Nauka

Google twierdzi, że jego system sztucznej inteligencji może oceniać próbki raka prostaty z 72% dokładnością

W badaniu opublikowanym dzisiaj w czasopiśmie JAMA Oncology, Badacze Google twierdzą, że opracowali system sztucznej inteligencji, który dokładnie identyfikuje oznaki raka prostaty w biopsjach. Opierając się na algorytmie, który ocenia duże, chirurgicznie usunięte segmenty gruczołu krokowego, twierdzą, że ich system – opracowany przy wsparciu Naval Medical Center w San Diego i Verily, dział nauk przyrodniczych Alphabet – działa na mniejszych próbkach pobranych podczas wstępnego częścią opieki onkologicznej w celu uzyskania diagnozy i prognozy.

Często wykonuje się biopsje raka prostaty, aby lepiej ocenić agresywność guza. Skala Gleasona, system klasyfikacji, który klasyfikuje komórki rakowe na podstawie tego, jak bardzo przypominają one normalną tkankę gruczołu krokowego, służy do wykrywania problematycznych mas. Jednak ustalenie, do którego z trzech wzorców Gleasona należy guz i przypisanie oceny na podstawie względnych ilości wzorca w całej próbce, jest trudnym zadaniem – opartym na subiektywnej oględzinach i doświadczeniu. Według niektórych szacunków patolodzy nie są zgodni co do właściwego stopnia guza w 50% przypadków.

System naukowców najpierw „ocenia” każdy region biopsji, a następnie podsumowuje klasyfikacje na poziomie regionu w ogólny wynik na poziomie biopsji, biorąc pod uwagę mniejszą ilość tkanki i zmiany w próbce w wyniku ekstrakcji tkanki i procesów przygotowania. W eksperymentach z sześcioma patologami specjalizującymi się w leczeniu raka prostaty ze średnim 25-letnim doświadczeniem, zespół starał się ocenić dokładność systemu na 498 niezidentyfikowanych próbkach guzów.

Prostata Google AI

Powyżej: pierwszy etap systemu uczenia głębokiego Gleason ocenia każdy region w biopsji. W tej biopsji kolor zielony wskazuje wzór 3 w skali Gleasona, a kolor żółty – wzór 4 w skali Gleasona.

Źródło zdjęcia: Google

Zgodnie z wynikami badania, opracowany przez Google system osiągnął 72% dokładności – wyższą niż 58% osiągnięta przez wyjściową kohortę patologów ogólnych bez szkolenia w zakresie raka prostaty. Biorąc pod uwagę niejednoznaczne występowanie niektórych rodzajów raka prostaty, według badaczy Google stopień zgodności systemu z ekspertami był porównywalny z poziomem zgodności między samymi ekspertami.

Oprócz klasyfikacji Gleasona badacze Google ocenili wyniki ogólnych patologów w porównaniu z systemem do różnicowania próbek z rakiem i bez niego. Biorąc pod uwagę łącznie 752 próbki, patolodzy i system byli zgodni w 94,3% do 94,7% przypadków; podczas gdy system wykrył więcej nowotworów, oznaczał również więcej fałszywych alarmów.

„Te obiecujące wyniki wskazują, że system głębokiego uczenia się może wspierać diagnozy na poziomie eksperckim i poszerzyć dostęp do wysokiej jakości opieki onkologicznej. Aby ocenić, czy może poprawić dokładność i spójność diagnoz raka prostaty, technologia ta musi zostać zweryfikowana jako narzędzie pomocnicze w dalszych badaniach klinicznych oraz na większych i bardziej zróżnicowanych grupach pacjentów. Uważamy jednak, że narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc patologom w ich pracy, szczególnie w sytuacjach, w których specjalistyczna wiedza jest ograniczona ”- napisali w poście na blogu inżynier oprogramowania Google Health Kunal Nagpal i naukowiec Craig Mermel. „Z niecierpliwością czekamy na przyszłe badania i badania, w jaki sposób nasza technologia może zostać najlepiej zweryfikowana, zaprojektowana i wykorzystana do poprawy opieki nad pacjentem i wyników leczenia raka”.

Zostaw komentarz

Maciek Luboński
Z wykształcenia jestem kucharzem , ale to nie przeszkadza mi pisać dla Was tekstów z wielu ciekawych dziedzin , których sam jestem fanem.Piszę dużo i często nie na tak jak trzeba , ale co z tego skoro tak naprawdę liczy się pasja.

Najlepsze recenzje

Video

gallery

Facebook