osa Tehisintellekti uurijad (SIIN) Loodeülikooli haiglaga töötav Google on loonud tehisintellekti mudeli, mis võimaldab tuvastada kopsuvähki. Maailma Terviseorganisatsiooni andmetel on kopsuvähk (kopsude pahaloomuline kude) üks levinumaid surma põhjuseid kogu maailmas, tappes aastas üle kahe miljoni inimese ja surmates sama palju inimesi nagu rinnavähk.
Tervishoiutöötajate abistamiseks võivad algoritmid ja arvutid aidata välja töötada tervishoiuvaldkonnas täiustatud meetodeid.
Kuid selleks, et need vahendid oleksid kasulikud, peavad need olema kõigile, arstidele ja patsientidele kättesaadavad ja arusaadavad, isegi ilma igasuguste tehnoloogiliste või arvutiteadmisteta.
Tegelikult peaks olema teada, et kõigi digitaalseadmete töö põhineb arvutiprogrammidel ja andmetel.
Mõiste "tehisintellekt" tähendab, et need seadmed on võimelised ise mõtlema. Õige programmeerimise korral saavad nutiseadmed edastatud andmeid hinnata ja protsesse või parameetreid "käigu pealt" muuta. Piisava teabe olemasolul saavad nad oma koodi õppida ja seda muuta nende uute parameetrite põhjal.
Viimase kolme aasta jooksul on Google'i meeskonnad rakendanud tehisintellekti tervishoiuprobleemide jaoks, alustades silmahaiguste diagnoosimisest kuni patsiendi tulemuste ennustamiseni meditsiinilistes dokumentides.
Täna jagame uusi uuringuid, mis näitavad, kuidas tehisintellekt saab ennustada kopsuvähki viisil, mis suurendab paljude riskirühma kuuluvate inimeste ellujäämisvõimalusi kogu maailmas.
Tehisintellekt elukvaliteedi parandamiseks
Üksikasjalikult 20. mail ajakirjas Nature Medicine avaldatud uuringus sügava õppimise mudeli abil ennustati, kas patsiendil on kopsuvähk, genereerides kopsuvähi riskiskoori ja tuvastades kopsuvähi asukoha.
"Näidates, et sügav õppimine võib suurendada spetsiifilisust tundlikkust ohverdamata, loodame tekitada rohkem uuringuid ja arutelu selle üle, mida AI võib mängida vähi avastamise tasuvusmäära muutmisel." , saame lugeda Google'i ajaveebist.
"Tehisintellekti süsteem kasutab 3D-mahulist sügavat õppimist, et analüüsida kogu rindkere skanneri anatoomiat, samuti plaastreid, mis põhinevad objektide tuvastamise tehnikatel, mis tuvastavad pahaloomuliste kahjustustega piirkonnad," ütleb Shreeva Shetty. , Google'i tehniline juht.
Analüüsides ühte skannimist, tuvastas mudel vähi (keskmiselt 5%) sagedamini kui kuuest inimeksperdist koosnev rühm ja oli 11% tõenäolisem, et valepositiivseid tulemusi vähendati (valepositiiv on positiivseteks kuulutatud kahesuunaliste valimiste otsuse tulemus, kui see on tegelikult negatiivne)
Radioloogid näevad ühe CT-uuringu käigus sageli sadu 2D-pilte ja vähk võib olla väike ja seda on raske avastada. Lõime mudeli, mis suudab genereerida mitte ainult kopsuvähi pahaloomulise kasvaja üldist prognoosi (vaadatuna 3D-mahus), vaid ka tuvastada kopsudes peent pahaloomulist kude (kopsusõlmed).
Mudelis saab arvesse võtta ka varasemate skaneeringute teavet, mis on kasulik kopsuvähi riski prognoosimisel, kuna kahtlaste kopsusõlmede kasvukiirus võib viidata pahaloomulisele kasvajale.
Need esialgsed tulemused on julgustavad, kuid edasistes uuringutes hinnatakse mõju ja kasulikkust kliinilises praktikas.
Uuringus kasutasime 45,856 XNUMX tühja rindkere CT tuvastamise juhtumit (mõned neist avastati vähk) riikliku kopsude sõeluuringu ja Loodeülikooli NIH uuringute andmetest. Valideerisime tulemused teise andmekogumiga ja võrdlesime oma tulemusi ka 6 USA juhatuse atesteeritud radioloogiga.
Google teatab, et teeb mudeli Google Cloud Healthcare API kaudu kättesaadavaks, kui jätkab edasist katsetamist ja testimist partnerorganisatsioonidega.
allikas: https://www.blog.google/