Új mesterséges intelligencia algoritmus diagnosztizálhatja a tüdőrákot
A Behold.AI névre keresztelt algoritmus pozitív kezdeti eredményeket mutatott, hiszen több mint a felére csökkentette a kezdeti röntgenvizsgálat és a CT-vizsgálat (vagyis a tüdőrák kimutatásának arany standardja) közötti időt.
A mesterséges intelligencia technológia rangsorolja, hogy mely röntgenfelvételek igényelnek sürgős radiológusi figyelmet. Ennek köszönhetően a mellkasröntgen és a CT-vizsgálat közötti idő hét napról átlagosan 2,8 napra csökkent.
Dr. Paul Burn, a Somerset NHS Foundation Trust radiológus szakorvosa elmondta: "A radiológiai értekezleteken sokat beszéltek az mesterséges intelligenciáról, de kevés tapasztalatunk van a használatáról. Ezért alulról építkező kezdeményezéssel vágtunk bele az algoritmus tesztelésébe, azzal a céllal, hogy segítsen javítani a diagnózisokra szánt időt."
Egy tanulmány megállapította, hogy abból az 562 mellkasi vizsgálatból, amelyet az algoritmus magas megbízhatósággal normálisnak minősített, a radiológusok mindössze 13 esetben nem értettek egyet. Ez 97,7 százalékos negatív prediktív értéket eredményezett.
Új módszert biztosít a mesterséges intelligencia a tüdőrák kimutatására
A projekt támogatásához a Somerset, Wiltshire Avon és Gloucestershire Cancer Alliance (SWAG) intézmény is finanszírozást nyújtott. Patricia McLarnon, a SWAG vezetője kiemelte: "A Somerset, Wiltshire Avon és Gloucestershire Cancer Alliance pozitívan viszonyul az innovációhoz és ahhoz, hogy az hogyan támogathatja a hosszú távú célkitűzések elérését és a rákos megbetegedések gyógyulását."
"Örömmel ajánlottunk fel finanszírozást ennek támogatására, és köszönjük a Somerset NHS Foundation Trustnak és különösen Dr. Paul Burnnek, hogy helyben tesztelte ezt az innovációt, és segített a továbbfejlesztéséhez szükséges bizonyítékok összegyűjtésében, hogy azt a rákbetegek eredményeinek javítására szolgáló mechanizmusként ismerjék el" - tette hozzá.
A Somerset NHS Foundation Trust-nál nem először fordul elő, hogy a modern technológiát vetik be: korábban a virtuális valóságot használták az orvostanhallgatók és a kezdő orvosok képzésénél, most pedig ezzel az MI-kísérlettel fokozzák a fejlődését.
V.V.
