Modely založené na AI môžu prekonať ľudských expertov pri zisťovaní rakoviny vaječníkov

Modely založené na AI môžu prekonať ľudských expertov pri zisťovaní rakoviny vaječníkov

Nová medzinárodná štúdia vedená výskumníkmi z Karolinska Institutet vo Švédsku ukazuje, že modely založené na AI dokážu prekonať ľudských expertov pri identifikácii rakoviny vaječníkov na ultrazvukových snímkach. Štúdia je publikovaná vPrírodná medicína.

"Nádory vaječníkov sú bežné a často sú objavené náhodou," hovorí profesorka Elisabeth Epstein z oddelenia klinickej vedy a školenia v Södersjukhuset (Štokholmská južná všeobecná nemocnica) v Karolinska Institutet a hlavná konzultantka na oddelení pôrodníctva a gynekológie v nemocnici. "V mnohých častiach sveta je vážny nedostatok odborníkov na ultrazvuk, čo viedlo k obavám zo zbytočných zákrokov a oneskorených diagnóz rakoviny. Chceli sme zistiť, či by AI mohla doplniť ľudských odborníkov."

AI prekonáva odborníkov

Výskumníci vyvinuli a overili modely neurónovej siete schopné rozlíšiť medzi benígnymi a malígnymi ovariálnymi léziami tréningom a testovaním AI na viac ako 17 000 ultrazvukových snímkach od 3 652 pacientov v 20 nemocniciach v ôsmich krajinách. Potom porovnali diagnostickú kapacitu modelov s veľkou skupinou expertov a menej skúsených ultrazvukových vyšetrovateľov.

Výsledky ukázali, že modely AI prekonali expertov aj neodborníkov pri zisťovaní rakoviny vaječníkov, pričom dosiahli mieru presnosti 86,3 percenta v porovnaní s 82,6 percentami a 77,7 percentami v prípade expertov a laikov.

To naznačuje, že modely neurónových sietí môžu byť cenným pomocníkom pri diagnostike rakoviny vaječníkov, najmä v ťažko diagnostikovaných prípadoch a v situáciách, keď je nedostatok odborníkov na ultrazvuk.“

Profesorka Elisabeth Epstein, oddelenie klinickej vedy a školenia, Södersjukhuset (Štokholmská južná všeobecná nemocnica), Karolinska Institutet

Zníženie potreby odporúčaní odborníkov

Modely AI môžu tiež znížiť potrebu odporúčaní odborníkov. V situácii simulovaného triedenia znížila podpora AI počet odporúčaní o 63 percent a mieru chybnej diagnózy o 18 percent. To môže viesť k rýchlejšej a nákladovo efektívnejšej starostlivosti o pacientky s ovariálnymi léziami.

Napriek sľubným výsledkom výskumníci zdôrazňujú, že sú potrebné ďalšie štúdie, kým sa plne pochopí plný potenciál modelov neurónových sietí a ich klinické obmedzenia.

"Prostredníctvom nepretržitého výskumu a vývoja môžu byť nástroje založené na AI neoddeliteľnou súčasťou zdravotnej starostlivosti zajtrajška, uvoľnia odborníkov a optimalizujú nemocničné zdroje. Musíme však zabezpečiť, aby sa dali prispôsobiť rôznym klinickým prostrediam a skupinám pacientov," hovorí Filip Christiansen, doktorand vo výskumnej skupine profesora Epsteina na Karolinska Institutet a spoločný prvý autor s Emirom Konukom z KTH Royal Institute of Technology.

Posúdenie bezpečnosti podpory AI

Výskumníci v súčasnosti vykonávajú perspektívne klinické skúšky v Södersjukhuset s cieľom posúdiť každodennú klinickú bezpečnosť a užitočnosť nástroja AI. Budúci výskum bude zahŕňať aj randomizovanú multicentrickú štúdiu s cieľom preskúmať vplyv na manažment pacienta a náklady na zdravotnú starostlivosť.

Štúdia bola vykonaná v úzkej spolupráci s výskumníkmi na Kráľovskom technologickom inštitúte KTH a bola financovaná z grantov Švédskej výskumnej rady, Švédskej onkologickej spoločnosti, Štokholmskej regionálnej rady, Radiumhemmet Cancer Research Funds a Wallenbergovho programu AI, autonómnych systémov a softvéru (WASP).

Elisabeth Epstein, Filip Christiansen a traja spoluautori požiadali o patent na metódy počítačom podporovanej diagnostiky prostredníctvom spoločnosti Intelligyn. Elisabeth Epstein, Filip Christiansen a Kevin Smith, výskumníci z KTH Royal Institute of Technology, tiež vlastnia akcie spoločnosti Intelligyn, pre ktorú je profesor Epstein manažérom dobrovoľníkov. Úplný zoznam konfliktov záujmov nájdete v novinách.

Zdroje: