AI на MIT открива 35% от случаите на рак на панкреаса в начален стадий
Изследователи от отдела CSAIL на Масачузетския софтуерен институт (MIT), който се занимава с компютърно инженерство и създаване на изкуствен интелект, са основали два логаритъма за машинно образование, които могат да откриват рак на панкреаса при по-висок предел от сегашните стандарти за диагностика.
Двата модела дружно се сплотяват, с цел да основат невронната мрежа PRISM. Тя е проектирана особено за разкриване на панкреатичен дуктален аденокарцином (PDAC) - най-разпространената форма на рак на панкреаса.
Настоящите общоприети критерии за скрининг на PDAC улавят към 10% от случаите при пациенти, изследвани от експерти. За съпоставяне, PRISM на MIT е в положение да разпознава 35% от случаите на PDAC.
Въпреки че потреблението на изкуствен интелект в региона на диагностиката не е нещо ново, PRISM на MIT се отличава с метода, по който е създаден. Невронната мрежа е програмирана въз основа на достъп до над 5 милиона разнородни набори от действителни електронни здравни досиета от институции в Съединени американски щати, което съгласно откривателите от екипа " надминава мащаба " на информацията, подавана на модел на изкуствен интелект в тази съответна област.
" Моделът употребява рутинни клинични и лабораторни данни, с цел да направи своите прогнози, а разнообразието на популацията на Съединени американски щати е забележителен прогрес спрямо други модели за диагностика на PDAC, които нормално са лимитирани до избрани географски райони ", споделя Кай Джиа, лекар от MIT CSAIL и старши създател на научната публикация, представен от Engadget.
Проектът PRISM на MIT стартира преди повече от шест години. Мотивацията за създаване на логаритъм, който може да открива PDAC на ранен стадий, е обвързвана с обстоятелството, че множеството пациенти се диагностицират в по-късните стадии от развиването на болестта, а към 80% се диагностицират прекомерно късно.
AI работи, като проучва демографските данни на пациента, предходни диагнози, сегашни и предходни медикаменти в пациентските проекти и лабораторни резултати. В цялост моделът може да предвижда и вероятността от поява на рак, като проучва данните от електронните здравни досиета дружно с възрастта на пациента и някои рискови фактори, свързани с метода му на живот.
Това не е първият опит на Масачузетския софтуерен институт за създаване на модел на изкуствен интелект, който може да предсказва риска от рак. Учебното заведение създава и метод за образование на модели за прогнозиране на риска от рак на гърдата измежду дамите, употребявайки записи от мамографии. В тази тенденция на проучване специалистите на MIT удостоверяват, че колкото по-разнообразни са наборите от данни, толкоз по-добре AI се оправя с диагностицирането на ракови болести при разнообразни раси и популации.
Продължаващото създаване на модели на AI, които могат да предвиждат вероятността за рак, освен ще усъвършенства резултатите за пациентите, откакто злокачественото заболяване се разпознава по-рано, само че и ще понижи натоварването на медицинските експерти. Пазарът на AI в диагностиката е толкоз подготвен за промени, че провокира интереса на огромни софтуерни компании като IBM, която се пробва да сътвори AI стратегия, откриваща рак на гърдата една година преди той да се появи.
Двата модела дружно се сплотяват, с цел да основат невронната мрежа PRISM. Тя е проектирана особено за разкриване на панкреатичен дуктален аденокарцином (PDAC) - най-разпространената форма на рак на панкреаса.
Настоящите общоприети критерии за скрининг на PDAC улавят към 10% от случаите при пациенти, изследвани от експерти. За съпоставяне, PRISM на MIT е в положение да разпознава 35% от случаите на PDAC.
Въпреки че потреблението на изкуствен интелект в региона на диагностиката не е нещо ново, PRISM на MIT се отличава с метода, по който е създаден. Невронната мрежа е програмирана въз основа на достъп до над 5 милиона разнородни набори от действителни електронни здравни досиета от институции в Съединени американски щати, което съгласно откривателите от екипа " надминава мащаба " на информацията, подавана на модел на изкуствен интелект в тази съответна област.
" Моделът употребява рутинни клинични и лабораторни данни, с цел да направи своите прогнози, а разнообразието на популацията на Съединени американски щати е забележителен прогрес спрямо други модели за диагностика на PDAC, които нормално са лимитирани до избрани географски райони ", споделя Кай Джиа, лекар от MIT CSAIL и старши създател на научната публикация, представен от Engadget.
Проектът PRISM на MIT стартира преди повече от шест години. Мотивацията за създаване на логаритъм, който може да открива PDAC на ранен стадий, е обвързвана с обстоятелството, че множеството пациенти се диагностицират в по-късните стадии от развиването на болестта, а към 80% се диагностицират прекомерно късно.
AI работи, като проучва демографските данни на пациента, предходни диагнози, сегашни и предходни медикаменти в пациентските проекти и лабораторни резултати. В цялост моделът може да предвижда и вероятността от поява на рак, като проучва данните от електронните здравни досиета дружно с възрастта на пациента и някои рискови фактори, свързани с метода му на живот.
Това не е първият опит на Масачузетския софтуерен институт за създаване на модел на изкуствен интелект, който може да предсказва риска от рак. Учебното заведение създава и метод за образование на модели за прогнозиране на риска от рак на гърдата измежду дамите, употребявайки записи от мамографии. В тази тенденция на проучване специалистите на MIT удостоверяват, че колкото по-разнообразни са наборите от данни, толкоз по-добре AI се оправя с диагностицирането на ракови болести при разнообразни раси и популации.
Продължаващото създаване на модели на AI, които могат да предвиждат вероятността за рак, освен ще усъвършенства резултатите за пациентите, откакто злокачественото заболяване се разпознава по-рано, само че и ще понижи натоварването на медицинските експерти. Пазарът на AI в диагностиката е толкоз подготвен за промени, че провокира интереса на огромни софтуерни компании като IBM, която се пробва да сътвори AI стратегия, откриваща рак на гърдата една година преди той да се появи.
Източник: profit.bg
КОМЕНТАРИ