Inteligența artificială mai bună decât oamenii la depistarea cancerului pulmonar
Cercetătorii au folosit un algoritm de învățare profundă pentru a detecta cu precizie cancerul pulmonar din tomografiile computerizate. Rezultatele studiului indică faptul că inteligența artificială poate depăși evaluarea umană a acestor scanări.
Cancerul pulmonar cauzează aproape 160.000 de decese în Statele Unite, conform celor mai recente estimări. Condiția este principala cauză de deces cauzată de cancer în SUA, iar depistarea precoce este crucială atât pentru oprirea răspândirii tumorilor, cât și pentru îmbunătățirea rezultatelor pacienților.
Ca alternativă la radiografiile toracice, profesioniștii din domeniul sănătății au folosit recent scanări tomografice computerizate (CT) pentru a depista cancerul pulmonar.
De fapt, unii oameni de știință susțin că scanările CT sunt superioare razelor X pentru depistarea cancerului pulmonar, iar cercetările au arătat că CT cu doze mici (LDCT) a redus în special decesele cauzate de cancer pulmonar cu 20%.
Cu toate acestea, o rată ridicată de fals pozitivi și fals negativi creează încă procedura LDCT. Aceste erori întârzie de obicei diagnosticul de cancer pulmonar până când boala a atins un stadiu avansat, când devine prea dificil de tratat.
Noi cercetări pot proteja împotriva acestor erori. Un grup de oameni de știință a folosit tehnici de inteligență artificială (AI) pentru a detecta tumorile pulmonare în scanările LDCT.
Daniel Tse, din grupul Google Health Research din Mountain View, CA, este autorul corespunzător al studiului, ale cărui constatări apar în revistă Medicina naturii.
„Modelul a depășit toți cei șase radiologi”
Tse și colegii săi au aplicat o formă de AI numită învățare profundă la 42.290 scanări LDCT, pe care le-au accesat din Northwestern Electronic Data Warehouse și din alte surse de date aparținând spitalelor de Medicină Northwestern din Chicago, IL.
Algoritmul de învățare profundă permite computerelor să învețe prin exemplu. În acest caz, cercetătorii au instruit sistemul folosind o scanare LDCT primară împreună cu o scanare LDCT anterioară, dacă a fost disponibilă.
Scanările LDCT anterioare sunt utile deoarece pot dezvălui o rată anormală de creștere a nodulilor pulmonari, indicând astfel malignitate.
În studiul actual, AI a furnizat un „sistem automat de evaluare a imaginii” care a prezis cu precizie malignitatea nodulilor pulmonari fără nicio intervenție umană.
Cercetătorii au comparat evaluările AI cu cele ale șase radiologi americani certificați de bord, care au avut până la 20 de ani de experiență clinică.
Când scanările LDCT anterioare nu erau disponibile, modelul AI „a depășit pe toți cei șase radiologi cu reduceri absolute de 11% în fals pozitiv și 5% în fals negativ”, raportează Tse și colegii săi. Când imagistica anterioară a fost disponibilă, AI a funcționat la fel de bine ca radiologii.
Co-autor al studiului, Dr. Mozziyar Etemadi, profesor asistent de cercetare de anestezie la Universitatea Northwestern Feinberg School of Medicine din Chicago, explică de ce AI poate depăși evaluarea umană.
"Radiologii examinează, în general, sute de imagini 2D sau" felii "într-o singură scanare CT, dar acest nou sistem de învățare automată vizualizează plămânii într-o imensă imagine 3D unică", spune dr. Etemadi.
„AI în 3D poate fi mult mai sensibilă în ceea ce privește capacitatea sa de a detecta cancerul pulmonar precoce decât ochiul uman care privește imaginile 2D. Aceasta este tehnic „4D”, deoarece nu se uită doar la o scanare CT, ci la două (scanarea curentă și cea anterioară) în timp. ”
Dr. Mozziyar Etemadi
„Pentru a construi AI pentru a vizualiza CT-urile în acest mod, aveți nevoie de un sistem informatic enorm la scară Google”, continuă el. „Conceptul este nou, dar ingineria lui este, de asemenea, nouă datorită dimensiunii.”
Dr. Etemadi continuă să exalte beneficiile utilizării tehnologiei de învățare profundă, subliniind precizia acesteia. „Sistemul poate clasifica o leziune cu mai multă specificitate”, spune cercetătorul.
„Nu numai că putem diagnostica mai bine pe cineva cu cancer, dar putem spune și dacă cineva nu are cancer, salvându-l potențial de o biopsie pulmonară invazivă, costisitoare și riscantă”, conchide dr. Etemadi.
Cercetătorii avertizează, totuși, că este mai întâi necesar să se valideze aceste rezultate în cohorte mai mari.
