AI可以增强传统的肾脏疾病诊断方法

编辑 | TGS

研究人员发现，现代机器学习似乎可以增强传统的肾脏疾病诊断方法。病理学家通常根据对患者肾脏活检的视觉评估，对各种肾脏疾病进行分类，机器学习可以帮助实现自动化并提高分类的准确性。

在一项研究中，由Pinaki Sarder博士和Brandon Ginley(布法罗大学雅各布斯医学和生物医学科学学院)领导的一个团队开发了一种计算算法，能在没有人类干预的情况下检测糖尿病肾病的严重程度。该算法能在显微镜下检查患者肾活检的数字图像，并提取肾小球的信息——肾小球是肾脏的小血管，过滤血液中的废物以供排泄。每个活检组织通常有10到20个单个肾小球，该算法能够检测数字图像中每个肾小球子成分的位置，然后对每个子成分进行多次测量。

未来，我们将与机器人做不可描述的事情

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据说在看的没有BUG