info@cancermed.ru
+7 928 039 89 44
Бесплатная консультация 24/7

Искусственный Интеллект повышает точность диагностики РМЖ

Совместная работа Искусственного Интеллекта и рентгенологов повысила точность выявления рака молочной железы

 
Новое исследование показало, что инструмент искусственного интеллекта (ИИ), обученный на миллионах скринингах маммографии, в сочетании с анализом рентгенологов, идентифицировал рак молочной железы с точностью около 90%.

Под руководством ученых из Медицинского факультета и Научного Центра Данных Нью-Йоркского университета в исследовании изучалась способность компьютерного обучения искусственного интеллекта (компьютерной программы) повысить точность диагнозов, поставленных группой из 14 рентгенологов, изучивших 720 изображений маммографии.

«Наше исследование показало, что ИИ выявляет связанные с раком паттерны в данных, которые не могут сделать рентгенологи, и наоборот», - говорит старший автор исследования Кшиштоф Дж. Герас, доцент кафедры радиологии Нью-Йоркского университета. – Искусственный Интеллект обнаружил изменения на уровне пикселей в ткани, невидимой человеческому глазу, в то время как люди использовали формы рассуждения, недоступные для ИИ».

В 2014 году в Соединенных Штатах было проведено более 39 миллионов маммографий для выявления женщин (без симптомов) с раком молочной железы и обнаружения тех, кто нуждается в более тщательном наблюдении. Женщины с аномальными результатами маммографии направляются на биопсию.

В новом исследовании группа ученых разработала статистические методы, которые позволяют их программе «учиться», как лучше справляться с заданием, не объясняя, как именно. Такие программы создают математические модели, которые позволяют принимать решения на основе примеров данных, вводимых в них, при этом программа становится «умнее», поскольку она просматривает все больше и больше информации.

Искусственный Интеллект, вдохновленный человеческим мозгом, использует сложные схемы для пошаговой обработки информации, причем на каждом этапе информация вводится в следующий и придает на этом пути большую или меньшую важность каждому фрагменту данных.

Авторы настоящего исследования обучили свой инструмент AI на многих изображениях, сопоставленных с результатами биопсий, выполненных в прошлом. Их цель состояла в том, чтобы позволить инструменту помочь рентгенологам сократить количество биопсий, необходимых для постановки диагноза.

Для текущего исследования группа ученых проанализировала изображения, которые были собраны в рамках обычной клинической помощи в Клинике Университета Нью-Йорка - NYU Langone Health, в течение семи лет, просеивая собранные данные и связывая изображения с результатами биопсии. Эти усилия создали очень большой набор данных для обучения компьютерной программе ИИ - 229 426 цифровых маммографических заключений и 1 001 093 изображений. Большинство баз данных, используемых в исследованиях на сегодняшний день, были ограничены 10 000 изображений.

Таким образом, исследователи обучили нейронную сеть, запрограммировав ее для анализа изображений из базы данных, для которой диагнозы РМЖ уже были определены. Это означало, что во время проверки точности Искусственного Интеллекта, исследователи знали «правду» для каждого изображения маммографии (рак или нет), в то время как программа должна была это угадать. Точность измерялась по частоте правильных диагнозов.

Кроме того, исследователи разработали модель ИИ, чтобы сначала рассмотреть очень маленькие участки изображения полного разрешения отдельно, для создания тепловой карты и статистической картины вероятности заболевания. Затем программа рассматривает всю грудь на предмет структурных особенностей, связанных с раком, уделяя более пристальное внимание областям, отмеченным на тепловой карте на уровне пикселей.

Вместо того, чтобы идентифицировать функции изображения для своего ИИ в целях поиска, инструмент самостоятельно обнаруживает, какие функции изображения повышают точность диагностики. В будущем команда планирует еще больше повысить эту точность, обучив программу искусственного интеллекта большему количеству данных, возможно, даже выявляя изменения в ткани молочной железы, которые еще не являются злокачественными, но потенциально могут быть такими.

По словам ведущего автора исследования, доктора Нан Ву из Научного Центра Данных Нью-Йоркского Университета: «Переход к поддержке искусственного интеллекта в диагностической радиологии должен происходить так же, как принятие автомобилей с самостоятельным вождением - медленно и осторожно, укрепляя доверие и совершенствуя системы на этом пути с акцентом на безопасность».

Источник: https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-10/nlh-coa101719.php

Заявка на лечение
Предпочитаемая страна
Израиль
Германия
Австрия
Любая из перечисленных
Отправить

* Ваши данные никогда не будут переданы третьим лицам

Заявка на бесплатный звонок
ЗАКАЗАТЬ ЗВОНОК

* Ваши данные никогда не будут переданы третьим лицам

Заказ лекарств
ОТПРАВИТЬ

* Ваши данные никогда не будут переданы третьим лицам

Дорогие Друзья!

Теперь связаться с нами стало ещё проще и быстрее.

Телефоны: 79280398944

1
×
Здравствуйте! Если вы посетили наш сайт, то скорее всего вас интересует варианты лечения данного заболевания. Просьба отнестись с пониманием к контенту сайта, который не обновляется с той периодичностью, с которой появляются новые методики лечения заболевания! Вы можете задать интересующий вас вопрос здесь и мы постараемся ответить вам на него!