algoritm

Poate fi îmbunătățit diagnosticul de cancer pulmonar?
Poate fi prins cu mult înainte de a se gândi la manifestarea sa?

Acum, răspunsul la această întrebare este dat de articolul: „Screening end-to-end al cancerului pulmonar cu învățare profundă tridimensională cu tomografie computerizată toracică cu doze mici”, publicat la sfârșitul lunii mai 2019.

Cancerul pulmonar rămâne o boală mortală la nivel mondial, provocând aproximativ 160.000 de decese doar în Statele Unite în 2018, devenind astfel principala cauză de deces din țară.

Cu toate acestea, depistarea sa timpurie poate juca un rol major în prognosticul și supraviețuirea pacientului, iar acum un nou algoritm de învățare aprofundat dezvoltat de MIT vizează îmbunătățirea procesului de screening pentru cancerul pulmonar.

În timp ce se află încă în stadiile incipiente, procesul de „învățare profundă tridimensională” produce unele rezultate promițătoare și poate detecta cancerul pulmonar și, în unele cazuri, chiar îi bate pe radiologi.

Algoritmul utilizat în cercetare a fost dezvoltat de Google și este legat de învățarea profundă

pentru a căuta „noduri” pulmonare maligne. A fost instruit cu peste 42.000 de imagini de tomografie computerizată (CT).

În timpul acestui studiu, algoritmul a folosit, de asemenea, 6.716 cazuri din screening-ul național pentru cancerul pulmonar în Statele Unite.

Modelul a folosit scanări CT actuale și anterioare ale pacienților pentru a prezice riscul de cancer pulmonar.

Când nu a fost disponibilă o scanare CT anterioară pentru pacienți, modelul de învățare profundă a depășit performanța celor șase radiologi din studiu, cu 11% mai puține falsuri pozitive și cu 5% mai puține negative negative.

În prezența datelor CT anterioare ale pacienților, eficacitatea IA a fost egală cu cele ale aceluiași radiologi.

Acest lucru face posibilă optimizarea procesului de verificare prin asistență computerizată și automatizare.

În timp ce majoritatea pacienților rămân neproiectați, s-a demonstrat că potențialul de modele de instruire aprofundată crește precizia, consistența și continuitatea screeningului cancerului pulmonar la nivel global.

AI este, de asemenea, utilizat ca mijloc de depistare a altor tipuri de cancer, inclusiv a celor de sân și de piele. Acest studiu a contribuit la mai multe date și la dovezi sporite că AI poate juca un rol semnificativ în medicină.

De asemenea, se remarcă faptul că lucrările privind învățarea profundă trebuie confirmate pentru populații mai mari de pacienți.