Създадоха ИИ, който много точно идентифицира рака на белия дроб
Изследователи сътвориха модел с изкуствен интелект, който може тъкмо да разпознава рака в ранните му стадии, което съгласно тях може да форсира диагностицирането на болестта и лекуването на пациентите.
Ракът е водеща причина за гибел в международен мащаб. Според Световната здравна организация, към 10 милиона души умират от него всяка година или съвсем всеки шести. В доста случаи обаче заболяването може да бъде спряна, в случай че бъде открита и лекувана в точния момент.
Модел на изкуствен интелект, създаден от специалисти на Royal Marsden NHS Foundation, Института за проучване на рака в Лондон и Имперския лицей в Лондон, може да дефинира дали анормалните формирания, открити при сканиране с компютърна томография (CT), са злокачествени. Резултатите от проучването са оповестени в Lancet eBioMedicine.
Екипът употребява компютърна томография на към 500 пациенти с огромни белодробни възли, с цел да създаде логаритъм за изкуствен интелект, употребявайки радиомика. Този способ може да извлече жизненоважна информация от медицинските изображения, които са сложни за виждане от човешкото око. След това, ИИ-моделът беше тестван, с цел да се види дали може тъкмо да разпознава раковите формирания.
В проучването е употребена мярка, наречена повърхност под кривата (AUC), с цел да се види какъв брой ефикасен е моделът при прогнозиране на рака. АUC 1 значи, че моделът е съвършен, до момента в който 0,5 може да се чака, че моделът просто гадае на инцидентен принцип. Резултатите демонстрират, че AI-моделът може да дефинира риска от рак на всеки възел с AUC от 0,87. Показателите се усъвършенстват по скалата на Brock, която сега се употребява в клиниката, и възлизат на 0,67. Моделът също се показва сравнимо с резултата на Herder – различен тест, който има AUC от 0,83. Моделът на ИИ може също по този начин да помогне на лекарите да вземат по-бързи решения по отношение на пациентите с необикновени растежи на образуванията, които сега са изложени на междинен риск.
Екипът акцентира, че изследването към момента е на ранен стадий. Ще бъдат нужни спомагателни проби, преди моделът да бъде внедрен в системите на опазването на здравето.
