Sztuczna inteligencja wykryje raka płuca szybciej od radiologa?

22 Maja 2019, 10:17

Najnowsze badania prowadzone przez zespół Google oraz naukowców z Northwestern Medicine wskazują, że sztuczna inteligencja (AI) jest w stanie wykryć złośliwe guzki na płucach zdecydowanie wcześniej niż dostrzegą to radiolodzy. Najnowsze badanie oceniające skuteczność analizowania obrazów uzyskanych za pośrednictwem niskoemisyjnej tomografii komputerowej opublikowano 20 maja na łamach czasopisma "Nature Medicine".

System głębokiego uczenia się będący elementem uczenia się maszynowego być może wkrótce będzie wspierać lekarzy w diagnozowaniu pacjentów oraz podejmowaniu decyzji terapeutycznych. Najnowsze badania nad sztuczną inteligencją wykorzystywaną w obszarze diagnostyki onkologicznej wskazują, że analiza obrazów radiologicznych uzyskanych w wyniku tomografii komputerowej może stać się domeną komputerów. W badaniu porównano trafność wykrywania drobnych zmian nowotworowych na płucach pacjentów, u których przeprowadzono niskoemisyjne badanie TK. Okazało się, że stworzony przez naukowców system głębokiego uczenia się przyniósł mniej fałszywie dodatnich i mniej fałszywie negatywnych wyników. Ponadto sztucznej inteligencji udało się wykryć część zmian w tym samym momencie lub wcześniej niż lekarzom radiologom. Zdaniem naukowców tak wykorzystana sztuczna inteligencja w warunkach klinicznych może prowadzić do wcześniejszego wykrycia nowotworu lub patologii (którą następnie potwierdza się biopsją).

Zdaniem Mozziyara Etemadi, anestezjologa i adiunkta z Northwestern University Feinberg School of Medicine, radiolodzy oglądają zazwyczaj setki dwuwymiarowych obrazów w pojedynczym badaniu TK, natomiast nowy system pozwala spojrzeć na płuca na ogromnym trójwymiarowym, pojedynczym obrazie. - Sztuczna inteligencja analizując obraz w 3D może być znacznie bardziej wrażliwa na wykrywanie wczesnego raka płuca niż ludzkie oko patrzące na obrazy 2D. Z technicznego punktu widzenia jest to wręcz obraz „4D”, ponieważ nie tylko patrzy się na jeden skan CT, ale również może analizować dwa obrazy (bieżące i wcześniejsze skanowanie) w jednym czasie- dodał Mozziyar Etemadi.

Natomiast Shravya Shetty z zespołu Google wskazała, że ten obszar badań jest niezwykle ważny z uwagi na to, że rak płuc ma obecnie najwyższą śmiertelność wśród wszystkich nowotworów i jednocześnie dotychczas nie udało się rozwiązać problemu szerokiego wykorzystania badań przesiewowych w jego kierunku z uwagi na wiele różnorodnych wyzwań. - Nasze praca bada sposoby wykorzystania AI do poprawy dokładności i zoptymalizowania procesu badań przesiewowych tak by system pomagał w realizacji programów populacyjnych. Wyniki są obiecujące i czekamy na dalsze wspólne prace z naszymi partnerami - dodała Shravya Shetty.

- Większość oprogramowania używanego przez nas klinicystów jest przeznaczona do opieki nad pacjentem, a nie do analizy badań. Cały mój zespół poświęcił ponad rok na wydobycie i przygotowanie danych, które pomogły w realizacji tego projektu. Możliwość współpracy ze światowej klasy naukowcami w Google, wykorzystując ich bezprecedensowe możliwości obliczeniowe do stworzenia czegoś, co może uratować dziesiątki tysięcy istnień rocznie, jest dla nas wielkim przywilejem i zaszczytem- podkreślił Mozziyar Etemadi.
 

 

AM

Dziękujemy! Twój komentarz został pomyślnie dodany i oczekuje na moderację.

Dodaj komentarz