Л Истраживачи вештачке интелигенције (АИ) из Гоогле-а у сарадњи са Универзитетском болницом Нортхвестерн створили су АИ модел који може открити рак плућа. Према подацима Светске здравствене организације, рак плућа (малигно ткиво у плућима) један је од најчешћих узрока смрти у свету, убијајући више од два милиона људи годишње и убијајући толико људи попут рака дојке.
Да би помогли здравственим радницима, алгоритми и рачунари могу помоћи у развоју напредних метода на пољу здравствене заштите.
Међутим, да би ови алати били корисни, морају бити доступни и разумљиви свима, лекарима и пацијентима, чак и без икаквог технолошког или рачунарског знања.
У ствари, требало би знати да се рад свих дигиталних уређаја заснива на рачунарским програмима и подацима.
Израз „вештачка интелигенција“ подразумева да су ови уређаји способни да мисле својом главом. Ако су правилно програмирани, паметни уређаји могу у тренутку да процене достављене податке и промене процесе или параметре. Дајући довољно информација, они могу да „науче“ и модификују сопствени код на основу ових нових параметара.
Током последње три године, тимови у Гоогле-у примењују АИ на проблеме у здравству, од дијагнозе очних болести до предвиђања исхода пацијента у медицинским картонима.
Данас делимо ново истраживање које показује како АИ може предвидети рак плућа на начине који повећавају шансе за преживљавање многих људи у ризику широм света.
Вештачка интелигенција за побољшање квалитета живота
Детаљно у истраживању објављеном 20. маја у Натуре Медицине, модел дубоког учења коришћен је за предвиђање да ли пацијент има рак плућа, генерисање резултата ризика од рака плућа и идентификовање локације рака плућа.
"Показујући да дубоко учење може повећати специфичност без жртвовања осетљивости, надамо се да ћемо створити више истраживања и расправе о улози коју АИ може играти у промени скале трошкова и користи откривања рака." , можемо читати на Гоогле блогу.
„Систем вештачке интелигенције користи 3Д волуметријско дубоко учење за анализу целокупне анатомије скенера грудног коша, као и закрпе засноване на техникама откривања предмета које идентификују регионе са малигним лезијама“, каже Шреева Шетти. , технички менаџер Гоогле-а.
Анализом појединачног скенирања, модел је открио рак (у просеку 5%) чешће од групе од шест људских стручњака и већа је вероватноћа да ће смањити лажне позитивне резултате за 11% (лажно позитиван је резултат одлуке на двосмерним изборима, проглашене позитивном, где је заправо негативна)
Радиолози често виде стотине 2Д слика на једном ЦТ снимку, а рак може бити ситан и тешко га је открити. Направили смо модел који може не само да генерише опште предвиђање малигнитета рака плућа (гледано у 3Д обиму) већ и да идентификује суптилно малигно ткиво у плућима (плућни чворови).
Модел такође може узети у обзир информације из претходних претрага, корисних у предвиђању ризика од рака плућа, јер стопа раста сумњивих чворова на плућима може указивати на малигнитет.
Ови почетни резултати су охрабрујући, али даље студије ће проценити утицај и корисност у клиничкој пракси.
У нашем истраживању прислушкивали смо 45,856 нултих случајева ЦТ скенирања грудног коша (неки код којих је откривен рак) из НИХ истраживачких података из Националног испитивања плућних скрининга и Универзитета Нортхвестерн. Резултате смо потврдили другим скупом података, а такође смо упоредили резултате са 6 радиолога сертификованих из америчког одбора.
Гоогле најављује да ће модел учинити доступним путем Гоогле Цлоуд Хеалтхцаре АПИ-ја док наставља даље тестирање и тестирање са партнерским организацијама.
izvor: https://www.blog.google/