PERTH / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein neues System der Edith Cowan University könnte die Früherkennung von Krankheiten revolutionieren.
Ein innovativer Ansatz zur Früherkennung von Krankheiten könnte die medizinische Diagnostik grundlegend verändern. Forscher der Edith Cowan University (ECU) haben einen Algorithmus entwickelt, der die Erkennung und Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen, diabetischer Retinopathie und Krebs erheblich verbessern könnte. Der sogenannte „Supervised Contrastive Ordinal Learning Algorithm“ nutzt routinemäßige und nichtinvasive medizinische Bilder, um krankheitsspezifische Veränderungen frühzeitig zu identifizieren.
Die Bedeutung dieser Entwicklung liegt in der Fähigkeit des Algorithmus, subtile Veränderungen in medizinischen Bildern zu erkennen, die für das menschliche Auge schwer zu identifizieren sind. Dies könnte insbesondere bei Krankheiten, die in frühen Stadien oft asymptomatisch verlaufen, wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen und diabetische Retinopathie, von entscheidender Bedeutung sein. Der Algorithmus erreicht eine bemerkenswerte Genauigkeit und Sensitivität, was ihn zu einem potenziellen Game-Changer in der medizinischen Bildgebung macht.
Die Forscher betonen, dass die derzeitigen Diagnosemethoden oft auf manuellen Auswertungen basieren, die zeitaufwändig und subjektiv sind. Der neue Algorithmus hingegen bietet eine automatisierte, präzise und kostengünstige Alternative. Mit einer Genauigkeit von 85 Prozent bei der Erkennung von abdominaler Aortenverkalkung und 91 Prozent bei der Erkennung von Brustkrebsstadien zeigt der Algorithmus vielversprechende Ergebnisse.
Unterstützt von der Heart Foundation und der Raine Medical Research Foundation, zielt die Forschungsgruppe darauf ab, dauerhafte Gesundheitsschäden durch frühzeitige Interventionen zu verhindern. Der innovative Aspekt des Algorithmus liegt in seiner Fähigkeit, die charakteristischen Merkmale sowohl gesunder als auch kranker Personen zu erfassen und zu unterscheiden. Dies ermöglicht eine präzise Identifizierung von Patienten, die an einer Krankheit leiden.
Die Anwendung solcher KI-Systeme könnte die Art und Weise, wie Krankheiten diagnostiziert und behandelt werden, grundlegend verändern. Durch die Integration in bestehende medizinische Systeme könnten diese Algorithmen dazu beitragen, die Gesundheitskosten zu senken und die Effizienz der medizinischen Versorgung zu steigern. Die Zukunft der medizinischen Diagnostik könnte somit in der Kombination aus menschlichem Fachwissen und künstlicher Intelligenz liegen.
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