Wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji w mikroskopii | Rozszerzona Rzeczywistość

Zastosowania sztucznej inteligencji w mikroskopii zmieniają sposób, w jaki lekarze i badacze analizują próbki. Sztuczna inteligencja pomaga specjalistom w dziedzinie biologii pokonać typowe przeszkody, takie jak długotrwała analiza próbek, opóźnienia w diagnozowaniu, niska jakość obrazowania i nie tylko.

Pojawiające się innowacje oparte na sztucznej inteligencji mogą nawet sprawić, że mikroskopia nowej generacji stanie się bardziej dostępna dla lekarzy na całym świecie. Oto, jak sztuczna inteligencja przekształca i ulepsza mikroskopię i analizę próbek. 

Mikroskopia rzeczywistości rozszerzonej

„Co by było, gdyby lekarze mogli obejrzeć próbkę pod mikroskopem i natychmiast wyświetlić dane analityczne na szkiełku? Taki jest cel nowatorskiej współpracy między Google a Stanami Zjednoczonymi”. 

Departament Obrony. Projekt integruje sztuczną inteligencję głębokiego uczenia się z mikroskopem nowej generacji do analizy próbek w czasie rzeczywistym i wyświetlanej w rzeczywistości rozszerzonej. 

Google zaprojektowało tę technologię z myślą o szybkiej diagnostyce nowotworów. Mikroskop rzeczywistości rozszerzonej, czyli ARM, analizuje próbki komórek w czasie rzeczywistym bezpośrednio na mikroskopie. Następnie wyświetla wyniki analizy w postaci nakładki AR na obrazach. Lekarz lub badacz może przeglądać próbkę i analizować dane bez przesyłania obrazów do komputera lub wysyłania próbki do analizy. Dzięki temu diagnozę można postawić w ciągu kilku minut, a nie kilku dni. 

Projekt ARM jest wciąż na wczesnym etapie od uruchomienia w 2020 r. Technologia ta jest nadal zbyt droga, aby można ją było powszechnie zastosować. Plan jest jednak taki, aby ARMy stały się w przyszłości bardziej dostępne. Oprócz obniżenia ceny technologię tę można również dostosować do analizy różnych typów próbek lub diagnozowania większej liczby schorzeń. 

Szczególnie ekscytujące w zastosowaniu sztucznej inteligencji w mikroskopii są plany Google dotyczące tej technologii. W tej chwili prototypy ARM są unikalnymi, wyspecjalizowanymi urządzeniami. W przyszłości Google zamierza skondensować tę technologię w nasadce, którą każdy lekarz lub badacz mógłby dodać do swojego konwencjonalnego mikroskopu optycznego. Za pomocą jednego akcesorium ktoś mógłby przekształcić je w narzędzie do mikroskopii AI nowej generacji. 

Mikroskopia obliczeniowa zasilana sztuczną inteligencją

Mikroskopy to niesamowite urządzenia, ale jak każda technologia mają ograniczenia. Aby uzyskać kompleksowe wyniki, lekarz może potrzebować kombinacji. Na przykład standardowy mikroskop optyczny może wystarczyć do podstawowej wizualnej kontroli próbek, ale badacz może potrzebować mikroskopu fluorescencyjnego do zebrania bardziej szczegółowe dane dotyczące różnych obiektów lub cząsteczek w ich próbce. 

Co by było, gdyby lekarze i badacze mogli zrobić wszystko za pomocą jednego mikroskopu lub zrobić więcej za pomocą taniego sprzętu? Wiele mniejszych laboratoriów i badaczy uniwersyteckich nie stać na inwestycję w drogie, specjalistyczne mikroskopy. Sztuczna inteligencja może pomóc im rozszerzyć ich możliwości, dzięki czemu będą mogli zebrać więcej danych z jednego mikroskopu i mniej polegać na kosztownym sprzęcie. 

„Mikroskopia obliczeniowa wykorzystuje sztuczną inteligencję do poprawy jakości obrazu bez zmiany sprzętu do obrazowania”. 

Naukowcy mogą zwiększyć rozdzielczość, głębię ostrości, kontrast i bardziej czysto za pomocą oprogramowania AI. W rezultacie mogą rejestrować dokładniejsze i bardziej przydatne obrazy przy użyciu tańszego sprzętu. 

W przeciwieństwie do innych pojawiających się zastosowań sztucznej inteligencji w mikroskopii, obrazowanie obliczeniowe staje się już dostępne dla mas. Jest powszechnie spotykany we współczesnych smartfonach konsumenckich. Na przykład Apple wykorzystuje oprogramowanie AI do poprawy i automatyzacji jakości i przetwarzania obrazu. 

Naukowcy mogą zrobić to samo z mikroskopami. Mikroskopia obliczeniowa może sprawić, że najnowocześniejsze obrazowanie i analiza próbek stanie się bardziej dostępne dla lekarzy i badaczy na całym świecie, szczególnie tych, którzy nie mają środków na bardziej zaawansowany sprzęt. 

Szybka, zautomatyzowana analiza próbek

Analiza próbek to jedno z najważniejszych zastosowań sztucznej inteligencji w mikroskopii. Analiza tych obrazów może być złożona i czasochłonna, co stanowi główną przeszkodę dla małych zespołów lub w sytuacjach wymagających szybkich wyników. Na przykład analiza próbek do zastosowań medycznych może znacznie wydłużyć czas potrzebny do postawienia diagnozy pacjenta, opóźniając rozpoczęcie leczenia potencjalnie ratującego życie. 

Sztuczna inteligencja może sprostać tym wyzwaniom. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to fantastyczne narzędzia do analizy danych. Jest powtarzalny i opiera się na identyfikowaniu spójnych wzorców i wskaźników, dzięki czemu idealnie nadaje się do automatyzacji.

„Lekarze i badacze mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do analizowania obrazów mikroskopowych w ułamku czasu potrzebnego na analizę ręczną, a przy okazji identyfikować więcej trendów i spostrzeżeń. ” 

Na przykład lekarze wykorzystują analizę danych AI do przyspieszyć odkrywanie leków i rozwój. Mogą mieć sztuczną inteligencję autonomicznie monitorującą zmiany w próbce w czasie lub wykorzystywać wizję komputerową do analizowania obrazów zarejestrowanych pod mikroskopem. Sztuczna inteligencja kondensuje zadania, które normalnie wydłużałyby proces badawczo-rozwojowy o tygodnie lub miesiące. Dzięki temu badacze mogą opracowywać leki znacznie szybciej, przy mniejszych zasobach i członkach zespołu. 

Sztuczna inteligencja i przyszłość mikroskopii

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki badacze, naukowcy i lekarze korzystają z mikroskopów. Za pomocą sztucznej inteligencji mogą zwiększyć możliwości swoich mikroskopów, szybko analizować próbki, diagnozować pacjentów w ciągu kilku minut i usprawniać rozwój leków.

Zastosowania sztucznej inteligencji w mikroskopii mogą pewnego dnia sprawić, że najnowocześniejsze analizy próbek będą dostępne dla mas za pomocą tanich, zaawansowanych technologicznie narzędzi, takich jak przystawki do mikroskopów AI. Te postępy naukowe mogą prowadzić do poprawy wyników badań medycznych i opieki zdrowotnej.

Przeczytaj również Rzeczywistość rozszerzona: dlaczego firmy potrzebują strategii AR

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.aiiottalk.com/power-of-ai-in-microscopy/