2025. 06. 06. - 10:19
Felfedezték a világ leggyorsabb klinikai eszközét, ami a rákot is azonnal felismeri?
Egy japán kutatócsoport áttörése új korszakot nyit a diagnosztikában: mesterséges intelligencia szuperszámítógép nélkül.
A Tokiói Tudományos Intézet új fejlesztése alapjaiban változtathatja meg a rákdiagnosztikát világszerte és nem, nem kell hozzá sem szuperszámítógép, sem több milliós adattömeg. Kenji Suzuki professzor és csapata bemutatták azt az áttörő mély tanulási modellt, amely egy hétköznapi laptopon fut, mégis felülmúlja a világ vezető mesterséges intelligencia rendszereit a tüdőrák diagnosztizálásában. Ez nemcsak technológiai bravúr, hanem történelmi lépés az egészségügyi hozzáférés demokratizálása felé.
A mesterséges intelligencia jelenlegi trendjei azt mutatják, hogy egyre nagyobb modellekhez egyre több adat és energia szükséges. Suzuki azonban teljesen más irányba indult: modelljét mindössze 68 CT-képből tanította meg, egyetlen laptop segítségével. Nem a megszokott „big data” szemléletet követte, hanem a képek egyedi pixeleiből tanult, miközben olyan eredményeket ért el, amelyek a hagyományos csúcstechnológiás rendszereknek is becsületére válnának.
Pár perc alatt betanítva: a mesterséges intelligencia, ami újraírja az onkológiát
A 3D MTANN (Massive-Training Artificial Neural Network) modell kiemelkedő teljesítményt nyújtott, az AUC-mutatója elérte a 0,92-t, míg a nagynevű riválisok, mint a Vision Transformer és a 3D ResNet csupán 0,53 és 0,59 értéket produkáltak. És ami igazán megdöbbentő: az egész betanítási folyamat mindössze 8 perc 20 másodpercet vett igénybe egy MacBook Air-en. A diagnózis 47 ezredmásodperc alatt születik meg, ennél gyorsabb klinikai eszközt ma nem ismer az emberiség.
A jelentőségre nemcsak az orvostudomány, hanem a környezetvédelem is felfigyelt: a mesterséges intelligencia terjedése hatalmas energia igénnyel jár, de ez a modell megmutatta, hogy erőforrás-hatékony is lehet. Suzuki szerint ez a technológia segíthet megelőzni a globális energiahiányt, amelyet a mesterséges intelligencia iparág növekedése előidézhet. Nem mellesleg, a módszer különösen alkalmas ritka betegségek felismerésére, ahol a tanulási adat ritka kincs.
Suzuki professzor neve nem ismeretlen a szakmában: 25 éve kutatja a mesterséges intelligencia és az orvosi képalkotás hatásterületét. Több mint 400 publikációval, 40 szabadalommal és két RSNA fődíjjal a háta mögött, jelenleg is az egyik legelismertebb tudós a világon ezen a téren. Kutatócsoportja ma is azon dolgozik, hogy a mesterséges intelligencia és a klinikai gyakorlat közti távolságot végleg eltörölje.
CS.SZ.
