AI pagrįsti modeliai gali pranokti žmonių ekspertus nustatant kiaušidžių vėžį

AI pagrįsti modeliai gali pranokti žmonių ekspertus nustatant kiaušidžių vėžį

Naujas tarptautinis tyrimas, kurį vedė Švedijos Karolinska instituto mokslininkai, rodo, kad dirbtinio intelekto modeliai gali pranokti žmonių ekspertus nustatant kiaušidžių vėžį ultragarso nuotraukose. Tyrimas paskelbtas mNatūrali medicina.

„Kiaušidžių navikai yra dažni ir dažnai aptinkami atsitiktinai“, – sako profesorė Elisabeth Epstein iš Södersjukhuset (Stokholmo pietų bendrosios ligoninės) Klinikinių mokslų ir mokymo skyriaus Karolinska institute ir ligoninės Akušerijos ir ginekologijos skyriaus vyresnioji konsultantė. "Daugelyje pasaulio šalių labai trūksta ultragarso ekspertų, todėl kilo susirūpinimas dėl nereikalingų procedūrų ir vėluojančių vėžio diagnozių. Norėjome išsiaiškinti, ar AI galėtų papildyti žmonių ekspertus."

AI pranoksta ekspertus

Mokslininkai sukūrė ir patvirtino neuroninio tinklo modelius, galinčius atskirti gerybinius ir piktybinius kiaušidžių pažeidimus, mokydami ir išbandydami AI daugiau nei 17 000 ultragarsinių vaizdų, gautų iš 3 652 pacientų 20 ligoninių aštuoniose šalyse. Tada jie palygino modelių diagnostinį pajėgumą su didele ekspertų ir mažiau patyrusių ultragarso tyrėjų grupe.

Rezultatai parodė, kad dirbtinio intelekto modeliai aplenkė ir ekspertus, ir ne ekspertus nustatydami kiaušidžių vėžį, pasiekdami 86,3 proc. tikslumą, palyginti su atitinkamai 82,6 proc. ir 77,7 proc. ekspertų ir neekspertų.

Tai rodo, kad neuroninių tinklų modeliai gali būti vertinga pagalba diagnozuojant kiaušidžių vėžį, ypač sunkiai diagnozuojamais atvejais ir tais atvejais, kai trūksta ultragarso ekspertų.

Profesorė Elisabeth Epstein, Klinikinių mokslų ir mokymo skyrius, Södersjukhuset (Stokholmo pietų bendroji ligoninė), Karolinska Institutet

Sumažinti specialistų rekomendacijų poreikį

AI modeliai taip pat gali sumažinti ekspertų rekomendacijų poreikį. Imituotame skirstymo situacijoje AI palaikymas sumažino persiuntimų skaičių 63 proc., o klaidingų diagnozių skaičių – 18 proc. Tai gali paskatinti greitesnę ir ekonomiškesnę pacientų, turinčių kiaušidžių pažeidimus, priežiūrą.

Nepaisant daug žadančių rezultatų, mokslininkai pabrėžia, kad reikia atlikti tolesnius tyrimus, kol bus visiškai suprantamas visas neuroninių tinklų modelių potencialas ir jų klinikiniai apribojimai.

"Atliekant nuolatinius tyrimus ir plėtrą, dirbtinio intelekto įrankiai gali būti neatsiejama ateities sveikatos priežiūros dalis, atlaisvinant ekspertus ir optimizuojant ligoninės išteklius. Tačiau turime užtikrinti, kad juos būtų galima pritaikyti skirtingoms klinikinėms aplinkoms ir pacientų grupėms", - sako Filipas Christiansenas, profesoriaus Epsteino tyrimų grupės Karolinska institute doktorantas ir pirmasis KTH Karališkojo technologijų instituto Emir Konuk autorius.

AI palaikymo saugumo įvertinimas

Šiuo metu mokslininkai atlieka būsimus klinikinius tyrimus Södersjukhuset, kad įvertintų kasdienį AI įrankio klinikinį saugumą ir naudingumą. Būsimi tyrimai taip pat apims atsitiktinių imčių daugiacentrį tyrimą, kurio metu bus tiriamas poveikis pacientų valdymui ir sveikatos priežiūros išlaidoms.

Tyrimas buvo atliktas glaudžiai bendradarbiaujant su KTH Karališkojo technologijos instituto mokslininkais ir buvo finansuojamas iš Švedijos mokslinių tyrimų tarybos, Švedijos vėžio draugijos, Stokholmo regioninės tarybos, Radiumhemmet vėžio tyrimų fondų ir Wallenberg AI, autonominių sistemų ir programinės įrangos programos (WASP) dotacijų.

Elisabeth Epstein, Filip Christiansen ir trys bendraautoriai per kompaniją Intelligyn pateikė paraišką patentuoti kompiuterinės diagnostikos metodus. Elisabeth Epstein, Filip Christiansen ir Kevin Smith, KTH Karališkojo technologijos instituto mokslininkai, taip pat turi Intelligyn akcijų, kurių savanoris yra profesorius Epsteinas. Visą interesų konfliktų sąrašą galima rasti dokumente.

Šaltiniai: