Mesterséges intelligencia segítheti a vastagbélrák felderítését
A tanulmányban részt vevő kutatók szerint a patológusok rendszeresen több ezer szövettani képet értékelnek és címkéznek, hogy megállapítsák, jelen van-e a vastagbélrák a betegeknél. Átlagos munkaterhelésük azonban az utóbbi időben jelentősen megnőtt, ami nem szándékos téves diagnózisokhoz vezethet.
"Annak ellenére, hogy munkájuk nagy része ismétlődő, a legtöbb patológus rendkívül elfoglalt, mert hatalmas igény van arra, amit csinálnak. Ugyanakkor világszerte hiány van képzett szakemberekből, különösen sok fejlődő országban" - mondta Hong-Wen Deng, a Tulane Egyetem Orvosi Karának professzora és a Tulane Biomedikai Informatikai és Genomikai Központjának igazgatója egy sajtóközleményben.
"Ez a tanulmány forradalmi, mert sikeresen használtuk fel a mesterséges intelligenciát a vastagbélrák költséghatékony azonosítására és diagnosztizálására, ami végső soron csökkentheti a patológusok munkaterhelését".
A kutatócsoport több mint 13.000 vastagbélrákról készült képet gyűjtött össze 8.803 alanyról és 13 független rákközpontból Kínában, Németországban és az Egyesült Államokban. Ezután a technikusok által véletlenszerűen kiválasztott képek felhasználásával a kutatók egy gépi tanulási programot építettek.
A vastagbélrákkal veheti fel a harcot a mesterséges intelligencia
A program lehetővé teszi, hogy a számítógép felismerje a vastagbélrákot ábrázoló képeket, amely Európában és az Egyesült Államokban az egyik leggyakoribb oka a rák okozta halálozásnak.
"A tanulmány kihívásai a komplex nagy képméretekből, az összetett formákból, textúrákból és a nukleáris festődés szövettani változásaiból adódtak" - magyarázta Deng. "Amikor pedig a mesterséges intelligenciát a vastagbélrák diagnosztizálására használtuk, a teljesítmény a valódi patológusokéhoz hasonlónak, sőt sok esetben jobbnak mutatkozott."
Deng és csapata egy teljesítménymérő eszközt használt a vizsgálat sikerének meghatározására. Miután összehasonlították a számítógép eredményeit a patológusok munkájával, azt látták, hogy az átlagos patológus körülbelül 0,969 pontot ért el a vastagbélrák pontos azonosítása során. A mesterséges intelligenciával felvértezett számítógépes program átlagos pontszáma viszont 0,98 volt, ami tehát valamivel pontosabbnak bizonyult, mint a patológusok kézi adatai.
Deng reméli, hogy a tanulmány hatással lesz a patológusokra, hogy több előszűrési technológiát használjanak a diagnózis felgyorsítása érdekében.
"Még mindig a kutatási fázisban van, vagyis még nem hoztuk kereskedelmi forgalomba, mivel először felhasználóbarátabbá kell tennünk, illetve több klinikai környezetben kell tesztelnünk. De ahogy továbbfejlesztjük, remélhetőleg a jövőben másfajta ráktípusoknál is alkalmazható lesz. A mesterséges intelligencia használata felgyorsíthatja a rák diagnosztizálásának folyamatát, és sok időt takaríthat meg mind a betegek, mind a klinikusok számára" - vélekedett a professzor.
V.V.
