Vijesti

Rak dojke: Google AI dijagnoza je tačnija od dijagnoze radiologa


Umjetna inteligencija za dijagnosticiranje raka dojke?

Nažalost, mnoge žene širom svijeta još uvijek razviju rak dojke svake godine, što se otkriva relativno kasno. Potrebna je poboljšana dijagnoza. Googleova umjetna inteligencija sada može preciznije otkriti karcinom dojke na mamografiji nego radiolozi.

Nedavno zajedničko istraživanje Google Health-a, Northwestern University-a i Royal Surrey County Hospital otkrilo je da umjetna inteligencija može preciznije prepoznati karcinom dojke nego radiolozi. Rezultati studije objavljeni su u časopisu "Nature" na engleskom jeziku.

Teško je rano otkrivanje i dijagnoza karcinoma dojke

Rak dojke je najčešći karcinom kod žena. Ovdje se za rano otkrivanje koriste digitalna mamografija ili rendgen zraka. Uprkos širokoj upotrebi mamografije, rano otkrivanje i dijagnoza karcinoma dojke ostaje problematična.

Procjena rentgenskih slika može dovesti do pogrešnih rezultata

Ispravna procjena rendgenskih snimaka težak je zadatak čak i za ljude obučene na njima, što može dovesti i do lažno pozitivnih i lažno negativnih rezultata. Netačnosti mogu dovesti do kašnjenja u dijagnozi i liječenju i do nepotrebnog stresa za dotične žene. Osim toga, oni vode do većeg radnog opterećenja za radiologe koji su već u potpunosti zauzeti.

Može li umjetna inteligencija poboljšati dijagnozu karcinoma dojke?

U protekle dve godine, suradnja sa vodećim partnerima za klinička istraživanja u Velikoj Britaniji i SAD-u istraživala je može li umjetna inteligencija poboljšati otkrivanje raka dojke.

AI je bio pouzdaniji od radiologa

Predstavljeni rezultati pokazuju da model umjetne inteligencije u takozvanim de-identificiranim skrining mamografijama (u kojima su uklonjeni prepoznatljivi podaci) prepoznaje rak dojke s većom točnošću, manje lažno pozitivnim i manje lažno negativnim rezultatima od radiologa.

Kako je AI trenirao i koordinirao?

To stvara uslove za buduće aplikacije u kojima bi model eventualno mogao pomoći radiolozima u obavljanju pregleda raka dojke. Novi model je obučen i usklađen pomoću reprezentativnog skupa podataka koji se sastojao od de-identificiranih mamografija više od 76.000 žena u Velikoj Britaniji i više od 15.000 žena u SAD-u.

Sistem je postigao smanjenje lažnih rezultata

Model je testiran na zasebnom skupu podataka koji je identificirao više od 25.000 žena u Velikoj Britaniji i preko 3.000 žena u Americi. U ovoj procjeni sistem je postigao lažno pozitivno smanjenje od 5,7 posto u SAD-u i 1,2 posto u Velikoj Britaniji.

Drugi eksperiment potvrđuje rezultate

Provjereno je i je li model prenosiv na druge zdravstvene sisteme. U ovom zasebnom eksperimentu došlo je do smanjenja lažnih pozitivnih rezultata za 3,5 posto, a lažnih negativa za 8,1 posto, navode istraživači.

AI treba manje informacija za dijagnozu

Također je primjetno da model zahtijeva manje informacija za donošenje svojih odluka. Ljudski radiolozi imali su pristup anamnezi pacijenata i prethodnim mamografima, dok je model obrađivao samo najnoviji anonimni mamograf bez dodatnih informacija. Uprkos ovom ograničenju, model je nadmašio pojedine radiologe u preciznom prepoznavanju karcinoma dojke.

Potrebno je još istraživanja

Gledajući napred, postoje neki obećavajući znakovi da bi model mogao potencijalno povećati tačnost i efikasnost programa probira i smanjiti vrijeme čekanja i stres za žene. Međutim, potrebna su dodatna istraživanja, prospektivna klinička ispitivanja i odobrenje propisa da bi se to postiglo. (kao)

Podaci o autoru i izvoru

Ovaj tekst odgovara specifikacijama medicinske literature, medicinskim smjernicama i trenutnim studijama te su ih pregledali medicinski ljekari.

Swell:

  • Scott Mayer McKinney, Marcin Sieniek, Varun Godbole, Jonathan Godwin, Shravya Shetty i dr.: Međunarodna procjena AI sustava za probir raka dojke, u prirodi (upit: 06.01.2020), priroda


Video: Past, Present and Future of AI. Machine Learning Google IO 17 (Juli 2021).