Modeli temeljeni na umjetnoj inteligenciji mogu nadmašiti ljudske stručnjake u otkrivanju raka jajnika

Modeli temeljeni na umjetnoj inteligenciji mogu nadmašiti ljudske stručnjake u otkrivanju raka jajnika

Nova međunarodna studija koju su vodili istraživači s Karolinska Instituteta u Švedskoj pokazuje da modeli temeljeni na umjetnoj inteligenciji mogu nadmašiti ljudske stručnjake u prepoznavanju raka jajnika na ultrazvučnim slikama. Studija je objavljena uPrirodni lijek.

"Tumori jajnika su česti i često se otkrivaju slučajno", kaže profesorica Elisabeth Epstein s Odjela za kliničku znanost i obuku u Södersjukhuset (Stockholm South General Hospital) na Karolinska Institutetu i viša konzultantica na bolničkom Odjelu za porodništvo i ginekologiju. "U mnogim dijelovima svijeta postoji ozbiljan nedostatak stručnjaka za ultrazvuk, što je dovelo do zabrinutosti zbog nepotrebnih postupaka i odgođene dijagnoze raka. Htjeli smo saznati može li umjetna inteligencija nadopuniti ljudske stručnjake."

AI nadmašuje stručnjake

Istraživači su razvili i potvrdili modele neuronske mreže koji mogu razlikovati benigne i maligne lezije jajnika obukom i testiranjem AI na više od 17.000 ultrazvučnih slika od 3.652 pacijenta u 20 bolnica u osam zemalja. Zatim su usporedili dijagnostički kapacitet modela s velikom skupinom stručnjaka i manje iskusnih ultrazvučnih ispitivača.

Rezultati su pokazali da su AI modeli nadmašili i stručnjake i nestručnjake u otkrivanju raka jajnika, postigavši ​​stopu točnosti od 86,3 posto, u usporedbi s 82,6 posto odnosno 77,7 posto za stručnjake i nestručnjake.

Ovo sugerira da modeli neuronske mreže mogu biti dragocjena pomoć u dijagnostici raka jajnika, posebno u slučajevima koji se teško dijagnosticiraju i u situacijama kada postoji manjak stručnjaka za ultrazvuk.”

Profesorica Elisabeth Epstein, Odjel za kliničku znanost i obuku, Södersjukhuset (Opća bolnica Stockholm South), Karolinska Institutet

Smanjenje potrebe za stručnim preporukama

AI modeli također mogu smanjiti potrebu za preporukama stručnjaka. U simuliranoj trijažnoj situaciji, AI podrška smanjila je broj preporuka za 63 posto i stopu pogrešnih dijagnoza za 18 posto. To može dovesti do brže i isplativije skrbi za pacijentice s lezijama jajnika.

Unatoč obećavajućim rezultatima, istraživači naglašavaju da su potrebna daljnja istraživanja prije nego što se u potpunosti shvati puni potencijal modela neuronske mreže i njihova klinička ograničenja.

"Kroz kontinuirano istraživanje i razvoj, alati temeljeni na umjetnoj inteligenciji mogu biti sastavni dio sutrašnje zdravstvene skrbi, oslobađajući stručnjake i optimizirajući bolničke resurse. Međutim, moramo osigurati da se mogu prilagoditi različitim kliničkim okruženjima i skupinama pacijenata", kaže Filip Christiansen, doktorand u istraživačkoj grupi profesora Epsteina na Karolinska Institutetu i prvi autor s Emirom Konukom na KTH Royal Institute of Technology.

Procjena sigurnosti AI podrške

Istraživači trenutno provode prospektivna klinička ispitivanja u Södersjukhusetu kako bi procijenili svakodnevnu kliničku sigurnost i korisnost AI alata. Buduća istraživanja također će uključivati ​​randomizirano multicentrično ispitivanje kako bi se ispitao učinak na liječenje pacijenata i troškove zdravstvene skrbi.

Studija je provedena u bliskoj suradnji s istraživačima na Kraljevskom institutu za tehnologiju KTH, a financirana je donacijama Švedskog istraživačkog vijeća, Švedskog društva za borbu protiv raka, Regionalnog vijeća Stockholma, Fondova za istraživanje raka Radiumhemmet i Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP).

Elisabeth Epstein, Filip Christiansen i tri koautora prijavili su patent za metode računalno potpomognute dijagnostike preko tvrtke Intelligyn. Elisabeth Epstein, Filip Christiansen i Kevin Smith, istraživači na KTH Royal Institute of Technology, također posjeduju dionice u Intelligynu, za koji je profesor Epstein volonterski menadžer. Potpuni popis sukoba interesa možete pronaći u radu.

Izvori: