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Un microscopio dotato di Machine Learning e Realtà Aumentata contro il cancro

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Un microscopio dotato di Machine Learning e Realtà Aumentata contro il cancro FASTWEB S.p.A.
Google sviluppa un microscopio per la rilevazione del cancro in tempo reale
Smartphone & Gadget
Google sta lavorando per aiutare i medici nelle diagnosi tramite tecnologie di apprendimento automatico e realtà aumentata

New York: un team di ricercatori di Google ha sviluppato un microscopio con apprendimento automatico, potenziato con la tecnologia di realtà aumentata, che può aiutare a rilevare il cancro in tempo reale, con la possibilità di salvare milioni di vite.

Durante l'incontro annuale dell'American Association for Cancer Research (AACR) a Chicago, in Illinois, Google ha descritto un prototipo della piattaforma Augmented Reality Microscope (ARM) che può aiutare ad accelerare e "democratizzare" l'adozione di strumenti di apprendimento approfondito per i patologi di tutto il mondo.

La piattaforma in questione consiste in un microscopio ottico modificato che permette l'analisi delle immagini in tempo reale e presenta i risultati degli algoritmi Machine Learing (ML) direttamente nel campo visivo.

L'ARM può essere riconfigurato nei microscopi ottici esistenti in tutto il mondo, utilizzando componenti a basso costo, già disponibili, senza il bisogno di versioni digitali a scorrimento intero del tessuto analizzato.

"In linea di principio, ARM può fornire un'ampia gamma di feedback visivi, inclusi testi, frecce, contorni, mappe termiche o animazioni ed è in grado di eseguire diversi tipi di algoritmi tramite l'apprendimento automatico destinati a risolvere diversi problemi come la rilevazione, la quantificazione o la classificazione" hanno scritto in un post su un blog Martin Stumpe, Technical Lead, Craig Mermel, Product Manager e il team di Google Brain.

Le applicazioni dell'apprendimento approfondito delle discipline mediche tra cui l'oftalmologia, la dermatologia, la radiologia e la patologia hanno mostrato grandi possibilità.

"Su Google abbiamo anche pubblicato dei risultati che dimostrano come una rete neurale convoluzionale sia in grado di rilevare metastasi del cancro al seno nei linfonodi, con un livello di accuratezza paragonabile ad un patologo esperto", dicono sul post.

Tuttavia, poiché la visualizzazione diretta dei tessuti tramite l'uso di un microscopio ottico composto rimane il mezzo predominante con cui i patologi diagnosticano le malattie, una barriera critica all'adozione in maniera diffusa dell'apprendimento approfondito in patologia rimane la dipendenza dall'avere una rappresentazione digitale del tessuto microscopico.

I moderni componenti computazionali e i modelli di apprendimento approfondito, come quelli basati sul software open source "TensorFlow", permetteranno ad un'ampia gamma di modelli pre-formati di funzionare su questa piattaforma.

Il team di Google ha configurato l'ARM in maniera che eseguisse due diversi algoritmi di rilevamento del cancro, uno che rileva metastasi del cancro al seno su campioni di linfonodi , l'altro che rileva il cancro alla prostata su campioni di prostatectomia.

Anche se entrambi i modelli di cancro sono stati originariamente formati su immagini di uno scanner completo a diapositive con una configurazione ottica significativamente diversa, i modelli hanno lavorato molto bene su ARM, senza ulteriori riqualificazioni, ha osservato il team di Google Brain.

"Riteniamo che l'ARM abbia un potenziale di forte impatto sulla salute globale, in particolare per a favore della diagnosi di malattie infettive, tra cui tubercolosi e malaria, nei paesi in via di sviluppo" ha osservato Google.

24 aprile 2018

Fonte: economictimes.indiatimes.com

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