L Badacze sztucznej inteligencji (WHO) z Google we współpracy z Northwestern University Hospital stworzyli model AI, który może wykrywać raka płuc. Według danych Światowej Organizacji Zdrowia rak płuc (złośliwa tkanka w płucach) jest jedną z najczęstszych przyczyn zgonów na świecie, zabijając ponad dwa miliony ludzi rocznie i zabijając tyle samo osób. jak rak piersi.
Aby pomóc pracownikom służby zdrowia, algorytmy i komputery mogą pomóc w opracowaniu zaawansowanych metod w dziedzinie opieki zdrowotnej.
Jednak aby narzędzia te były użyteczne, muszą być dostępne i zrozumiałe dla wszystkich, lekarzy i pacjentów, nawet bez wiedzy technologicznej lub komputerowej.
W rzeczywistości należy wiedzieć, że działanie wszystkich urządzeń cyfrowych opiera się na programach komputerowych i danych.
Termin „sztuczna inteligencja” sugeruje, że te urządzenia są zdolne do samodzielnego myślenia. Prawidłowo zaprogramowane inteligentne urządzenia mogą oceniać dostarczone dane i zmieniać procesy lub parametry „w locie”. Mając wystarczającą ilość informacji, mogą „uczyć się” i modyfikować własny kod na podstawie tych nowych parametrów.
Od trzech lat zespoły w Google stosują sztuczną inteligencję do rozwiązywania problemów w opiece zdrowotnej, od diagnozowania chorób oczu po przewidywanie wyników pacjentów w dokumentacji medycznej.
Dziś udostępniamy nowe badania pokazujące, w jaki sposób sztuczna inteligencja może przewidywać raka płuc w sposób, który zwiększa szanse na przeżycie wielu zagrożonych osób na całym świecie.
Sztuczna inteligencja poprawiająca jakość życia
Szczegółowe badania opublikowane 20 maja w Nature Medicine, Model głębokiego uczenia został wykorzystany do przewidywania, czy pacjent ma raka płuc, generując ocenę ryzyka raka płuca i określając lokalizację raka płuca.
„Pokazując, że głębokie uczenie może zwiększyć swoistość bez poświęcania czułości, mamy nadzieję wygenerować więcej badań i dyskusji na temat roli, jaką sztuczna inteligencja może odegrać w zmianie skali kosztów i korzyści wykrywania raka”. , możemy przeczytać na blogu Google.
„System sztucznej inteligencji wykorzystuje głębokie uczenie wolumetryczne 3D do analizy całej anatomii skanera klatki piersiowej, a także łaty oparte na technikach wykrywania obiektów, które identyfikują obszary ze zmianami złośliwymi” - mówi Shreeva Shetty. , kierownik techniczny Google.
Analizując pojedynczy skan, model wykrył raka (średnio 5%) częściej niż grupa sześciu ekspertów i miał 11% większe prawdopodobieństwo zmniejszenia liczby fałszywych alarmów (fałszywie pozytywny wynik decyzji w dwukierunkowych wyborach, uznany za pozytywny, gdy faktycznie jest negatywny)
Radiolodzy często widzą setki obrazów 2D w jednym badaniu TK, a rak może być niewielki i trudny do wykrycia. Stworzyliśmy model, który może nie tylko generować ogólne prognozy złośliwości raka płuc (oglądane w objętości 3D), ale także identyfikować subtelne złośliwe tkanki w płucach (guzki w płucach).
Model może również uwzględniać informacje z poprzednich skanów, przydatne w przewidywaniu ryzyka raka płuca, ponieważ tempo wzrostu podejrzanych guzków w płucach może wskazywać na złośliwość.
Te wstępne wyniki są zachęcające, ale dalsze badania ocenią wpływ i użyteczność w praktyce klinicznej.
W naszych badaniach pobraliśmy 45,856 przypadków zerowego tomografii komputerowej klatki piersiowej (w niektórych przypadkach wykryto raka) ze zbioru danych badawczych NIH z National Lung Screening Trial i Northwestern University. Dokonaliśmy walidacji wyników za pomocą drugiego zestawu danych, a także porównaliśmy nasze wyniki z 6 radiologami certyfikowanymi przez radę USA.
Google ogłasza, że udostępni model za pośrednictwem interfejsu API Google Cloud Healthcare w miarę kontynuowania dalszych testów i testów z organizacjami partnerskimi.
źródło: https://www.blog.google/