ل חוקרי בינה מלאכותית (מי) מגוגל העובדת עם בית החולים האוניברסיטאי נורת'ווסטרן יצרו מודל AI שיכול לזהות סרטן ריאות. על פי נתוני ארגון הבריאות העולמי, סרטן ריאות (רקמה ממאירה בריאות) הוא אחד הגורמים השכיחים ביותר למוות ברחבי העולם, והורג יותר משני מיליון בני אדם בשנה והורג כמו אנשים רבים כמו סרטן השד.
כדי לעזור לאנשי מקצוע בתחום הבריאות, אלגוריתמים ומחשבים יכולים לסייע בפיתוח שיטות מתקדמות בתחום הבריאות.
עם זאת, כדי שהכלים הללו יהיו שימושיים, עליהם להיות נגישים ומובנים לכולם, לרופאים ולמטופלים, גם ללא כל ידע טכנולוגי או מחשב.
למעשה, צריך לדעת כי הפעלת כל המכשירים הדיגיטליים מבוססת על תוכנות מחשב ונתונים.
המונח "בינה מלאכותית" מרמז כי מכשירים אלה מסוגלים לחשוב בעצמם. אם הם מתוכנתים כהלכה, מכשירים חכמים יכולים להעריך את הנתונים שנמסרו ולשנות תהליכים או פרמטרים "על הסף". בהינתן מספיק מידע, הם יכולים 'ללמוד' ולשנות את הקוד שלהם בהתבסס על פרמטרים חדשים אלה.
בשלוש השנים האחרונות צוותים בגוגל מיישמים AI על בעיות בריאות, החל מאבחון מחלות עיניים וכלה בחיזוי תוצאות המטופלים ברשומות הרפואיות.
היום אנו חולקים מחקרים חדשים המראים כיצד AI יכול לחזות סרטן ריאות בדרכים המגדילות את סיכויי ההישרדות של אנשים רבים בסיכון ברחבי העולם.
בינה מלאכותית לשיפור איכות החיים
מפורט במחקר שפורסם ב -20 במאי ב- Nature Medicine, מודל הלמידה העמוקה שימש כדי לחזות אם חולה סובל מסרטן ריאות, יצירת ציון הסיכון לסרטן הריאות וזיהוי המיקום של סרטן הריאות.
"על ידי כך שלמידה עמוקה יכולה להגדיל את הספציפיות מבלי לוותר על הרגישות, אנו מקווים לייצר עוד מחקר ודיון על התפקיד ש- AI יכול למלא בשינוי סולם העלות-תועלת של גילוי סרטן." אנו יכולים לקרוא בבלוג של גוגל.
"מערכת הבינה המלאכותית משתמשת בלימוד עומק תלת ממדי נפחי כדי לנתח את כל האנטומיה של סורק החזה, כמו גם טלאים המבוססים על טכניקות זיהוי אובייקטים המזהות אזורים עם נגעים ממאירים", אומרת שריבה שטי. , מנהל טכני של גוגל.
על ידי ניתוח סריקה אחת, המודל זיהה סרטן (בממוצע 5%) בתדירות גבוהה יותר מקבוצה של שישה מומחים אנושיים והיה בסיכון גבוה ב -11% להפחית תוצאות חיוביות שגויות (חיובי כוזב הוא תוצאה של החלטה בבחירות דו כיווניות, שהוכרזה חיובית, כאשר היא למעשה שלילית)
רדיולוגים לעיתים קרובות רואים מאות תמונות דו-ממדיות בסריקת CT אחת, וסרטן יכול להיות זעיר וקשה לאיתור. יצרנו מודל שיכול לא רק ליצור את החיזוי הכללי של ממאירות בסרטן הריאות (נצפה בנפח תלת ממדי) אלא גם לזהות רקמות ממאירות עדינות בריאות (גושים בריאה).
המודל יכול גם לקחת בחשבון מידע מסריקות קודמות, שימושי לחיזוי הסיכון לסרטן ריאות מכיוון שקצב הצמיחה של גושים חשודים לריאות יכול להעיד על ממאירות.
תוצאות ראשוניות אלה מעודדות, אך מחקרים נוספים יעריכו את ההשפעה והתועלת בפועל הקליני.
במחקר שלנו, הקלנו על 45,856 מקרי זיהוי CT ללא חזה (בחלקם התגלה סרטן) מנתוני המחקר של NIH מהניסוי הלאומי לסינון ריאות ואוניברסיטת נורת'ווסטרן. אימתנו את התוצאות באמצעות מערכת נתונים שנייה והשווינו את התוצאות שלנו עם 6 רדיולוגים מוסמכים.
גוגל מודיעה כי היא תהפוך את המודל לזמין באמצעות ממשק ה- API של Google Cloud Healthcare כאשר היא תמשיך בבדיקות ובבדיקות נוספות מול ארגונים שותפים.
מקור: https://www.blog.google/