L Mākslīgā intelekta pētnieki (ŠEIT) no Google, kas strādā ar Ziemeļrietumu universitātes slimnīcu, ir izveidojuši AI modeli, kas var atklāt plaušu vēzi. Saskaņā ar Pasaules Veselības organizācijas datiem plaušu vēzis (ļaundabīgi audi plaušās) ir viens no visizplatītākajiem nāves cēloņiem visā pasaulē, gadā nogalinot vairāk nekā divus miljonus cilvēku un nogalinot tikpat daudz cilvēku, piemēram, krūts vēzi.
Lai palīdzētu veselības aprūpes speciālistiem, algoritmi un datori var palīdzēt attīstīt progresīvas metodes veselības aprūpes jomā.
Tomēr, lai šie rīki būtu noderīgi, tiem jābūt pieejamiem un saprotamiem visiem, ārstiem un pacientiem, pat bez jebkādām tehnoloģiskām vai datorzināšanām.
Faktiski būtu jāzina, ka visu digitālo ierīču darbība ir balstīta uz datorprogrammām un datiem.
Termins "mākslīgais intelekts" nozīmē, ka šīs ierīces spēj domāt paši. Ja viedprogrammatūra ir pareizi ieprogrammēta, tā var novērtēt sniegtos datus un mainīt procesus vai parametrus "uzreiz". Iegūstot pietiekami daudz informācijas, viņi var “iemācīties” un modificēt savu kodu pamatojoties uz šiem jaunajiem parametriem.
Pēdējo trīs gadu laikā Google komandas AI ir izmantojušas veselības aprūpes problēmas, sākot ar acu slimību diagnosticēšanu un beidzot ar pacienta iznākuma prognozēšanu medicīniskajā dokumentācijā.
Šodien mēs dalāmies ar jauniem pētījumiem, kas parāda, kā AI var paredzēt plaušu vēzi veidos, kas palielina izdzīvošanas iespējas daudziem riskam pakļautiem cilvēkiem visā pasaulē.
Mākslīgais intelekts dzīves kvalitātes uzlabošanai
Detalizēti pētījumos, kas publicēti 20. maijā Dabas medicīnā, dziļās mācīšanās modelis tika izmantots, lai prognozētu, vai pacientam ir plaušu vēzis, ģenerējot plaušu vēža riska rādītāju un nosakot plaušu vēža lokalizāciju.
"Parādot, ka dziļa mācīšanās var palielināt specifiku, nezaudējot jutīgumu, mēs ceram radīt vairāk pētījumu un diskusiju par AI lomu, mainot vēža noteikšanas izmaksu un ieguvumu skalu." , mēs varam lasīt Google emuārā.
"Mākslīgā intelekta sistēma izmanto 3D tilpuma dziļo mācīšanos, lai analizētu visu krūšu skenera anatomiju, kā arī plāksterus, kuru pamatā ir objektu noteikšanas paņēmieni, kas identificē reģionus ar ļaundabīgiem bojājumiem," saka Šreeva Šeti. , Google tehniskais vadītājs.
Analizējot vienu skenēšanu, modelis atklāja vēzi (vidēji 5%) biežāk nekā sešu cilvēku ekspertu grupa, un 11% biežāk samazināja viltus pozitīvos rādītājus (viltus pozitīvs rezultāts ir rezultāts divvirzienu vēlēšanās, kas pasludināts par pozitīvu, ja tas faktiski ir negatīvs)
Radiologi bieži vien vienā datortomogrāfijā redz simtiem 2D attēlu, un vēzis var būt niecīgs un grūti atklājams. Mēs izveidojām modeli, kas var ne tikai ģenerēt plaušu vēža ļaundabīgo audzēju vispārēju prognozi (skatīts 3D apjomā), bet arī noteikt smalkus ļaundabīgus audus plaušās (plaušu mezgliņi).
Modelis var ņemt vērā arī iepriekšējo skenējumu informāciju, kas ir noderīga, lai prognozētu plaušu vēža risku, jo aizdomīgu plaušu mezglu augšanas ātrums var liecināt par ļaundabīgu audzēju.
Šie sākotnējie rezultāti ir iepriecinoši, taču turpmākajos pētījumos tiks novērtēta ietekme un lietderība klīniskajā praksē.
Mūsu pētījumā mēs izmantojām 45,856 XNUMX nulles krūškurvja CT skenēšanas gadījumus (dažos gadījumos, kad tika atklāts vēzis) no Nacionālās plaušu skrīninga izmēģinājuma un Ziemeļrietumu universitātes NIH pētījumu datu kopas. Rezultātus mēs apstiprinājām ar otru datu kopu, kā arī salīdzinājām rezultātus ar 6 ASV padomes sertificētiem radiologiem.
Google paziņo, ka tas darīs modeli pieejamu, izmantojot Google Cloud Healthcare API, turpinot turpmāku testēšanu un testēšanu ar partnerorganizācijām.
Fuente: https://www.blog.google/