2018. 10. 21. - 08:30

Mellrák kockázatot azonosít a mesterséges intelligencia

Mellrák kockázatot azonosít a mesterséges intelligencia

Automatizált rendszer azonosítja mammográfia keretében a sűrű mellszövetet, amely az emlőrák kockázati tényezője – a mély tanulási modellt sikerrel alkalmazták a betegeknél, s ez sokkal következetesebb szűrésekhez vezethet.

Konzisztensebb szűrési eljárásokkal dolgozhatnak a szakemberek a közeljövőben: a Massachusetts-i Technológiai Intézet (MIT) és a helyi általános kórház olyan, automatizált mesterséges intelligencia modellt fejlesztett ki, amely megfigyeli a sűrű mellszövetet – amely független rizikófaktora a mellráknak -, s mindezt épp olyan megbízhatóan teszi, mint a radiológusok.
 
Ez az első eset, hogy egy ilyen jellegű mély tanulási modellt sikeresen alkalmaztak klinikán, valódi pácienseknél – állítják a kutatók, akik széles körben szeretnék bevetni ennek használatát. Abban bíznak, hogy a modell nagyobb fokú megbízhatósághoz vezet a mellrák előrejelzésében.
 
A mesterséges intelligencia modell a mammográfiát is tökéletesebbé teszi
A mesterséges intelligencia modell a mammográfiát is tökéletesebbé teszi
 
A becslések szerint Amerikában a nők 40 százalékának sűrű a mellszövete, amely önmagában is növeli az emlőrák esélyét. Mi több, ez a szövetsűrűség a mammogrammon képes eltakarni a rákot, így a szűrés sokkal nehezebb.
 
Ennek eredményeképpen ma is érvényben van a szabály, hogy azokat a hölgyeket figyelmeztetni kell, akiknek mammográfiás vizsgálatakor sűrű szövetet azonosítanak.
 
A mellszövet sűrűség alapvetően szubjektív emberi értékelésen alapul, s több tényezőnek köszönhetően az eredmények különbözőek lehetnek – olykor drámai módon – a radiológusok megítélése szerint.
 
A MIT és a Massachusetts-i Általános Kórház kutatói a mesterséges intelligencia modellt több tízezer kiváló minőségű digitális mammogramm segítségével tanították annak érdekében, hogy elkülönítse a a mellszövetek különböző típusait egymástól – a zsírostól kezdve az extrém mértékben sűrű szövetig, szakértői értékelések alapján. Így egy új mammográfiával a modell képes azonosítani a sűrűség mennyiséget, közel ugyanúgy, mint a szakértők.
 
„A mellsűrűség független rizikó faktor, mely meghatározza, miként kommunikálunk a páciensekkel az emlőrák kockázatukról. Célunk az volt, hogy pontos és konzisztens eszközt hozzunk létre, mely az egészségügyi rendszerek egészében alkalmazható lesz” mondta el Adam Yala, a MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának (CSAIL) PhD hallgatója a kutatás kapcsán.
 
B.A.

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.
hungarospa_logo_kicsi
gyulai_vafurdo

profight_banner.