Sztuczna inteligencja umie już przewidywać ryzyko raka piersi
Badanie przeprowadzone na kilku tysiącach kobiet wykazało, że sztuczna inteligencja (SI) lepiej potrafi określić ryzyko zachorowania na raka piersi niż standardowe modele kliniczne. Naukowcy uważają, że jest to szansa na spersonalizowaną opiekę dla każdej kobiety.
Obecnie ryzyko zachorowania na raka piersi jest oceniane przy użyciu specjalnych modeli, które uwzględniają informacje dotyczące zdrowia pacjentki, takie jak wiek, historia rodzinna dotycząca tej choroby, urodzenie dzieci oraz wyniki badań mammograficznych.
Dr Vignesh A. Arasu, radiolog z Kalifornijskiego Kaiser Permanente (USA), wyjaśnia, że kliniczne modele ryzyka opierają się na informacjach gromadzonych z różnych źródeł, które nie zawsze są dostępne lub zebrane. Dzięki najnowszym postępom w dziedzinie uczenia maszynowego opartego na sztucznej inteligencji możliwe jest uzyskanie setek lub nawet tysięcy dodatkowych informacji z badań mammograficznych.
Dr Arasu i jego zespół przeanalizowali ponad 13 tysięcy mammogramów wykonanych w 2016 roku, na których nie było widocznych oznak nowotworu, oraz 4,5 tysiąca mammogramów wykonanych u pacjentek, u których w ciągu 5 lat od pierwszej obserwacji pojawił się nowotwór. Wszystkie ochotniczki były obserwowane do 2021 roku.
W badaniu naukowcy wykorzystali pięć różnych systemów sztucznej inteligencji oraz standardowy kliniczny model Breast Cancer Surveillance Consortium (BCSC) do określenia 5-letniego ryzyka zachorowania na raka piersi. Wyniki wykazały, że wszystkie pięć algorytmów opartych na sztucznej inteligencji lepiej przewidywało ryzyko raka piersi w okresie od 0 do 5 lat w porównaniu do modelu BCSC.
Silna zdolność predykcyjna na przestrzeni pięciu lat sugeruje, że sztuczna inteligencja identyfikuje zarówno przypadki raka, które mogą zostać pominięte, jak i cechy tkanki piersiowej, które pomagają przewidzieć przyszły rozwój nowotworu. Istnieje coś w mammogramach, co pozwala nam śledzić ryzyko zachorowania na raka piersi. Jest to rodzaj "czarnej skrzynki" dla sztucznej inteligencji.
– tłumaczy dr Arasu.
Niektóre algorytmy okazały się szczególnie skuteczne w przewidywaniu rozwoju agresywnych form raka. Dodatkowo, połączenie analizy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i modelu BCSC dawało jeszcze lepsze wyniki.
Sztuczna inteligencja może być wykorzystana jako narzędzie do spersonalizowanej opieki nad kobietami, a wyniki oceny przyszłego ryzyka można zintegrować z raportem radiologicznym udostępnianym pacjentowi i lekarzowi. Daje to możliwość zapewnienia spersonalizowanej i precyzyjnej pomocy medycznej na szerszą skalę.
Źródło: Niezalezna.pl, PAP
Wczytuję ocenę...
