A mesterséges intelligencia jobb, mint az embereknél a tüdőrák észlelése
A kutatók egy mélyen tanuló algoritmust használtak a tüdőrák pontos kimutatására a számítógépes tomográfia alapján. A tanulmány eredményei azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia felülmúlhatja ezeknek a vizsgálatoknak az emberi értékelését.
A legfrissebb becslések szerint a tüdőrák csaknem 160 000 halált okoz az Egyesült Államokban. Ez az állapot a rákbetegség okozta halálozás fő oka az Egyesült Államokban, és a korai felismerés elengedhetetlen mind a daganatok terjedésének megállítása, mind a betegek kimenetelének javítása szempontjából.
A mellkas röntgensugarak alternatívájaként az egészségügyi szakemberek a közelmúltban számítógépes tomográfiás (CT) vizsgálatokat alkalmaztak a tüdőrák szűrésére.
Valójában egyes tudósok azzal érvelnek, hogy a CT-vizsgálatok jobbak a röntgensugaraknál a tüdőrák kimutatásához, és a kutatások kimutatták, hogy különösen az alacsony dózisú CT (LDCT) 20% -kal csökkentette a tüdőrák halálozását.
Azonban a hamis pozitívak és a hamis negatívok magas aránya még mindig rejtélyezi az LDCT-eljárást. Ezek a hibák általában késleltetik a tüdőrák diagnosztizálását, amíg a betegség előrehaladott stádiumba nem kerül, amikor túl nehéz kezelni.
Új kutatások védekezhetnek ezekkel a hibákkal szemben. Tudósok egy csoportja mesterséges intelligencia (AI) technikákat használt a tüdődaganatok kimutatására az LDCT-vizsgálatokban.
Daniel Tse, a kaliforniai Mountain View-i Google Health Research csoport munkatársa a tanulmány megfelelő szerzője, amelynek eredményei megjelennek a folyóiratban Természetgyógyászat.
„A modell felülmúlta mind a hat radiológust”
Tse és munkatársai a mély tanulásnak nevezett AI-formát alkalmazták 42 290 LDCT-vizsgálatra, amelyekhez az északnyugati elektronikus adattárházból és az északnyugati orvostudományi kórházakhoz tartozó egyéb adatforrásokból jutottak Chicagóban, IL.
A mély tanulási algoritmus lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy példával tanuljanak. Ebben az esetben a kutatók egy primer LDCT-vizsgálat és egy korábbi LDCT-vizsgálat segítségével képezték ki a rendszert, ha rendelkezésre állt.
A korábbi LDCT-vizsgálatok azért hasznosak, mert felfedhetik a tüdőcsomók rendellenes növekedési sebességét, jelezve ezzel a rosszindulatú daganatot.
A jelenlegi tanulmányban az AI biztosított egy „automatizált képértékelő rendszert”, amely emberi beavatkozás nélkül pontosan megjósolta a tüdőcsomók malignitását.
A kutatók összehasonlították az AI értékelését hat igazgatósági képesítéssel rendelkező amerikai radiológussal, akiknek legfeljebb 20 éves klinikai tapasztalata volt.
Amikor az LDCT előzetes vizsgálata nem állt rendelkezésre, az AI „modellje felülmúlta mind a hat radiológust, abszolút 11% -os hamis pozitív és 5% -os hamis negatív csökkenéssel” - számolnak be Tse és munkatársai. Amikor rendelkezésre állt korábbi képalkotás, az AI ugyanolyan jól teljesített, mint a radiológusok.
A tanulmány társszerzője, Dr. Mozziyar Etemadi, a chicagói Északnyugati Egyetem Feinberg Orvostudományi Egyetem aneszteziológiai kutatási adjunktusa elmagyarázza, hogy az AI miért képes felülmúlni az emberi értékelést.
"A radiológusok általában több száz 2D-képet vagy" szeletet "vizsgálnak meg egyetlen CT-vizsgálat során, de ez az új gépi tanulási rendszer hatalmas, egyetlen 3D-s képen szemléli a tüdőt" - mondja Dr. Etemadi.
„A 3D-ben található AI sokkal érzékenyebb lehet a korai tüdőrák kimutatásában, mint az emberi szem, amely 2D-s képeket néz. Ez technikailag „4D”, mivel nemcsak egy CT-t vizsgál, hanem kettőt (a jelenlegi és az előző vizsgálatot is). "
Dr. Mozziyar Etemadi
"A mesterséges intelligencia kiépítéséhez, hogy ilyen módon megtekinthesse a CT-ket, hatalmas, Google méretű számítógépes rendszerre van szükség" - folytatja. "A koncepció újszerű, de a tényleges tervezés is újszerű a méretarány miatt."
Dr. Etemadi tovább emeli a mélytanulási technológia előnyeit, hangsúlyozva annak pontosságát. "A rendszer az elváltozásokat még specifikusabb kategóriákba sorolhatja" - mondja a kutató.
"Nemcsak jobban diagnosztizálhatunk valakit rákban, hanem azt is, hogy ha valakinek nincs rákja, potenciálisan megmentheti őt egy invazív, költséges és kockázatos tüdőbiopsziától" - zárja Dr. Etemadi.
A kutatók azonban óvatosságra intenek, hogy először ezeket az eredményeket nagyobb kohorszokban kell érvényesíteni.
