Využití algorytmů umělé inteligence k disnostice karcinomu prsu, plic a prostaty

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F27283933%3A_____%2F25%3AN0000008" target="_blank" >RIV/27283933:_____/25:N0000008 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40763009/" target="_blank" >https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40763009/</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Využití algorytmů umělé inteligence k disnostice karcinomu prsu, plic a prostaty

Popis výsledku v původním jazyce

Práce se zabývá využitím algoritmů umělé inteligence v diagnostice karcinomu prsu, plic a prostaty. Popisuje historický vývoj digitalizace patologických procesů, implementaci umělé inteligence a její současné aplikace v patologii. Zaměřuje se na strojové a hluboké učení, počítačové vidění a digitální patologii, které přispívají k automatizaci a zpřesnění diagnostiky. Důraz je kladen na konkrétní nástroje, jako jsou systémy uPath od Roche a IBEX Medical Analytics, které umožňují analýzu histopatologických snímků, klasifikaci nádorových buněk a hodnocení biomarkerů. Práce také reflektuje výhody využití AI, včetně zvýšení přesnosti diagnostiky a efektivity laboratorních procesů, ale zároveň upozorňuje na výzvy spojené s její implementací, jako jsou etické a právní aspekty, ochrana osobních údajů a odpovědnost za chyby. Cílem práce je poskytnout komplexní přehled o možnostech využití AI v digitální patologii a její roli v moderní onkologické diagnostice.

Název v anglickém jazyce

Utilization of Artificial Intelligence Algorithms for the Diagnostic of Breast, Lung and Prostate Cancer

Popis výsledku anglicky

The study focuses on the utilization of artificial intelligence algorithms in the diagnosis of breast, lung, and prostate cancer. It describes the historical development of the digitalization of pathological processes, the implementation of artificial intelligence, and its current applications in pathology. The study emphasizes machine learning, deep learning, computer vision, and digital pathology, which contribute to the automation and refinement of diagnostics. Special attention is given to specific tools such as the uPath systems from Roche and IBEX Medical Analytics, which enable the analysis of histopathological images, tumor cell classification, and biomarker evaluation. The study also highlights the benefits of AI utilization, including increased diagnostic accuracy and efficiency in laboratory processes, while simultaneously addressing the challenges associated with its implementation, such as ethical and legal considerations, data protection, and liability for errors. The aim of this study is to provide a comprehensive overview of the potential applications of AI in digital pathology and its role in modern oncological diagnostics.

Druh

J_ost - Ostatní články v recenzovaných periodicích

CEP obor

—

OECD FORD obor

30109 - Pathology

Projekt

—

Návaznosti

N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Česko-slovenská patologie a soudní lékařství

ISSN

1210-7875

e-ISSN

1805-4498

Svazek periodika

61

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

21

Strana od-do

70-90

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—