2 research outputs found
A számítógépes mélytanulási technológia várható megjelenése a hazai mammográfiában = Potential applications of deep learning-based technologies in Hungarian mammography
Absztrakt:
Bevezetés és célkitűzés: A számítógépes ’mélytanulás’ (deep
learning) az elmúlt két évtized számítástechnikai fejlődésének legjelentősebb
ajándéka. A számítógépes mélytanulásban rejlő – egyelőre még beláthatatlan –
lehetőségek megértése, befogadása és alkalmazása a medicina megkerülhetetlen
feladata. Módszer: Ajándék és feladat, hiszen az
exponenciálisan növekvő adatok (képalkotó vizsgálati, laboratóriumi,
terápiaválasztási lehetőségek, terápia-kölcsönhatások stb.) „bitjeinek”
tengerében minden vágyunk és deklarációnk ellenére mind kevésbé tudjuk a
személyre és állapotra, a tumorra és környezetére szabott
individuális ellátást megvalósítani. Eredmények: A
jelen pillanatban felelős ellátóként – és nem kevésbé felelős finanszírozóként –
azt élhetjük meg, hogy egyéni és közösségi szinten is szuboptimális folyamatokat
tartunk fenn, aminek oka egyszerre az adatok bősége, ugyanakkor az ellátáshoz
individuálisan fontos adatok hiánya. A számítógépes mélytanulás, a medicina
lényegét adó ember–ember közti találkozás gyógyító erejét nem csorbítva – hanem
inkább kiterjesztve –, ebben kínál fényt az alagútban.
Következtetés: Belátva tehát saját adatintegrációs és
ismereti korlátainkat, nekünk, orvosoknak és ellátásfinanszírozóknak – sajátos
előítéleteinket és félelmeinket feladva – kell megtanulni a számítógépes
mélytanulásban rejlő különleges lehetőségeket, melyek nemcsak a képalkotó
diagnosztikában, hanem már napi realitásként a terápia területén is használhatók
(immunterápia). A közlemény ehhez igyekszik kedvet csinálni. Orv Hetil. 2019;
160(4): 138–143.
|
Abstract:
Introduction and aim: The technology, named ‘deep learning’ is
the promising result of the last two decades of development in computer science.
It poses an unavoidable challenge for medicine, how to understand, apply and
adopt the – today not fully explored – possibilities that have become available
by these new methods. Method: It is a gift and a mission, since
the exponentially growing volume of raw data (from imaging, laboratory, therapy
diagnostics or therapy interactions, etc.) did not solve until now our wished
and aimed goal to treat patients according to their personal status and setting
or specific to their tumor and disease. Results: Currently, as
a responsible health care provider and financier, we face the problem of
supporting suboptimal procedures and protocols either at individual or at
community level. The problem roots in the overwhelming amount of data and, at
the same time, the lack of targeted information for treatment. We expect from
the deep learning technology an aid which helps to reinforce and extend the
human–human cooperations in patient–doctor visits. We expect that computers take
over the tedious work allowing to revive the core of healing medicine: the
insightful meeting and discussion between patients and medical experts.
Conclusion: We should learn the revelational possibilities
of deep learning techniques that can help to overcome our recognized finite
capacities in data processing and integration. If we, doctors and health care
providers or decision makers, are able to abandon our fears and prejudices, then
we can utilize this new tool not only in imaging diagnostics but also for daily
therapies (e.g., immune therapy). The paper aims to make a
great mind to do this. Orv Hetil. 2019; 160(4): 138–143