Mindössze 18 milliszekundum alatt képes felismerni az endometriózis két fontos jelét egy új mesterséges intelligencia-rendszer, melyet az Adelaide Egyetem kutatói fejlesztettek ki.
Egy új mesterséges intelligencia-alapú eszköz mindössze 18 milliszekundum alatt képes felismerni az előrehaladott endometriózis két fontos jelét a kismedencei felvételeken.
Az EndoFusion fejlesztői szerint a technológia a jövőben segíthet felgyorsítani a nehezen diagnosztizálható betegség azonosítását.
Egyetlen vizsgálatból is felismerheti a jeleket
Az EndoFusion az Adelaide Egyetem (Adelaide University) kutatóinak vezetésével zajló IMAGENDO kutatási program részeként készült. A rendszer különlegessége, hogy az MRI- és a hüvelyi ultrahangvizsgálatok adataiból is képes tanulni.
A két képalkotó módszer ugyanis nem ugyanazokat a jeleket érzékeli a leghatékonyabban. Az új mesterséges intelligencia-rendszer ezeket az információkat egyesíti, így egyetlen vizsgálatból is megpróbálhatja felismerni az endometriózis két fontos jelzőjét.
„A jelenlegi képalkotó módszerek mindegyikének megvannak a maga erősségei, amikor az endometriózis valószínűségét jelző két gyakori markert kell felismerni, miközben a betegek gyakran csak az egyik vizsgálathoz férnek hozzá” – mondta Jodie Avery, az Adelaide University kutatója.
Olvasd el: Korán felismerheti a veszélyeztetett várandósságokat a mesterséges intelligencia
A szakember szerint emiatt egyes páciensek hátrányba kerülhetnek, ha éppen az adott elváltozás felismerésére kevésbé alkalmas vizsgálaton esnek át. Ráadásul bizonyos képalkotó eljárások eredményessége függhet a kezelő tapasztalatától – s mellette költséges is lehet.
A mesterséges intelligencia több mint 9 ezer MRI-felvételen tanult
Az EndoFusion jelenleg még korai fejlesztési szakaszban van. A mesterséges intelligenciát négy adatbázis információival tanították, amelyek több mint 9 ezer női kismedencei MRI-felvételt és több mint 800 hüvelyi ultrahangos vizsgálatot tartalmazott.
A kutatók azt vizsgálták, vajon a rendszer mennyire képes megkülönböztetni az endometriózissal érintett és nem érintett eseteket.
„Kiderült, hogy az EndoFusion az esetek 83 százalékában képes volt helyes diagnózist adni, ami pontosabb volt az összes összehasonlított modellnél” – mondta Yuan Zhang, az Adelaide University Robinson Research Institute és az Australian Institute for Machine Learning kutatója.
Gyakran nehéz az endometriózis felismerése
Az endometriózis világszerte több mint 190 millió nőt érintő krónikus betegség. Akkor alakul ki, amikor a méh belső nyálkahártyájához hasonló szövet a méhen kívül jelenik meg. Többek között hasi fájdalmat, erős menstruációt, puffadást, fáradtságot és termékenységi problémákat okozhat.
A betegség felismerése gyakran hosszadalmas, s bizonyos esetekben a léziók sebészeti úton történő azonosítására is szükség lehet. A műtét azonban költségesebb, kockázatokkal jár és időigényesebb lehet.
„A pontos, nem invazív, korai diagnosztikai módszerek fejlesztése kulcsfontosságú a diagnózisig eltelt idő és az ezzel járó költségek csökkentéséhez” – hangsúlyozta Avery.
A mesterséges intelligencia még nem válthatja ki az orvosokat
A kutatók szerint az EndoFusion egyelőre nem kész diagnosztikai eszköz, hanem egy ígéretes fejlesztés, amely további vizsgálatokat igényel. A következő lépés az adatbázis bővítése lesz, újabb endometriózis-markerekkel, hogy tovább javítsák a rendszer pontosságát.
A cél az, hogy a jövőben az orvosok egyetlen képalkotó vizsgálat eredménye alapján is segítséget kaphassanak annak megállapításához, fennáll-e az endometriózis egy páciens esetében.
„Pozitív előrelépésről van szó, amely közelebb visz minket egy olyan jövőhöz, melyben egy MI-eszköz segíthet a klinikusoknak gyorsabb és pontosabb diagnózist felállítani, műtét nélkül” – mondta Zhang.
A kutató szerint a technológia később más, többféle képalkotó eljárást igénylő betegségek vizsgálatában is hasznos lehet – például egyes nőgyógyászati problémák, prosztata- és emlőrák, illetve magzati rendellenességek esetében.
Forrás: medicalxpress
B.A.
