顕微鏡における人工知能のアプリケーションは、医師や研究者がサンプルを分析する方法を変革しています。 AI は、生物学の専門家が長時間にわたるサンプル分析、診断の遅れ、画像品質の低さなどの一般的なハードルを克服するのに役立ちます。
AI を活用した新たなイノベーションにより、世界中の医師が次世代の顕微鏡検査をより利用しやすくなる可能性もあります。 AI が顕微鏡検査とサンプル分析をどのように変革し、改善しているかをご紹介します。
拡張現実顕微鏡法
「医師が顕微鏡でサンプルを見て、すぐにスライド上の分析データを表示できたらどうなるでしょうか?それが、Google と米国の最先端のコラボレーションの目標です。」
国防総省。このプロジェクトでは、深層学習 AI を次世代顕微鏡に統合し、拡張現実で表示されるリアルタイムのサンプル分析を実現します。
Google は、がんを迅速に診断できるようにこのテクノロジーを設計しました。拡張現実顕微鏡 (ARM) 細胞サンプルをリアルタイムで分析します 顕微鏡上で直接。そして、解析結果を画像上にARオーバーレイとして表示します。医師や研究者は、画像をコンピュータに転送したり、分析のためにサンプルを郵送したりすることなく、サンプルを表示してデータを分析できます。その結果、数日ではなく数分以内に診断を得ることができます。
ARM プロジェクトは 2020 年に開始されて以来、まだ初期段階にあります。このテクノロジーは依然として高価すぎて広く普及できません。ただし、将来的には ARM がさらに利用しやすくなる予定です。この技術は、価格の低下に加えて、さまざまな種類のサンプルの分析やより多くの状態の診断にも適用できる可能性があります。
顕微鏡における AI の応用で特に興味深いのは、Google のこの技術に対する計画です。現時点では、ARM プロトタイプはユニークで特殊なデバイスです。将来的には、Google はこのテクノロジーを、医師や研究者が従来の光学顕微鏡に追加できるアタッチメントに凝縮することを目指しています。単一のアクセサリを使用すると、誰かがそれを次世代の AI 顕微鏡ツールに変えることができます。
AI を活用した計算顕微鏡法
顕微鏡は素晴らしいデバイスですが、他のテクノロジーと同様に限界があります。医師は総合的な結果を得るために複数の組み合わせを使用する必要がある場合があります。たとえば、基本的な視覚サンプル検査には標準の光学顕微鏡で十分かもしれませんが、研究者が収集するには蛍光顕微鏡が必要になる場合があります。 さまざまな物体や分子に関するより詳細なデータ 彼らのサンプルで。
医師や研究者が 1 台の顕微鏡ですべてを実行できる、または低コストの機器を使用してさらに多くのことができるとしたらどうなるでしょうか?多くの小規模な研究室や大学研究者には、高価な特殊な顕微鏡に投資する余裕がありません。 AI は、1 台の顕微鏡からより多くのデータを収集し、高価な機器への依存を軽減できるように機能を拡張するのに役立ちます。
「計算顕微鏡法では AI を使用して、イメージング ハードウェアを変更することなく画質を向上させます。」
研究者は、AI ソフトウェアを通じて、解像度、被写界深度、コントラストなどをより純粋に向上させることができます。その結果、低コストのハードウェアでより正確で有用な画像をキャプチャできるようになります。
顕微鏡における AI の他の新興アプリケーションとは異なり、コンピューテーショナル イメージングはすでに大衆が利用できるようになってきています。これは今日の消費者向けスマートフォンに広く採用されています。たとえば、Apple は AI ソフトウェアを使用して画質と処理を改善および自動化しています。
研究者は顕微鏡を使って同じことができます。計算顕微鏡により、世界中の医師や研究者、特により高度な機器を購入する資金のない医師や研究者にとって、最先端のイメージングやサンプル分析がより利用しやすくなる可能性があります。
迅速な自動サンプル分析
サンプル分析は、顕微鏡における AI の主要なアプリケーションの 1 つです。これらの画像は分析に複雑で時間がかかる場合があり、小規模なチームや迅速な結果が必要な状況では大きなハードルとなります。たとえば、医療用途でサンプルを分析すると、患者の診断が得られるまでにかかる時間が大幅に延長され、救命につながる可能性のある治療の開始が遅れる可能性があります。
AI はこれらの課題を解決できます。 AI と機械学習は、データを分析するための素晴らしいツールです。これは反復的であり、一貫したパターンと指標の特定に基づいているため、自動化に最適です。
「医師や研究者は AI を使用して、手動分析にかかる時間のほんのわずかな時間で顕微鏡画像を分析し、その過程でより多くの傾向や洞察を特定できます。 」
たとえば、医師は AI データ分析を使用して、 薬の発見をスピードアップする そして開発。 AI に時間の経過に伴うサンプルの変化を自律的に監視させたり、コンピューター ビジョンを使用して顕微鏡でキャプチャした画像を分析させたりすることができます。 AI は、通常であれば研究開発プロセスを数週間または数か月延長するタスクを凝縮します。これにより、研究者はより少ないリソースとチームメンバーで、はるかに迅速に医薬品を開発できるようになります。
AI と顕微鏡の未来
人工知能は、研究者、科学者、医師の顕微鏡の使用方法に革命をもたらしています。 AI の助けを借りて、顕微鏡の機能を向上させ、サンプルを迅速に分析し、数分で患者を診断し、医薬品開発を合理化できます。
顕微鏡における AI の応用により、いつか AI 顕微鏡アタッチメントのような低コストのハイテク ツールを使用して、最先端のサンプル分析を大衆が利用できるようになる可能性もあります。こうした科学の進歩は、医学研究や医療成果の向上につながる可能性があります。
また読む 拡張現実：企業がAR戦略を必要とする理由
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： https://www.aiiottalk.com/power-of-ai-in-microscopy/
