ลอส นักวิจัยปัญญาประดิษฐ์ (WHO) จาก Google ที่ทำงานร่วมกับ Northwestern University Hospital ได้สร้างแบบจำลอง AI ที่สามารถตรวจจับมะเร็งปอดได้ จากข้อมูลขององค์การอนามัยโลกพบว่ามะเร็งปอด (เนื้อเยื่อมะเร็งในปอด) เป็นหนึ่งในสาเหตุการเสียชีวิตที่พบบ่อยที่สุดทั่วโลกคร่าชีวิตผู้คนมากกว่า XNUMX ล้านคนต่อปีและคร่าชีวิตผู้คนไปมากเช่นมะเร็งเต้านม
เพื่อช่วยผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพอัลกอริทึมและคอมพิวเตอร์สามารถช่วยพัฒนาวิธีการขั้นสูงในด้านการดูแลสุขภาพ
อย่างไรก็ตามเพื่อให้เครื่องมือเหล่านี้มีประโยชน์พวกเขาจะต้องสามารถเข้าถึงและเข้าใจได้สำหรับทุกคนแพทย์และผู้ป่วยแม้ว่าจะไม่มีความรู้ด้านเทคโนโลยีหรือคอมพิวเตอร์ก็ตาม
ในความเป็นจริงควรทราบว่าการทำงานของอุปกรณ์ดิจิทัลทั้งหมดเป็นไปตามโปรแกรมคอมพิวเตอร์และข้อมูล
คำว่า "ปัญญาประดิษฐ์" หมายความว่าอุปกรณ์เหล่านี้สามารถคิดขึ้นเองได้. หากตั้งโปรแกรมอย่างถูกต้องอุปกรณ์อัจฉริยะสามารถประเมินข้อมูลที่ให้มาและเปลี่ยนกระบวนการหรือพารามิเตอร์ "ได้ทันที" ได้รับข้อมูลเพียงพอพวกเขาสามารถ 'เรียนรู้' และแก้ไขโค้ดของตนเองได้ ตามพารามิเตอร์ใหม่เหล่านี้
ในช่วงสามปีที่ผ่านมาทีมงานของ Google ได้ใช้ AI กับปัญหาด้านการดูแลสุขภาพตั้งแต่การวินิจฉัยโรคตาไปจนถึงการทำนายผลลัพธ์ของผู้ป่วยในเวชระเบียน
วันนี้เรากำลังแบ่งปันงานวิจัยใหม่ที่แสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำนายมะเร็งปอดได้อย่างไรในรูปแบบที่เพิ่มโอกาสในการรอดชีวิตสำหรับผู้คนจำนวนมากที่มีความเสี่ยงทั่วโลก
ปัญญาประดิษฐ์เพื่อปรับปรุงคุณภาพชีวิต
รายละเอียดในงานวิจัยที่ตีพิมพ์ในวารสาร Nature Medicine เมื่อวันที่ 20 พฤษภาคม แบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกถูกใช้เพื่อทำนายว่าผู้ป่วยเป็นมะเร็งปอดหรือไม่สร้างคะแนนความเสี่ยงมะเร็งปอดและระบุตำแหน่งของมะเร็งปอด
"ด้วยการแสดงให้เห็นว่าการเรียนรู้เชิงลึกสามารถเพิ่มความเฉพาะเจาะจงได้โดยไม่ต้องลดความไวเราหวังว่าจะสร้างการวิจัยและการอภิปรายเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการเปลี่ยนระดับผลประโยชน์ด้านต้นทุนของการตรวจหามะเร็ง" เราสามารถอ่านได้ในบล็อกของ Google
"ระบบปัญญาประดิษฐ์ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเชิงปริมาตรแบบ 3 มิติเพื่อวิเคราะห์ลักษณะทางกายวิภาคทั้งหมดของเครื่องสแกนทรวงอกรวมถึงแพทช์ตามเทคนิคการตรวจจับวัตถุที่ระบุบริเวณที่มีรอยโรคมะเร็ง" Shreeva Shetty กล่าว ผู้จัดการด้านเทคนิคของ Google
โดยการวิเคราะห์การสแกนเพียงครั้งเดียวแบบจำลองตรวจพบมะเร็ง (โดยเฉลี่ย 5%) บ่อยกว่ากลุ่มผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ 11 คนและมีแนวโน้มที่จะลดผลบวกลวงได้มากกว่า XNUMX% (ผลบวกเท็จเป็นผลมาจากการตัดสินใจในการเลือกตั้งแบบสองทิศทางประกาศผลบวกโดยที่เป็นผลลบจริง)
นักรังสีวิทยามักจะเห็นภาพ 2 มิติหลายร้อยภาพในการสแกนซีทีสแกนเพียงครั้งเดียวและมะเร็งอาจมีขนาดเล็กและตรวจพบได้ยาก เราสร้างแบบจำลองที่ไม่เพียง แต่สามารถสร้างการคาดการณ์ทั่วไปของมะเร็งปอด (ดูในปริมาตร 3 มิติ) แต่ยังระบุเนื้อเยื่อมะเร็งที่บอบบางในปอด (ก้อนเนื้อปอด)
แบบจำลองนี้ยังสามารถพิจารณาข้อมูลจากการสแกนก่อนหน้านี้ซึ่งมีประโยชน์ในการทำนายความเสี่ยงของมะเร็งปอดเนื่องจากอัตราการเติบโตของก้อนเนื้อปอดที่น่าสงสัยสามารถบ่งบอกถึงความเป็นมะเร็งได้
ผลลัพธ์เบื้องต้นเหล่านี้เป็นกำลังใจ แต่การศึกษาเพิ่มเติมจะประเมินผลกระทบและประโยชน์ในการปฏิบัติทางคลินิก
ในการวิจัยของเราเราได้ทำการทดสอบกรณีการตรวจหา CT ที่เป็นโมฆะ 45,856 กรณี (บางกรณีที่ตรวจพบมะเร็ง) จากชุดข้อมูลการวิจัยของ NIH จาก National Lung Screening Trial และ Northwestern University เราตรวจสอบผลลัพธ์ด้วยชุดข้อมูลที่สองและเปรียบเทียบผลลัพธ์ของเรากับนักรังสีวิทยาที่ได้รับการรับรองจากคณะกรรมการสหรัฐฯ 6 คน
Google ประกาศว่าจะทำให้โมเดลดังกล่าวพร้อมใช้งานผ่าน Google Cloud Healthcare API เนื่องจากยังคงทำการทดสอบและทดสอบกับองค์กรพันธมิตรต่อไป
Fuente: https://www.blog.google/