Model AI z Gdańska skuteczniejszy niż komercyjne rozwiązania
Opracowany przez specjalistów z Gdańska i Bostonu model przewyższa skutecznością obecnie stosowane systemy komercyjne, oferując szybszą i bardziej precyzyjną diagnostykę tętniaków mózgu. Algorytm powstawał przez dwa lata na bazie ponad 2000 skanów tomografii komputerowej pacjentów z Uniwersyteckiego Centrum Klinicznego w Gdańsku oraz Beth Israel Deaconess Medical Center w Bostonie. Skuteczność modelu została potwierdzona w rygorystycznych testach z użyciem zewnętrznych danych medycznych.
Przełomowa diagnostyka tętniaków mózgu dzięki AI z Polski
Autonomiczny model sztucznej inteligencji opracowany przez GUMed i Harvard Medical School to pierwszy w pełni otwarty projekt tego typu na świecie. Jego celem jest nie tylko wspieranie lekarzy w szybkiej diagnostyce tętniaków mózgu, ale także udostępnienie zaawansowanych technologii AI na szeroką skalę – również w placówkach niemających dostępu do kosztownych systemów komercyjnych.
Kto stoi za sukcesem Gdańskiego Uniwersytetu Medycznego
W projekt zaangażowani byli doświadczeni lekarze i naukowcy z Gdańska oraz utalentowani studenci kierunku lekarskiego. Wśród głównych autorów znajdują się:
- dr hab. Piotr Zieliński, kierownik Katedry i Kliniki Neurochirurgii GUMed
- dr hab. Tomasz Szmuda, specjalista neurochirurgii i badacz GUMed
- lek. Paulina Skrzypkowska z Katedry i Kliniki Neurochirurgii GUMed
- Samuel Pettersson, student English Division i aktywny członek studenckiego koła naukowego ED Scientific Circle of Neurosurgery
Diagnostyka tętniaków mózgu przyspieszy dzięki sztucznej inteligencji
Nowy model AI może wkrótce znaleźć zastosowanie w szpitalach na całym świecie, znacząco skracając czas potrzebny na postawienie diagnozy i zwiększając bezpieczeństwo pacjentów z podejrzeniem tętniaka mózgu. Szybsza identyfikacja patologii naczyniowych oznacza większe szanse na skuteczne leczenie i ratowanie życia.
Komentarze (0)