Benutting van de kracht van AI in microscopie | Augmented Reality

Toepassingen van kunstmatige intelligentie in de microscopie transformeren de manier waarop artsen en onderzoekers monsters analyseren. AI helpt biologieprofessionals veel voorkomende hindernissen te overwinnen, zoals langdurige monsteranalyse, vertragingen in de diagnose, slechte beeldkwaliteit en meer.

Opkomende AI-aangedreven innovaties kunnen de microscopie van de volgende generatie zelfs toegankelijker maken voor artsen over de hele wereld. Hier ziet u hoe AI microscopie en monsteranalyse transformeert en verbetert. 

Augmented Reality-microscopie

“Wat als artsen een monster op hun microscoop zouden kunnen bekijken en onmiddellijk de analysegegevens op het objectglaasje zouden kunnen zien? Dat is het doel van een baanbrekende samenwerking tussen Google en de VS.” 

Ministerie van Defensie. Het project integreert deep learning AI in een microscoop van de volgende generatie voor realtime monsteranalyse, weergegeven in augmented reality. 

Google heeft deze technologie ontworpen voor een snelle diagnose van kanker. De Augmented Reality-microscoop, of ARM, analyseert celmonsters in realtime direct op de microscoop. Vervolgens worden de analyseresultaten weergegeven als een AR-overlay op de afbeeldingen. De arts of onderzoeker kan het monster bekijken en gegevens analyseren zonder de beelden naar een computer over te brengen of het monster voor analyse op te sturen. Als gevolg hiervan kunnen ze binnen enkele minuten een diagnose krijgen in plaats van dagen. 

Het ARM-project bevindt zich sinds de lancering in 2020 nog in de beginfase. De technologie blijft te duur voor brede adoptie. Het is echter de bedoeling dat ARM's op termijn toegankelijker worden. Naast een prijsdaling zou deze technologie ook kunnen worden aangepast om verschillende soorten monsters te analyseren of meer aandoeningen te diagnosticeren. 

Wat bijzonder spannend is aan deze toepassing van AI in microscopie zijn de plannen van Google voor de technologie. Op dit moment zijn de ARM-prototypes unieke, gespecialiseerde apparaten. In de toekomst wil Google deze technologie samenvatten in een bijlage die elke arts of onderzoeker aan zijn conventionele optische microscoop zou kunnen toevoegen. Met één enkel accessoire zou iemand het kunnen transformeren in een AI-microscopietool van de volgende generatie. 

AI-aangedreven computermicroscopie

Microscopen zijn ongelooflijke apparaten, maar zoals elke technologie hebben ze beperkingen. Het kan zijn dat een arts een combinatie moet gebruiken om uitgebreide resultaten te krijgen. Een standaard optische microscoop kan bijvoorbeeld prima geschikt zijn voor visuele basisinspectie van monsters, maar een onderzoeker heeft mogelijk een fluorescentiemicroscoop nodig om gegevens te verzamelen meer gedetailleerde gegevens over verschillende objecten of moleculen in hun monster. 

Wat als artsen en onderzoekers alles vanuit één microscoop zouden kunnen doen, of meer zouden kunnen doen met goedkope apparatuur? Veel kleinere laboratoria en universitaire onderzoekers kunnen het zich niet veroorloven om te investeren in dure, gespecialiseerde microscopen. AI kan hen helpen hun mogelijkheden uit te breiden, zodat ze meer gegevens uit één enkele microscoop kunnen verzamelen en minder afhankelijk zijn van dure apparatuur. 

“Computationele microscopie maakt gebruik van AI om de beeldkwaliteit te verbeteren zonder de beeldhardware te veranderen.” 

Onderzoekers kunnen de resolutie, scherptediepte, contrast en meer puur vergroten via AI-software. Als gevolg hiervan kunnen ze nauwkeurigere en bruikbare beelden vastleggen met goedkope hardware. 

In tegenstelling tot sommige andere opkomende toepassingen voor AI in de microscopie, wordt computationele beeldvorming al toegankelijk voor de massa. Het wordt veel aangetroffen in de hedendaagse consumentensmartphones. Apple gebruikt bijvoorbeeld AI-software om de beeldkwaliteit en -verwerking te verbeteren en te automatiseren. 

Onderzoekers kunnen hetzelfde doen met microscopen. Computationele microscopie zou geavanceerde beeldvorming en monsteranalyse toegankelijker kunnen maken voor artsen en onderzoekers over de hele wereld, vooral voor degenen die niet over de middelen beschikken voor geavanceerdere apparatuur. 

Snelle, geautomatiseerde monsteranalyse

Monsteranalyse is een van de toptoepassingen voor AI in de microscopie. Deze beelden kunnen complex en tijdrovend zijn om te analyseren, waardoor ze een grote hindernis vormen voor kleine teams of situaties die snelle resultaten vereisen. Het analyseren van monsters voor medische toepassingen kan bijvoorbeeld de tijd die nodig is om de diagnose van een patiënt te stellen aanzienlijk verlengen, waardoor de start van een potentieel levensreddende behandeling wordt uitgesteld. 

AI kan deze uitdagingen oplossen. AI en machine learning zijn fantastische hulpmiddelen voor het analyseren van gegevens. Het is repetitief en gebaseerd op het identificeren van consistente patronen en indicatoren, waardoor het perfect is voor automatisering.

“Artsen en onderzoekers kunnen AI gebruiken om microscopiebeelden te analyseren in een fractie van de tijd die handmatige analyse zou kosten en gaandeweg meer trends en inzichten identificeren. ” 

Artsen gebruiken bijvoorbeeld AI-data-analyse om de ontdekking van medicijnen versnellen en ontwikkeling. Ze kunnen AI autonoom veranderingen in een monster in de loop van de tijd laten monitoren of computervisie gebruiken om beelden die met een microscoop zijn vastgelegd te analyseren. AI condenseert taken die normaal gesproken het onderzoeks- en ontwikkelingsproces met weken of maanden zouden verlengen. Hierdoor kunnen onderzoekers veel sneller en met minder middelen en teamleden een medicijn ontwikkelen. 

AI en de toekomst van microscopie

Kunstmatige intelligentie zorgt voor een revolutie in de manier waarop onderzoekers, wetenschappers en artsen hun microscopen gebruiken. Met behulp van AI kunnen ze de mogelijkheden van hun microscopen vergroten, monsters snel analyseren, patiënten binnen enkele minuten diagnosticeren en de ontwikkeling van medicijnen stroomlijnen.

De toepassingen voor AI in de microscopie zouden op een dag ook de allernieuwste monsteranalyse toegankelijk kunnen maken voor de massa met goedkope, hightech hulpmiddelen zoals AI-microscoopopzetstukken. Deze wetenschappelijke vooruitgang kan leiden tot betere resultaten op het gebied van medisch onderzoek en gezondheidszorg.

Lees ook Augmented Reality: waarom bedrijven AR-strategie nodig hebben

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.aiiottalk.com/power-of-ai-in-microscopy/