L Studiuesit e Inteligjencës Artificiale (AI) nga Google që punon me Spitalin Universitar Northwestern kanë krijuar një model AI që mund të zbulojë kancerin e mushkërive. Sipas të dhënave nga Organizata Botërore e Shëndetësisë, kanceri i mushkërive (ind malinj në mushkëri) është një nga shkaqet më të zakonshme të vdekjes në të gjithë botën, duke vrarë më shumë se dy milion njerëz në vit dhe duke vrarë sa më shumë njerëz, si kanceri i gjirit.
Për të ndihmuar profesionistët e kujdesit shëndetësor, algoritmet dhe kompjuterët mund të ndihmojnë në zhvillimin e metodave të përparuara në fushën e kujdesit shëndetësor.
Sidoqoftë, që këto mjete të jenë të dobishme, ato duhet të jenë të arritshme dhe të kuptueshme për të gjithë, mjekët dhe pacientët, edhe pa ndonjë njohuri teknologjike ose kompjuterike.
Në fakt, duhet të dihet se funksionimi i të gjitha pajisjeve dixhitale bazohet në programet kompjuterike dhe të dhënat.
Termi "inteligjencë artificiale" nënkupton që këto pajisje janë të afta të mendojnë vetë. Nëse programohen si duhet, pajisjet inteligjente mund të vlerësojnë të dhënat e ofruara dhe të ndryshojnë proceset ose parametrat "në lëvizje". Duke pasur informacion të mjaftueshëm, ata mund të 'mësojnë' dhe modifikojnë kodin e tyre bazuar në këto parametra të rinj.
Për tre vitet e fundit, ekipet e Google kanë aplikuar UA në problemet në kujdesin shëndetësor, nga diagnostikimi i sëmundjeve të syve deri te parashikimi i rezultateve të pacientit në regjistrat mjekësorë.
Sot ne po ndajmë një hulumtim të ri që tregon se si AI mund të parashikojë kancerin e mushkërive në mënyra që mund të rrisin shanset e mbijetesës për shumë njerëz në rrezik në të gjithë botën.
Inteligjenca Artificiale për të përmirësuar cilësinë e jetës
Të hollësishme në hulumtimin e botuar më 20 maj në Medicine Medicine, modeli i mësimit të thellë u përdor për të parashikuar nëse një pacient ka kancer të mushkërive, duke gjeneruar rezultatin e rrezikut të kancerit të mushkërive dhe duke identifikuar vendndodhjen e kancerit të mushkërive.
"Duke treguar se të mësuarit e thellë mund të rrisë specifikën pa sakrifikuar ndjeshmërinë, ne shpresojmë të gjenerojmë më shumë hulumtime dhe diskutime rreth rolit që AI mund të luajë në ndryshimin e shkallës së përfitimit të zbulimit të kancerit." , mund ta lexojmë në blogun Google.
"Sistemi i inteligjencës artificiale përdor mësim të thellë 3D vëllimor për të analizuar të gjithë anatominë e skanerit të gjoksit, si dhe copëza të bazuara në teknikat e zbulimit të objekteve që identifikojnë rajonet me lezione malinje", thotë Shreeva Shetty. , menaxher teknik i Google.
Duke analizuar një skanim të vetëm, modeli zbuloi kancerin (mesatarisht 5%) më shpesh sesa një grup prej gjashtë ekspertësh njerëzorë dhe kishte 11% më shumë gjasa për të zvogëluar pozitivët e rremë (një pozitiv i rremë është rezultat i një vendimi në një zgjedhje dydrejtimore, të shpallur pozitive, ku në të vërtetë është negative)
Radiologët shpesh shohin qindra imazhe 2D në një skanim të vetëm, dhe kanceri mund të jetë i vogël dhe i vështirë për t'u zbuluar. Ne krijuam një model që jo vetëm që mund të gjenerojë parashikimin e përgjithshëm të keqdashjes së kancerit të mushkërive (shikuar në vëllim 3D) por gjithashtu të identifikojë indin malinje delikate në mushkëri (nyjet e mushkërive).
Modeli gjithashtu mund të marrë parasysh informacionin nga skanimet e mëparshme, të dobishëm në parashikimin e rrezikut të kancerit të mushkërive sepse shkalla e rritjes së nyjeve të dyshimta të mushkërive mund të jetë tregues i keqdashjes.
Këto rezultate fillestare janë inkurajuese, por studime të mëtejshme do të vlerësojnë ndikimin dhe dobinë në praktikën klinike.
Në hulumtimin tonë, ne përgjuam 45,856 raste të zbulimit CT të kraharorit nul (disa në të cilat u zbulua kanceri) nga grupi i të dhënave kërkimore NIH nga Gjykimi Kombëtar i Shfaqjes së Mushkërive dhe Universiteti Northwestern. Ne i vërtetuam rezultatet me një grup të dytë të të dhënave dhe gjithashtu krahasuam rezultatet tona me 6 radiologë të bordit amerikan.
Google njofton se do ta bëjë modelin të disponueshëm përmes Google Cloud Healthcare API ndërsa vazhdon testimin dhe testimin e mëtejshëm me organizatat partnere.
Fuente: https://www.blog.google/