Un algoritm de inteligenţă artificială identifică tumorile cerebrale cu precizia unui specialist

Adaugă-ne ca sursă preferată

Urmărește-ne in Discover

Tumorile care apar în ţesuturile cerebrale se dovedesc dificil de eliminat şi, din păcate, greu de identificat în anumite situaţii chiar şi pentru cei mai buni specilişti, dată fiind mărimea şi/sau poziţionarea acestora. Cercetătorii de la NYU Langone Health, un centru medical şi academic afiliat Universităţii New York, au combinat imagistica medicală avansată cu un algoritm de inteligenţă artificială (AI) pentru a identifica şi clasifica tumorile, notează Medicalxpress.

Oamenii de ştiinţă de la NYU Langone au folosit histologia Raman pentru a furniza imaginile pe care algoritmul să le analizeze, această tehnică de imagistică medicală este o formă de spectroscopie care poate identifica acele neregularităţi ale ţesutului cerebral care nu pot fi identificate în ţesutul cerebral cu metodele convenţionale. Imaginile analizate de către AI au fost analizate şi de către un grup de experţi; cu toţii obţinând rezultate comparabile. Mai exact algoritmul a identificat tumori cu o precizie de 94,6%, în timp ce medicii au avut o precizie de 93,9%.

„În calitate de chirurgi, ne limităm să acţionăm asupra a ceea ce putem vedea; această tehnologie ne permite să vedem ce altfel ar fi invizibil, pentru a îmbunătăţi viteza şi precizia în sala de operaţii şi a reduce riscul diagnosticelor eronate”, a declarat dr. Daniel A. Orringer, autor principal al studiului în care este explicat modul în care funcţionează algoritmul şi cadru didactic la NYU Langone.

Pentru a „antrena” acest AI, o reţea neuronală convoluţională (CNN), oamenii de ştiinţă au folosit peste 2,5 milioane de imagini de la 415 pacienţi, tumorile acestora urmând să fie clasificate în 13 categorii de tumori. Pentru a confirma rezultatele obţinute de către AI, cercetătorii au apelat la ajutorul a 278 de pacienţi care l-a momentul studiului erau supuşi unor tratamente şi terapii împotriva tumorilor cerebrale. Din tumorile acestora au fost recoltate mostre de ţesut, care au fost analizate de către medici, dar şi de către algoritm.

 Ambele grupuri din acest studiu, AI şi medicii, au obţinut o rată de succes asemănătoare, diferenţa fiind reprezentată de către timpul necesar analizei. Astfel, medicii au avut nevoie de 20-30 de minute pentru a extrage şi pentru a analiza mostra, în timp ce algoritmul a oferit un rezultat aproape în timp real.

Studiul a fost publicat în Nature Medicine.

Citeşte şi: