2025. 02. 03. - 09:25
Majdnem 100 százalékos pontosság: tüdőbetegségeket diagnosztizálhat a mesterséges intelligencia
Tüdőbetegségek diagnosztizálására képezik ki a kutatók a mesterséges intelligenciát – ennek köszönhetően az több mint 96 százalékos pontossággal képes lesz azonosítani a bajt.
A mesterséges intelligencia hatalmas segítség lehet a tüdőbetegségek azonosításában. A radiológus legjobb barátjává válhat – különösen, hogy a kutatók már képezik a tüdőgyulladás, a Covid-19 és más tüdőproblémák pontos diagnosztizálásának technológiáját.
A Charles Darwin Egyetem (CDU), a United International University és az Ausztrál Katolikus Egyetem (ACU) kutatóinak új tanulmánya egy mesterséges intelligencia-modell kifejlesztéséről és betanításáról számolt be, melynek célja a tüdő ultrahangos videóinak elemzése és a légúti betegségek diagnosztizálása.
A tanulmányt a Frontiers in Computer Science folyóiratban közölték.
Így működik a mesterséges intelligencia-modell
A modell működéséről annyit tudni, hogy az minden egyes videokockát megvizsgál, megtalálja a tüdő fontos jellemzőit - s felméri a videokockák sorrendjét, hogy megértse a tüdő időbeli mintázatait. Olvasd el: Jöhetnek a mesterséges intelligencia-vezérlésű tüdő ultrahang-képek?
Majdnem 100 százalékos pontosság: tüdőbetegségeket diagnosztizálhat a mesterséges intelligencia
A modell ezt követően azonosítja a különböző tüdőbetegségekre utaló specifikus mintákat, s ezen információk alapján az ultrahangot olyan diagnosztikai kategóriába sorolja, mint a normál állapot, tüdőgyulladás, Covid-19 vagy egyéb tüdőbetegségek.
Niusha Shafiabady, a tanulmány társszerzője, a CDU adjunktusa elmondta: a modell 96,57 százalékos pontossággal rendelkezik – a mesterséges intelligencia-elemzéseket orvosi szakemberek ellenőrizték.
Közel 100 százalékos pontosság
A modell mesterséges intelligencia technikákat is használ, hogy megmutassa a radiológusoknak, miért hozott bizonyos döntéseket, így könnyebben bízhatnak és megérthetik az eredményeket - jelezte Shafiabady.
A modell magyarázható mesterséges intelligenciát alkalmaz, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy megértsék azt és megbízhassanak a gépi tanulási algoritmusok által létrehozott eredményekben.
„A javasolt modell magyarázhatóságának célja ennek a megközelítésnek a megbízhatóságának növelése” - mondta Shafiabady.
Hozzátette: a rendszer vizuális eszközökkel, például hőtérképekkel mutatja meg az orvosoknak, hogy miért hozott meg bizonyos döntéseket. Ez az értelmezési technika nagy segítség a radiológusnak a fókuszterület lokalizálásában és jelentősen javítja a klinikai átláthatóságot.
„A modell segít az orvosoknak a tüdőbetegségek gyors és pontos diagnosztizálásában, támogatja a döntéshozatalt, időt takarít meg és értékes képzési eszközként szolgál” – mondta el Shafiabady docens.
Több betegség azonosítására kiképezhető a mesterséges intelligencia-modell
Meglátása szerint ha megfelelő adatokkal látják el, az MI-modellt több betegség, például tuberkulózis, fekete tüdő, asztma, rák, krónikus tüdőbetegség és tüdőfibrózis azonosítására is ki lehet képezni.
A kutatás lehetséges módjai közé tartozik a modell képzése más képalkotások, például CT-vizsgálatok és röntgensugarak értékelésére.
B.A.
