Wyniki nowego badania: radiolodzy wspomagani sztuczną inteligencją przeprowadzają badania przesiewowe
Badanie na dużą skalę opublikowane w czasopiśmieLancet Digital Health jest pierwszym, który bezpośrednio porównuje skuteczność sztucznej inteligencji w badaniach przesiewowych raka piersi, niezależnie od tego, czy jest używany samodzielnie, czy jako żywy asystent. Naukowcy mają nadzieję, że takie systemy mogą wykrywać nowotwory, których brakuje konwencjonalnym specjalistom. Pomoże to zwolnić czas radiologów, aby mogli przyjrzeć się większej liczbie pacjentów.
To oprogramowanie zostało opracowane przezVara to startup z Niemiec, który również prowadził badanie. Sztuczna inteligencja firmy jest już wykorzystywana w ponad jednej czwartej ośrodków badań przesiewowych raka piersi w Niemczech, a na początku tego roku została wprowadzona do szpitali w Meksyku i Grecji.
Zespół Vara z pomocą radiologów zSzpital Uniwersytecki w Essen w Niemczech i Centrum Onkologiczne Memorial Sloan Kettering w Nowym Jorku przetestowały dwa podejścia. W pierwszym przypadku AI niezależnie analizuje mammogramy. W innym przypadku sztuczna inteligencja automatycznie rozróżnia zdjęcia, które według niej wyglądają normalnie, od tych, które budzą niepokój. Ten ostatni wysyła do radiologa, który przegląda je, zanim zobaczy wynik AI. Algorytm wyśle ostrzeżenie, jeśli wykryje raka, a lekarz tego nie zrobił.
Vara dostarczyła narzędzie do trenowania sieci neuronowejDane AI z ponad 367 000 mammogramów, w tym notatki radiologów, wstępne oceny i informacje o tym, czy pacjentka ma nowotwór, aby dowiedzieć się, jak umieścić te obrazy w jednej z trzech kategorii – „pewna diagnoza”, „niepewna diagnoza”, „dokładna diagnoza” " choroba". Wnioski wyciągnięte z obu podejść porównano następnie z decyzjami podjętymi przez prawdziwych radiologów na podstawie 82 851 mammogramów uzyskanych z ośrodków badań przesiewowych.
Kiedy algorytmy i lekarze współpracują ze sobąbyły o 3,6% lepsze w wykrywaniu raka piersi. Takie podejście pozwoliło nam automatycznie odłożyć na bok zdjęcia, które wyglądały normalnie. Ta intensywna racjonalizacja może zmniejszyć obciążenie radiologów.
jak AI znajduje podejrzane obszary na obrazach
Wyniki nieprawidłowe lub nieoczywisteskany wymagają ponownego zbadania. Ale radiolodzy badający mammografię pomijają jeden na osiem przypadków raka. Zmęczenie, nadmierny wysiłek, a nawet pora dnia wpływają na to, jak dobrze radiolodzy mogą wykrywać guzy podczas oglądania tysięcy obrazów. Wizualnie subtelne objawy są również mniej niepokojące, a gęsta tkanka piersi, która występuje głównie u młodszych pacjentów, sprawia, że objawy raka są trudniejsze do zauważenia.
Takie podejście może zmniejszyć niedobór radiologów,zwłaszcza w krajach, w których na miliony pacjentów przypada jeden radiolog. Nawet w Stanach Zjednoczonych, które mają proporcjonalnie 10 razy więcej radiologów niż w Indiach, przewiduje się, że do 2033 roku zabraknie 17 000 specjalistów.
Czytaj więcej:
Naukowcy znaleźli „puszkę Pandory” w trzewiach Ziemi: energia stamtąd zasila życie na planecie
Główny mit o dinozaurach został obalony: naukowcy zrozumieli, jak gady zawładnęły planetą
350 milionów lat temu coś dziwnego wydarzyło się na Ziemi: wpłynęło to na możliwość zamieszkania