Inteligența artificială folosită pentru detectarea cancerului

Inteligența artificială folosită pentru detectarea cancerului

Una din opt femei va dezvolta cancer la sân la un moment dat, astfel că sunt din ce în ce mai necesare instrumentele de diagnosticare cât mai precise. Un nou model de inteligență artificială (AI), dezvoltat de către Google Health, prezice cancerul de sân în mamografii mai exact decât radiologii, reducând falsele pozitive și false negative.

Un algoritm dezvoltat de către divizia Google Health, TensorFlow, promite să reducă probabilitatea ca pacientele să fie diagnosticate incorect și să îmbunătățească identificarea anormală a mamografiei, potrivit unui studiu întocmit de Google, Northwestern Medicine și două centre de screening din UK.

Rezultatele pozitive false apar atunci când o mamografie este interpretată incorect ca fiind canceroasă iar rezultatele negative false apar când mamografia este interpretată greșit ca nefiind canceroasă.

Modelul propus de Google este capabil să identifice cancerul de sân în mamografiile ratate de radiologi, compania realizând un test pe un eșantion de 25.000 de femei din SUA și 3.000 de femei din UK. Sistemul a fost capabil să reducă rezultatele false negative ale datelor din SUA cu 9,4% iar datele din Marea Britanie au redus cu 2,7% rezultatele false negative.

Deși mamografiile s-au bazat pe scanări folosind un sistem de la un singur producător, cercetarea a reflectat că software-ul AI a depășit radiologii umani în interpretarea cu exactitate a mamografiilor din programele de screening.

Sistemele actuale care utilizează diagnosticul asistat de computer, tind să identifice zonele unei scanări pentru radiologi pentru a le investiga în continuare. Dacă examinarea lor relevă că nu este canceroasă, scanarea este marcată ca fiind negativă pentru malignitate. În schimb, dacă un sistem bazat pe AI identifică o scanare anormală, care nu a fost percepută ca atare de către radiolog, este necesară o investigație suplimentară.

Lucrarea subliniază necesitatea mai multor studii clinice și nevoia clinicienilor de a adapta practicile de lucru folosind inteligența artificială pentru a sprijini luarea deciziilor clinice.

Foto: © Evgeniy Kalinovskiy | Dreamstime.com