AI skuteczniejsza w wykrywaniu raka piersi niż człowiek

Program badań oparty na AI, na podstawie którego przeprowadzono badanie, polega na analizie zdjęć rentgenowskich przez radiologa, a następnie przez oprogramowanie AI. W przypadku rozbieżności między opinią radiologa a wynikami AI, zdjęcia są oceniane przez drugiego radiologa. Według autora tego rozwiązania, czyli Bryana Haslama z firmy DeepHealth, taka procedura tworzy „nowatorski przepływ pracy”, który może przyczynić się do wcześniejszego wykrycia raka.

Analiza danych 747 604 kobiet, które w ciągu roku przeszły mammografię, pokazuje, że u kobiet zapisanych do programu wykrywalność raka była o 43 proc. wyższa w porównaniu do tych, które nie skorzystały z AI. Badania wykazały, że 22 proc. tego wzrostu wynika z faktu, że kobiety o podwyższonym ryzyku zachorowania częściej trafiają do tego typu programów, ale pozostałe 21 proc. to efekt samego zastosowania AI.

Wyniki pokazują również, że grupę kobiet korzystających z AI częściej kierowano na dodatkowe badania, które były bardziej trafne. Wartość predykcyjna (prawdopodobieństwo, że pozytywny wynik rzeczywiście oznacza raka) była o 15 proc. wyższa w tej grupie, co oznacza, że AI przyczynia się do bardziej precyzyjnych diagnoz.

Gregory Sorensen, współautor badania, zaznacza, że wiele kobiet chętnie korzysta z AI, widząc w niej narzędzie poprawiające jakość diagnostyki. Naukowcy planują już kolejne badania, w tym randomizowane próby kontrolowane, aby wyeliminować potencjalne uprzedzenia wynikające z dobrowolności wyboru programu. Wyrażają też nadzieję, że służby zdrowia zdecydują się na szerokie wdrożenie narzędzi i badań z wykorzystaniem AI, pomimo ich wyższych kosztów, aby jak najwięcej pacjentów mogło z nich korzystać.

Zwłaszcza że mammografia to niejedyne badanie, gdzie sztuczna inteligencja okazuje się niezwykle przydatna. Dziś dowiadujemy się bowiem, że AI może być dwukrotnie bardziej skuteczna niż obecne metody w określaniu momentu wystąpienia udaru, co może znacząco pomóc lekarzom w podejmowaniu decyzji dotyczących leczenia. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji do analizy skanów mózgu pacjentów możliwe byłoby odpowiednie leczenie nawet o 50 proc. więcej chorych.

Obecne metody polegają na wizualnej ocenie skanów przez lekarzy, co jest czasochłonne i podatne na błędy. Opracowany algorytm, stworzony przez naukowców z Imperial College London, Technische Universität München oraz Uniwersytetu w Edynburgu, wykorzystuje dodatkowe cechy skanów, takie jak tekstura, aby dokładniej określić czas wystąpienia udaru. W badaniu opublikowanym w NPJ Digital Medicine wykazano, że nowa metoda jest dwukrotnie bardziej precyzyjna niż tradycyjna ocena wizualna.

Kluczowe dla lekarzy jest poznanie czasu rozpoczęcia udaru oraz określenie, czy jego skutki można odwrócić. Posiadanie tych informacji w czasie rzeczywistym pozwoli podejmować trafniejsze decyzje w sytuacjach awaryjnych

---

Algorytm został przeszkolony na podstawie 800 skanów mózgu, gdzie znano dokładny czas wystąpienia udaru, a następnie przetestowany na 2 tys. pacjentów. Wyniki pokazały, że technologia może zostać w pełni zautomatyzowana, co umożliwia szybkie wprowadzenie jej do szpitali, w tym do systemów AI już stosowanych w publicznej służbie zdrowia na świecie.

Oba badania pokazują ogromny potencjał AI w medycynie i jeśli dalsze badania potwierdzą skuteczność i opłacalność takich programów, sztuczna inteligencja może stać się standardowym elementem badań, rewolucjonizując sposób diagnozowania wielu schorzeń, w tym onkologicznych.

***

Bądź na bieżąco i zostań jednym z 89 tys. obserwujących nasz fanpage - polub Geekweek na Facebooku i komentuj tam nasze artykuły!