Tehisintellekt on kopsuvähi määramisel inimestest parem
Teadlased on kompuutertomograafia skaneeringute põhjal kopsuvähi täpseks tuvastamiseks kasutanud süvaõppimise algoritmi. Uuringu tulemused näitavad, et tehisintellekt suudab nende skaneeringute inimese hinnangut ületada.
Kopsuvähk põhjustab viimaste hinnangute kohaselt Ameerika Ühendriikides peaaegu 160 000 surma. See seisund on USA-s peamine vähiga seotud surma põhjus ja varajane avastamine on ülioluline nii kasvajate leviku peatamiseks kui ka patsiendi tulemuste parandamiseks.
Rindkere röntgenikiirguse alternatiivina on tervishoiutöötajad hiljuti kopsuvähi skriinimiseks kasutanud kompuutertomograafia (CT) skaneeringuid.
Tegelikult väidavad mõned teadlased, et kompuutertomograafia on kopsuvähi avastamiseks parem kui röntgenikiirgus ja uuringud on näidanud, et eriti väikeste doosidega CT (LDCT) on vähendanud kopsuvähki suremisi 20%.
Kuid LDCT protseduuri mõistatab endiselt suur valepositiivsete ja valenegatiivsete osakaal. Need vead viivitavad tavaliselt kopsuvähi diagnoosimisega, kuni haigus on jõudnud kaugele arenenud staadiumisse, kui selle ravimine muutub liiga raskeks.
Uued uuringud võivad nende vigade eest kaitsta. Rühm teadlasi on kasutanud tehisintellekti (AI) tehnikaid kopsukasvajate tuvastamiseks LDCT skannimisel.
Daniel Tse, Google'i terviseuuringute rühmast Mountain View'is, CA, on uuringu vastav autor, mille leiud ilmuvad ajakirjas Loodusmeditsiin.
"Mudel edestas kõiki kuut radioloogi"
Tse ja tema kolleegid rakendasid 42 290 LDCT-skannimisele tehisintellekti vormi, mida nimetatakse sügavaks õppimiseks. Sellele pääsesid juurde Loode elektroonilise andmekogu ja muud andmeallikad, mis kuulusid Loode Meditsiini haiglatesse Chicago, IL.
Sügava õppimise algoritm võimaldab arvutitel õppida eeskujude järgi. Sel juhul koolitasid teadlased süsteemi, kasutades esmast LDCT-skannimist koos varasema LDCT-skaneerimisega, kui see oli saadaval.
Varasemad LDCT-uuringud on kasulikud, kuna need võivad paljastada kopsusõlmede ebanormaalse kasvukiiruse, viidates seega pahaloomulisusele.
Praeguses uuringus pakkus tehisintellekt „automatiseeritud pildihindamissüsteemi”, mis ennustas täpselt kopsusõlmede pahaloomulisust inimese sekkumiseta.
Teadlased võrdlesid tehisintellekti hinnanguid kuue juhatuse sertifitseeritud USA radioloogiga, kellel oli kuni 20-aastane kliiniline kogemus.
Kui varasemaid LDCT-uuringuid ei olnud võimalik saada, edestas AI mudel kõiki kuut radioloogi paremini, valepositiivsete näitajate absoluutne vähenemine oli 11% ja valenegatiivide arv 5%, ”teatavad Tse ja tema kolleegid. Kui eelmine pildistamine oli saadaval, toimis tehisintellekt sama hästi kui radioloogid.
Uuringu kaasautor Chicago loodeülikooli Feinbergi meditsiinikooli anestesioloogia teadusdotsent dr Mozziyar Etemadi selgitab, miks tehisintellekt võib inimeste hinnangut ületada.
"Radioloogid uurivad tavaliselt ühe kompuutertomograafia abil sadu 2D pilte või" viilusid ", kuid see uus masinõppesüsteem vaatleb kopse tohutu, ühe 3D-pildina," ütleb dr Etemadi.
„Tehisintellekt 3D-s võib varajase kopsuvähi avastamise võime osas olla tundlikum kui inimese silm, vaadates 2D-pilte. See on tehniliselt 4D, sest see ei vaata mitte ainult ühte kompuutertomograafiat, vaid kahte (praegust ja eelnevat skaneerimist) aja jooksul. "
Dr Mozziyar Etemadi
"Tehisintellekti loomiseks CT-de sellisel viisil vaatamiseks on teil vaja tohutut Google'i mastaabis arvutisüsteemi," jätkab ta. "Mõiste on uudne, kuid selle tegelik väljatöötamine on ka skaala tõttu uudne."
Dr Etemadi jätkab süvendatud õppe tehnoloogia kasutamise eeliseid, rõhutades selle täpsust. "Süsteem võib kahjustuse kategoriseerida täpsemalt," ütleb teadlane.
"Me ei saa mitte ainult paremini diagnoosida vähki, vaid ka öelda, et kui kellelgi pole vähki, võib see päästa teda invasiivse, kuluka ja riskantse kopsubiopsia eest," võtab dr Etemadi kokku.
Teadlased hoiatavad siiski, et kõigepealt on vaja need tulemused kinnitada suuremates kohordides.
