sok Mesterséges intelligencia kutatók (OTT) az északnyugati egyetemi kórházzal együttműködő Google-tól létrehoztak egy AI modellt, amely képes felismerni a tüdőrákot. Az Egészségügyi Világszervezet adatai szerint a tüdőrák (rosszindulatú szövet a tüdőben) az egyik leggyakoribb halálok világszerte, évente több mint kétmillió ember halálát okozva annyi ember halálát okozza, mint az emlőrák.
Az egészségügyi szakemberek segítésére az algoritmusok és a számítógépek elősegíthetik a fejlett módszerek kidolgozását az egészségügy területén.
Ahhoz azonban, hogy ezek az eszközök hasznosak legyenek, mindenki számára, az orvosok és a betegek számára is hozzáférhetőnek és érthetőnek kell lenniük, még technológiai vagy számítógépes ismeretek nélkül is.
Valójában tudni kell, hogy az összes digitális eszköz működése számítógépes programokon és adatokon alapul.
A "mesterséges intelligencia" kifejezés azt jelenti, hogy ezek az eszközök képesek önmagukban gondolkodni. Helyes programozás esetén az intelligens eszközök kiértékelhetik a megadott adatokat, és "menet közben" megváltoztathatják a folyamatokat vagy paramétereket. Elegendő információ birtokában „megtanulhatják” és módosíthatják saját kódjukat ezen új paraméterek alapján.
Az elmúlt három évben a Google csapatai alkalmazzák az AI-t az egészségügyi problémákra, a szembetegségek diagnosztizálásától kezdve a beteg kimenetelének előrejelzéséig az orvosi dokumentációban.
Ma új kutatásokat osztunk meg, amelyek bemutatják, hogy az AI hogyan tudja megjósolni a tüdőrákot olyan módon, amely növeli a túlélés esélyét sok veszélyeztetett ember számára szerte a világon.
Mesterséges intelligencia az életminőség javítása érdekében
Részletesen a Nature Medicine május 20-án megjelent kutatásában a mély tanulási modellt használták annak megjóslására, hogy a beteg tüdőrákban szenved-egenerálja a tüdőrák kockázati pontszámát és azonosítja a tüdőrák helyét.
"Bemutatva, hogy a mély tanulás növelheti a specifitást anélkül, hogy feláldozná az érzékenységet, reméljük, hogy további kutatásokat és vitákat fogunk generálni arról, hogy az AI milyen szerepet játszhat a rák kimutatásának költség-haszon skálájának megváltoztatásában." , olvashatjuk a Google blogon.
"A mesterséges intelligencia rendszer 3D volumetrikus mély tanulással elemzi a mellkasi szkenner teljes anatómiáját, valamint olyan objektumfelismerési technikákon alapuló foltokat, amelyek azonosítják a rosszindulatú elváltozásokkal rendelkező régiókat" - mondja Shreeva Shetty. , a Google műszaki vezetője.
Egyetlen vizsgálat segítségével a modell rákot fedezett fel (átlagosan 5%) gyakrabban, mint egy hat humán szakértőből álló csoport, és 11% -kal nagyobb valószínűséggel csökkentette a hamis pozitív eredményeket (hamis pozitív egy kétirányú választáson elért, pozitívnak nyilvánított döntés eredménye, ahol valójában negatív)
A radiológusok gyakran több száz 2D-képet látnak egyetlen CT-vizsgálat során, és a rák apró és nehéz felismerni. Létrehoztunk egy olyan modellt, amely nemcsak a tüdőrák malignitásának általános előrejelzését generálja (3D térfogatban nézve), hanem a tüdőben lévő finom rosszindulatú szöveteket (tüdőcsomók) is azonosíthatja.
A modell figyelembe veheti a korábbi vizsgálatokból származó információkat is, amelyek hasznosak a tüdőrák kockázatának előrejelzésében, mert a gyanús tüdőcsomók növekedési sebessége rosszindulatú daganatra utalhat.
Ezek a kezdeti eredmények biztatóak, de további tanulmányok értékelni fogják a klinikai gyakorlat hatását és hasznosságát.
Kutatásunk során 45,856 XNUMX null mellkas CT-vizsgálatot (amelyek közül néhány rákot fedeztek fel) használtunk fel az Országos Tüdőszűrési Próba és az Északnyugati Egyetem NIH kutatási adatsorából. Az eredményeket egy második adatsorral validáltuk, és összehasonlítottuk az eredményeket 6 amerikai testület tanúsított radiológussal is.
A Google bejelenti, hogy a modellt a Google Cloud Healthcare API-n keresztül teszi elérhetővé, miközben folytatja a további tesztelést és tesztelést a partner szervezetekkel.
forrás: https://www.blog.google/