Tekoälypohjaiset mallit voivat ylittää ihmisen asiantuntijat munasarjasyövän havaitsemisessa

Tekoälypohjaiset mallit voivat ylittää ihmisen asiantuntijat munasarjasyövän havaitsemisessa

Ruotsin Karolinska Institutetin tutkijoiden johtama uusi kansainvälinen tutkimus osoittaa, että tekoälypohjaiset mallit voivat ylittää ihmisen asiantuntijat munasarjasyövän tunnistamisessa ultraäänikuvissa. Tutkimus on julkaistu vLuonnonlääketiede.

"Munasarjakasvaimet ovat yleisiä ja ne löydetään usein sattumalta", sanoo professori Elisabeth Epstein Södersjukhusetin (Tukholman eteläisen yleissairaalan) kliinisen tieteen ja koulutuksen osastolta Karolinska Institutetissa ja vanhempi konsultti sairaalan synnytys- ja gynekologian osastolla. "Ultraääniasiantuntijoista on kova pula monissa osissa maailmaa, mikä on johtanut huoliin tarpeettomista toimenpiteistä ja viivästyneistä syöpädiagnooseista. Halusimme selvittää, voisiko tekoäly täydentää ihmisten asiantuntijoita."

AI päihittää asiantuntijat

Tutkijat kehittivät ja validoivat hermoverkkomalleja, jotka pystyvät erottamaan hyvänlaatuiset ja pahanlaatuiset munasarjavauriot kouluttamalla ja testaamalla tekoälyä yli 17 000 ultraäänikuvalla 3 652 potilaasta 20 sairaalassa kahdeksassa maassa. Sen jälkeen he vertasivat mallien diagnostista kapasiteettia suureen joukkoon asiantuntijoita ja vähemmän kokeneita ultraäänitutkijia.

Tulokset osoittivat, että tekoälymallit ylittivät sekä asiantuntijat että ei-asiantuntijat munasarjasyövän havaitsemisessa saavuttaen 86,3 prosentin tarkkuuden verrattuna 82,6 prosenttiin ja 77,7 prosenttiin asiantuntijoiden ja ei-asiantuntijoiden kohdalla.

Tämä viittaa siihen, että hermoverkkomallit voivat olla arvokas apu munasarjasyövän diagnosoinnissa erityisesti vaikeasti diagnosoitavissa tapauksissa ja tilanteissa, joissa ultraääniasiantuntijoista on pulaa.

Professori Elisabeth Epstein, Kliinisen tieteen ja koulutuksen laitos, Södersjukhuset (Tukholman eteläinen yleissairaala), Karolinska Institutet

Vähentää asiantuntijasuositusten tarvetta

AI-mallit voivat myös vähentää asiantuntijasuositusten tarvetta. Simuloidussa lajittelutilanteessa tekoälytuki vähensi lähetteiden määrää 63 prosenttia ja virhediagnoosien määrää 18 prosenttia. Tämä voi johtaa nopeampaan ja kustannustehokkaampaan hoitoon potilaille, joilla on munasarjavaurioita.

Lupaavista tuloksista huolimatta tutkijat korostavat, että lisätutkimuksia tarvitaan ennen kuin hermoverkkomallien koko potentiaali ja niiden kliiniset rajoitukset ymmärretään täysin.

"Jatkuvan tutkimuksen ja kehityksen ansiosta tekoälypohjaiset työkalut voivat olla olennainen osa huomisen terveydenhuoltoa, vapauttaen asiantuntijoita ja optimoimalla sairaalaresursseja. Meidän on kuitenkin varmistettava, että ne voidaan mukauttaa erilaisiin kliinisiin ympäristöihin ja potilasryhmiin", sanoo Filip Christiansen, professori Epsteinin tutkimusryhmän tohtoriopiskelija Karolinska Institutetissa ja ensimmäinen kirjoittaja Emir Konukin kanssa KTH Royal Institutesta.

AI-tuen turvallisuuden arviointi

Tutkijat tekevät parhaillaan Södersjukhusetissa tulevia kliinisiä tutkimuksia arvioidakseen tekoälytyökalun päivittäistä kliinistä turvallisuutta ja käyttökelpoisuutta. Tulevaan tutkimukseen kuuluu myös satunnaistettu monikeskustutkimus, jossa tarkastellaan vaikutuksia potilashoitoon ja terveydenhuollon kustannuksiin.

Tutkimus tehtiin läheisessä yhteistyössä KTH:n kuninkaallisen teknologiainstituutin tutkijoiden kanssa, ja se rahoitettiin Ruotsin tutkimusneuvoston, Swedish Cancer Societyn, Tukholman alueneuvoston, Radiumhemmet Cancer Research Funds:n ja Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP) apurahoilla.

Elisabeth Epstein, Filip Christiansen ja kolme kirjoittajaa ovat hakeneet patenttia tietokoneavusteisen diagnostiikan menetelmille Intelligyn-yhtiön kautta. KTH Royal Institute of Technologyn tutkijat Elisabeth Epstein, Filip Christiansen ja Kevin Smith omistavat myös Intelligynin osakkeita, jonka vapaaehtoisena johtajana toimii professori Epstein. Täydellinen luettelo eturistiriidoista löytyy lehdestä.

Lähteet: