The Istraživači umjetne inteligencije (TAMO) iz Googlea u suradnji sa Sveučilišnom bolnicom Northwestern stvorili su AI model koji može otkriti rak pluća. Prema podacima Svjetske zdravstvene organizacije, rak pluća (zloćudno tkivo u plućima) jedan je od najčešćih uzroka smrti u svijetu, ubijajući više od dva milijuna ljudi godišnje i ubijajući isto toliko ljudi. poput raka dojke.
Da bi pomogli zdravstvenim radnicima, algoritmi i računala mogu pomoći u razvoju naprednih metoda na polju zdravstva.
Međutim, da bi ti alati bili korisni, moraju biti dostupni i razumljivi svima, liječnicima i pacijentima, čak i bez ikakvog tehnološkog ili računalnog znanja.
Zapravo treba znati da se rad svih digitalnih uređaja temelji na računalnim programima i podacima.
Izraz "umjetna inteligencija" podrazumijeva da su ti uređaji sposobni razmišljati sami o sebi. Ako se pravilno programiraju, pametni uređaji mogu procijeniti pružene podatke i mijenjati procese ili parametre "u letu". S obzirom na dovoljno informacija, mogu 'učiti' i mijenjati vlastiti kod na temelju tih novih parametara.
Posljednje tri godine timovi u Googleu primjenjuju umjetnu inteligenciju na probleme u zdravstvu, od dijagnoze očnih bolesti do predviđanja ishoda pacijenta u medicinskim kartonima.
Danas dijelimo nova istraživanja koja pokazuju kako AI može predvidjeti rak pluća na načine koji mogu povećati šanse za preživljavanje mnogih ljudi u riziku širom svijeta.
Umjetna inteligencija za poboljšanje kvalitete života
Detaljno u istraživanju objavljenom 20. svibnja u Nature Medicine, model dubokog učenja korišten je za predviđanje ima li pacijent rak pluća, generiranje rezultata rizika od raka pluća i identificiranje mjesta raka pluća.
"Pokazujući da duboko učenje može povećati specifičnost bez žrtvovanja osjetljivosti, nadamo se da ćemo stvoriti više istraživanja i rasprave o ulozi koju AI može igrati u promjeni ljestvice troškova i koristi otkrivanja raka." , možemo čitati na Googleovom blogu.
"Sustav umjetne inteligencije koristi 3D volumetrijsko duboko učenje za analizu cjelokupne anatomije skenera prsnog koša, kao i zakrpe temeljene na tehnikama otkrivanja predmeta koje identificiraju regije s malignim lezijama", kaže Shreeva Shetty. , tehnički upravitelj Googlea.
Analizom jednog skeniranja model je otkrio rak (u prosjeku 5%) češće od skupine od šest ljudskih stručnjaka i 11% je vjerojatnije da će smanjiti lažne pozitivne rezultate (lažno pozitivan rezultat je odluke na dvosmjernim izborima, proglašene pozitivnom, gdje je zapravo negativna)
Radiolozi često vide stotine 2D slika na jednom CT-u, a rak može biti sitan i teško ga je otkriti. Stvorili smo model koji može ne samo generirati općenito predviđanje malignosti raka pluća (gledano u 3D volumenu), već i identificirati suptilno maligno tkivo u plućima (plućni čvorovi).
Model također može uzeti u obzir podatke iz prethodnih pretraga, korisnih u predviđanju rizika od raka pluća, jer stopa rasta sumnjivih čvorova na plućima može ukazivati na malignost.
Ovi početni rezultati ohrabruju, ali daljnje će studije procijeniti utjecaj i korisnost u kliničkoj praksi.
U našem istraživanju prisluškivali smo 45,856 nultih slučajeva otkrivanja CT-a prsnog koša (neki u kojima je otkriven karcinom) iz NIH-ovih podataka istraživanja Nacionalnog ispitivanja plućnog probira i Sveučilišta Northwestern. Rezultate smo potvrdili drugim skupom podataka, a također smo usporedili naše rezultate sa 6 radiologa certificiranih s američkog odbora.
Google najavljuje da će model učiniti dostupnim putem Google Cloud Healthcare API-ja tijekom nastavka daljnjeg testiranja i testiranja s partnerskim organizacijama.
izvor: https://www.blog.google/