Онкология и Изкуствен интелект
Статистики на блога
  • 45 434 посещения

Алгоритъм за дълбоко учене се справя по-добре в предсказването на рак на белия дроб от рентгенолозите

I.Bivolarski
I.Bivolarski
18.06.201925.10.2019

Може ли да се подобри диагностицирането на рака на белия дроб?
Може ли да бъде хванат много преди да се мисли за неговата проява?

Сега отговор на този въпрос дава статията: “End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography”, публикувана в края на май 2019 г.

Ракът на белия дроб си остава смъртоносно заболяване в световен мащаб като е причинил около 160 000 смъртни случая само през 2018 г. в САЩ,  което го прави водещата причина за смъртните случаи в страната.

Ранното му откриване, обаче може да изиграе голяма роля в прогнозата и преживяемостта на пациентите, а сега нов алгоритъм на дълбоко учене, създаден от MIT се стреми да подобри процеса за скрининг на злокачествените заболявания на белия дроб.

Докато е все още в ранен стадий, процесът на “триизмерното дълбоко учене” дава някои обещаващи резултати и можещ да открива рак на белия дроб като в някои случаи дори побеждава в това рентгенолозите.

Алгоритъма, използван в изследването е разработен от Google и е свързан дълбокото обучение
за търсене на злокачествени белодробни “възли”. Той е бил обучен с повече от 42 000 изображения направени с компютърна томография (CT).

По време на това проучване, алгоритъмът е  използвал и 6 716 случая от националния скрининг за рак на белия дроб в САЩ. 

Моделът е използвал настоящи и предишни КТ-изображения на пациенти, за да предскаже риска от рак на белия дроб.

Когато предшестващо КТ изследване за пациенти не е било налично на разположение, моделът на дълбоко учене е превъзхождал шест участващи в проучването рентгенолози, с 11% по-малко  фалшиви положителни резултати и 5% по-малко фалшиви негативни.

При наличието на предшестващи КТ данни за пациентите, ефективността на ИИ е била равна  на тези същите рентгенолози.

Това създава възможност за оптимизиране на процеса на проверка чрез компютърна помощ и автоматизация.

Докато по-голямата част от пациентите  остават нескринирани е бил показан потенциала за дълбоки модели на обучение, за да се увеличи точността, последователността и приемствеността на скрининга за рак на белия дроб и в световен мащаб.

AI се използва и като средство за намиране на други видове рак, включително тези на гърдата и кожата. Това изследване е допринесло за повече  данни и нарастване доказателството, че AI може да играе значима роля в медицината.

Отбелязва се също и, че работата по дълбокото учене трябва да бъде  потвърдена и за по-големи популации пациенти.

Източници на информация:

1.https://www.labroots.com/trending/cancer/14991/ai-improves-lung-cancer-detection-mit-study?fbclid=IwAR2FHlsmuDivsfIKwCiCxViVlcGQs7rtUBJJb6Dspleq1tlIKxNHIN9Y40E

   Send article as PDF   
Новости