Zespół bioinformatyczny Proacta jest współautorem publikacji naukowej w międzynarodowym czasopiśmie Cancers (MDPI), dotyczącej wykorzystania sztucznej inteligencji w diagnostyce raka szyjki macicy.

Artykuł pt.
„Artificial Intelligence-Assisted Colposcopy: Deep Learning Multi-Class Segmentation of Anatomical Structures and Pathological Findings for Cervical Cancer Screening”
przedstawia nowoczesne podejście do analizy obrazów medycznych z wykorzystaniem deep learningu

Wśród autorów znajdują się członkowie zespołu Proacta:
Łukasz Charzewski, Paweł Albrycht, Marcin Jurczak, Kacper Kobus, Beata Goźlińska

Badanie koncentruje się na zastosowaniu algorytmów sztucznej inteligencji do analizy obrazów kolposkopowych, czyli badań wykorzystywanych w profilaktyce raka szyjki macicy.

Kluczowym elementem jest wykorzystanie modeli deep learning do:

• automatycznego rozpoznawania struktur anatomicznych,
• identyfikacji zmian patologicznych,
• segmentacji obrazu w wielu klasach jednocześnie.

To podejście znacząco zwiększa precyzję analizy i może wspierać lekarzy w podejmowaniu decyzji diagnostycznych.

Dlaczego to ważne?

Rak szyjki macicy nadal pozostaje jednym z najczęstszych nowotworów u kobiet, a skuteczność leczenia w dużej mierze zależy od wczesnego wykrycia.

Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą:

• przyspieszyć diagnostykę,
• zmniejszyć ryzyko błędów interpretacyjnych,
• zwiększyć dostępność wysokiej jakości analizy medycznej.

Udział zespołu Proacta w tej publikacji to potwierdzenie kompetencji w obszarze:

• analizy danych medycznych,
• bioinformatyki,
• projektowania i wdrażania modeli AI w ochronie zdrowia.

To także kolejny krok w kierunku rozwoju rozwiązań, które łączą nowoczesne technologie z realnymi potrzebami systemu opieki zdrowotnej.

Pełny artykuł dostępny jest pod adresem Artificial Intelligence-Assisted Colposcopy