たくさん 人工知能の研究者 （AI） Googleがノースウェスタン大学病院と協力して、肺がんを検出できるAIモデルを作成しました。 世界保健機関のデータによると、肺がん（肺の悪性組織）は世界で最も一般的な死因のXNUMXつであり、年間XNUMX万人以上が死亡し、乳がんと同様に多くの人が死亡しています。
医療専門家を支援するために、アルゴリズムとコンピューターは医療分野での高度な方法の開発を支援することができます。
ただし、これらのツールが役立つためには、技術やコンピューターの知識がなくても、すべての人、医師、患者がアクセスでき、理解できる必要があります。
実際、すべてのデジタルデバイスの操作はコンピュータプログラムとデータに基づいていることを知っておく必要があります。
「人工知能」という用語は、これらのデバイスが自分で考えることができることを意味します。 正しくプログラムされている場合、スマートデバイスは提供されたデータを評価し、プロセスまたはパラメーターを「オンザフライ」で変更できます。 十分な情報があれば、彼らは自分のコードを「学習」して変更することができます これらの新しいパラメータに基づいています。
過去XNUMX年間、Googleのチームは、眼疾患の診断から医療記録での患者の転帰の予測まで、医療問題にAIを適用してきました。
今日、私たちはAIが世界中の危険にさらされている多くの人々の生存の可能性を高める方法で肺がんを予測する方法を示す新しい研究を共有しています。
生活の質を向上させるための人工知能
20月XNUMX日にネイチャーメディシンで発表された研究で詳細に説明されています。 ディープラーニングモデルは、患者が肺がんを患っているかどうかを予測するために使用されました、肺がんリスクスコアを生成し、肺がんの場所を特定します。
「ディープラーニングが感度を犠牲にすることなく特異性を高めることができることを示すことで、がん検出の費用便益スケールを変える上でAIが果たすことができる役割についてより多くの研究と議論を生み出すことを望んでいます。」 、Googleブログで読むことができます。
「人工知能システムは、3Dボリュームディープラーニングを使用して、胸部スキャナーの解剖学的構造全体と、悪性病変のある領域を特定するオブジェクト検出技術に基づくパッチを分析します」とShreevaShetty氏は述べています。 、Googleのテクニカルマネージャー。
XNUMX回のスキャンを分析することにより、モデルは癌を検出しました （平均5％） 11人の専門家のグループよりも頻繁に、誤検知を減らす可能性がXNUMX％高かった （誤検知は、双方向の選挙での決定の結果であり、実際には否定的である場合、肯定的と宣言されます）
放射線科医は2回のCTスキャンで何百もの3D画像を見ることが多く、癌は小さくて検出が難しい場合があります。 肺がんの悪性腫瘍の一般的な予測（XNUMXDボリュームで表示）を生成できるだけでなく、肺の微妙な悪性組織（肺結節）を特定できるモデルを作成しました。
モデルは、以前のスキャンからの情報も考慮に入れることができ、疑わしい肺結節の成長率は悪性腫瘍を示している可能性があるため、肺がんのリスクを予測するのに役立ちます。
これらの初期の結果は有望ですが、さらなる研究により、臨床診療における影響と有用性が評価されます。
私たちの研究では、国立肺スクリーニング試験とノースウェスタン大学からのNIH研究データセットから45,856のヌル胸部CT検出症例（一部は癌が検出された）を利用しました。 6番目のデータセットで結果を検証し、XNUMX人の米国の理事会認定放射線科医と結果を比較しました。
Googleは、パートナー組織とのさらなるテストとテストを継続するため、Google Cloud HealthcareAPIを介してモデルを利用できるようにすることを発表しました。