الكثير باحثو الذكاء الاصطناعي (منظمة العفو الدولية) من Google بالتعاون مع مستشفى جامعة نورث وسترن ، أنشأنا نموذجًا للذكاء الاصطناعي يمكنه اكتشاف سرطان الرئة. وفقًا لبيانات منظمة الصحة العالمية ، يعد سرطان الرئة (الأنسجة الخبيثة في الرئتين) أحد أكثر أسباب الوفاة شيوعًا في جميع أنحاء العالم ، حيث يودي بحياة أكثر من مليوني شخص سنويًا ويقتل العديد من الأشخاص مثل سرطان الثدي.
لمساعدة المتخصصين في الرعاية الصحية ، يمكن أن تساعد الخوارزميات وأجهزة الكمبيوتر في تطوير أساليب متقدمة في مجال الرعاية الصحية.
ومع ذلك ، لكي تكون هذه الأدوات مفيدة ، يجب أن تكون في المتناول ومفهومة للجميع ، والأطباء والمرضى ، حتى بدون أي معرفة تقنية أو كمبيوتر.
في الواقع ، يجب أن نعلم أن تشغيل جميع الأجهزة الرقمية يعتمد على برامج وبيانات الكمبيوتر.
مصطلح "الذكاء الاصطناعي" يعني أن هذه الأجهزة قادرة على التفكير بنفسها. إذا تمت برمجتها بشكل صحيح ، يمكن للأجهزة الذكية تقييم البيانات المقدمة وتغيير العمليات أو المعلمات "بسرعة". بإعطاء معلومات كافية ، يمكنهم "التعلم" وتعديل الكود الخاص بهم بناءً على هذه المعايير الجديدة.
على مدى السنوات الثلاث الماضية ، كانت الفرق في Google تطبق الذكاء الاصطناعي على مشاكل الرعاية الصحية ، من تشخيص أمراض العيون إلى توقع نتائج المرضى في السجلات الطبية.
نشارك اليوم بحثًا جديدًا يوضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بسرطان الرئة بطرق تزيد من فرص البقاء على قيد الحياة للعديد من الأشخاص المعرضين للخطر في جميع أنحاء العالم.
الذكاء الاصطناعي لتحسين نوعية الحياة
مفصل في بحث نُشر في 20 مايو في Nature Medicine ، تم استخدام نموذج التعلم العميق للتنبؤ بما إذا كان المريض مصابًا بسرطان الرئة، وتحديد درجة مخاطر الإصابة بسرطان الرئة وتحديد موقع سرطان الرئة.
"من خلال إظهار أن التعلم العميق يمكن أن يزيد الخصوصية دون التضحية بالحساسية ، نأمل في إجراء المزيد من البحث والمناقشة حول الدور الذي يمكن أن يلعبه الذكاء الاصطناعي في تغيير مقياس التكلفة والعائد لاكتشاف السرطان." ، يمكننا أن نقرأ على مدونة جوجل.
تقول شريفا شيتي: "يستخدم نظام الذكاء الاصطناعي التعلم العميق الحجمي ثلاثي الأبعاد لتحليل كامل تشريح الماسح الضوئي للصدر ، بالإضافة إلى التصحيحات القائمة على تقنيات اكتشاف الأشياء التي تحدد المناطق التي بها آفات خبيثة". ، المدير الفني لجوجل.
من خلال تحليل مسح واحد ، اكتشف النموذج السرطان (في المتوسط 5٪) أكثر من مجموعة من ستة خبراء بشريين وكان من المرجح أن يقللوا الإيجابيات الكاذبة بنسبة 11 ٪ (النتيجة الإيجابية الخاطئة هي نتيجة قرار في انتخابات ثنائية الاتجاه ، معلن أنها إيجابية ، حيث تكون سلبية في الواقع)
غالبًا ما يرى اختصاصيو الأشعة مئات الصور ثنائية الأبعاد في صورة مقطعية واحدة ، ويمكن أن يكون السرطان صغيرًا ويصعب اكتشافه. لقد أنشأنا نموذجًا لا يولد فقط التنبؤ العام بالأورام الخبيثة لسرطان الرئة (يُنظر إليه في حجم ثلاثي الأبعاد) ولكن أيضًا يحدد الأنسجة الخبيثة الدقيقة في الرئتين (العقيدات الرئوية).
يمكن للنموذج أيضًا أن يأخذ في الاعتبار المعلومات من عمليات المسح السابقة ، وهو مفيد في التنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الرئة لأن معدل نمو العقيدات الرئوية المشبوهة يمكن أن يشير إلى ورم خبيث.
هذه النتائج الأولية مشجعة ، ولكن دراسات أخرى ستقيم الأثر والفائدة في الممارسة السريرية.
في بحثنا ، قمنا باستخراج 45,856 حالة مسح ضوئي مقطعي للصدر فارغة (بعضها تم اكتشاف السرطان فيه) من مجموعة بيانات أبحاث المعاهد الوطنية للصحة من تجربة فحص الرئة الوطنية وجامعة نورث وسترن. لقد تحققنا من صحة النتائج بمجموعة بيانات ثانية وقارننا أيضًا نتائجنا مع 6 من أطباء الأشعة المعتمدين من الولايات المتحدة.
أعلنت Google أنها ستتيح النموذج من خلال Google Cloud Healthcare API حيث تواصل المزيد من الاختبارات والاختبار مع المنظمات الشريكة.
مصدر: https://www.blog.google/