Ten program ma na celu wykrycie raka płuc z wieloletnim wyprzedzeniem. jego moc?

Wynik został ogłoszony pod koniec stycznia przez zespół naukowców z Harvard Massachusetts General Hospital i MIT, wpisuje się w rosnący trend medyczny polegający na wykorzystywaniu algorytmów do przewidywania wszystkiego, od wydany Rak prostaty i rak prostaty pod kątem możliwości ponownego wzrostu guzów. Chociaż liczba badań jest coraz większa, naukowcy twierdzą, że należy przeprowadzić więcej testów, zanim te produkty będą mogły zostać w pełni wykorzystane w warunkach klinicznych.

Instrument nazywa się cybele, nazwany na cześć proroka w starożytnej literaturze greckiej. Jest to model głębokiego uczenia się, co oznacza, że ​​komputery analizują ogromne zbiory danych w celu identyfikacji i klasyfikacji wzorców. Naukowcy stwierdzili, że Sybil przez sześć lat trenowała skanowanie płuc pacjentów w Stanach Zjednoczonych i na Tajwanie.

Wyniki badania wykazały, że Sybil uzyskała wyniki uznane za „dobre” i „silne” w przewidywaniu raka płuc w okresie sześciu lat. Naukowcy zauważyli, że był silniejszy pod względem rocznych wskaźników prognoz.

Rak płuc jest „największym zabójcą raka, ponieważ jest stosunkowo powszechny i ​​stosunkowo trudny do leczenia” – powiedział Florian Ventelmann, radiolog interwencyjny z Massachusetts General Cancer Center i współautor badania. „Jeśli wcześnie wykryjesz raka płuc, długoterminowe wyniki będą znacznie lepsze”.

Nowy algorytm może wcześnie wykryć chorobę Parkinsona. pomożesz?

Rak jest Drugi powód zgonów na całym świecie oraz wraz ze wzrostem postępów w oprogramowaniu sztucznej inteligencji i mocy obliczeniowej, badacze stają się dojrzałym polem do zastosowania tej technologii w nadziei, że pomoże ona klinicystom w diagnozie.

Naukowcy wykorzystują sztuczną inteligencję do śledzenia Rak prostaty postęp rak piersi lub nawet Ponowny wzrost guza po poddaniu się leczeniu.

Duża część technologii obejmuje analizę Duże kolekcje skanów medycznych, zestawów danych lub obrazów, a następnie wprowadzaj je do złożonych programów AI. Stamtąd komputery są szkolone w wykrywaniu obrazów guzów lub innych nieprawidłowości, które zdaniem naukowców mogą być dokładniejsze i szybsze niż ludzkie oko.

Autorzy badania stwierdzili, że w ostatnich latach nastąpił wzrost liczby nowych metod leczenia raka płuc, ale wielu pacjentów nadal umiera z powodu tej choroby z powodu barier.

Osoby starsze i biedne mogą nie zostać poddane testom z powodu ograniczonych funduszy federalnych. Naukowcy z MIT stwierdzili, że wielu pacjentów, u których zdiagnozowano raka płuc, nigdy nie paliło lub jest byłymi palaczami, którzy rzucili palenie ponad 15 lat temu, co czyni ich niekwalifikującymi się do badań przesiewowych w Stanach Zjednoczonych.

W przypadku osób, które mogą przejść badania przesiewowe, najczęstszą metodą jest użycie niskodawkowej tomografii komputerowej, zwanej LDCT. Naukowcy stworzyli Sybil, aby wspomagać proces badań przesiewowych, umożliwiając oprogramowaniu analizowanie obrazów LDCT bez pomocy radiologów w celu przewidywania ryzyka raka z sześcioletnim wyprzedzeniem.

Autorzy badania stwierdzili, że zbudowanie Sybil było wyzwaniem. Peter Michael, badacz z Jameel Clinic i Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory MIT, opisał to jako „próbę znalezienia igły w stogu siana”.

Wojsko chce, aby sztuczna inteligencja zastąpiła ludzkie podejmowanie decyzji w bitwie

więcej niż Dane obrazowe do treningu Sybil nie zawierają wyraźnych oznak raka, ponieważ rak płuca we wczesnym stadium znajduje się w małych częściach płuc i może być widoczny gołym okiem. Określić. Aby upewnić się, że oprogramowanie może ocenić ryzyko zachorowania na raka, zespół badawczy „sklasyfikował setki tomografii komputerowej z widocznymi guzami nowotworowymi” i wprowadził je do Sybil przed uruchomieniem oprogramowania do tomografii komputerowej z ograniczonymi objawami raka.

Zespół wykorzystał zestawy danych z National Lung Examination Trial, Massachusetts General Hospital i Chang Gung Memorial Hospital na Tajwanie. Według badania niektóre dane są znacznie wypaczone dla białych ludzi.

Według rządowych naukowców i badań naukowych eksperci medyczni ostrzegają, że programy przeciwnowotworowe wymagają dalszych badań, zanim będą mogły być stosowane w klinikach.

Naukowcy z Harvardu i Holandii Powiedział Umiejętności potrzebne do tłumaczenia informacji generowanych przez algorytmy sztucznej inteligencji wciąż znajdują się na „wschodzącym etapie”. Co więcej, korzyści, jakie sztuczna inteligencja może zapewnić lekom, są obecnie bardzo ograniczone. Nawet przy tych narzędziach do wykrywania klinicyści nadal muszą stawiać diagnozy, opracowywać plany leczenia i zarządzać ogólną opieką.

Niekończąca się misja przewidywania przestępstw za pomocą sztucznej inteligencji

Inni eksperci medyczni zwrocic uwage Należy przeprowadzić więcej testów, aby zobaczyć, jak dobrze program działa na różnych pacjentach przy użyciu różnych skanerów i narzędzi. Potrzebne są również dalsze prace, aby pokazać, że program faktycznie przynosi korzyści ludziom, pomagając im dłużej żyć, zapobiegając rakowi lub oszczędzając czas i pieniądze. Mówili, że sposób działania algorytmów powinien być przejrzysty, a nie „czarna skrzynka”.

Naukowcy z MIT powiedzieli, że będą kontynuować swoją pracę.

„Ekscytującym kolejnym krokiem w badaniach będzie prospektywne przetestowanie Sybil u osób z wysokim ryzykiem raka płuc, które nie paliły lub rzuciły palenie od dziesięcioleci” – powiedziała Lesia Sikeste, dyrektor Centrum Innowacji Wczesnego Wykrywania Nowotworów w Massachusetts General Hospital .