesti niille, joilla ei ole varoja kehittyneempiin laitteisiin. 

Nopea, automaattinen näyteanalyysi

Näyteanalyysi on yksi tärkeimmistä tekoälyn sovelluksista mikroskopiassa. Nämä kuvat voivat olla monimutkaisia ​​ja aikaa vieviä analysoida, mikä muodostaa suuren esteen pienille ryhmille tai tilanteisiin, jotka vaativat nopeita tuloksia. Esimerkiksi näytteiden analysointi lääketieteellisiin sovelluksiin voi merkittävästi pidentää potilaan diagnoosin saamiseen kuluvaa aikaa, mikä viivästyttää mahdollisesti hengenpelastushoidon aloittamista. 

Tekoäly voi ratkaista nämä haasteet. Tekoäly ja koneoppiminen ovat loistavia työkaluja datan analysointiin. Se on toistuva ja perustuu johdonmukaisten kuvioiden ja indikaattoreiden tunnistamiseen, joten se sopii täydellisesti automatisointiin.

"Lääkärit ja tutkijat voivat käyttää tekoälyä analysoidakseen mikroskooppikuvia murto-osassa ajasta, jonka manuaalinen analyysi kestäisi ja tunnistaa lisää trendejä ja oivalluksia matkan varrella. ” 

Esimerkiksi lääkärit käyttävät tekoälyn dataanalytiikkaa nopeuttaa lääkkeiden löytämistä ja kehitystä. Tekoäly voi valvoa itsenäisesti näytteen muutoksia ajan mittaan tai käyttää tietokonenäköä mikroskoopilla otettujen kuvien analysointiin. Tekoäly tiivistää tehtäviä, jotka normaalisti pidentäisivät tutkimus- ja kehitysprosessia viikoilla tai kuukausilla. Näin tutkijat voivat kehittää lääkettä paljon nopeammin ja vähemmillä resursseilla ja tiimin jäsenillä. 

Tekoäly ja mikroskopian tulevaisuus

Tekoäly mullistaa tutkijoiden, tiedemiesten ja lääkäreiden mikroskooppien käytön. Tekoälyn avulla he voivat lisätä mikroskooppiensa ominaisuuksia, analysoida näytteitä nopeasti, diagnosoida potilaat minuuteissa ja tehostaa lääkekehitystä.

Tekoälysovellukset mikroskopiassa voisivat myös jonain päivänä tehdä huippuluokan näyteanalyysistä massojen ulottuvilla edullisilla huipputeknologisilla työkaluilla, kuten tekoälymikroskoopin liittimillä. Nämä tieteelliset edistysaskeleet voivat parantaa lääketieteellistä tutkimusta ja terveydenhuollon tuloksia.

Lue myös Lisätty todellisuus: Miksi yritykset tarvitsevat AR-strategiaa

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.aiiottalk.com/power-of-ai-in-microscopy/