Студија покажува дека вештачката интелигенција може да открие рак на панкреас години пред дијагнозата — надеж за спас на илјадници животи

Содржина:

• REDMOD открива рак на панкреас до 3 години порано од класичната дијагноза — двојно поефикасен од специјалистите
• „НАЈГОЛЕМАТА ПРЕЧКА Е НЕВИДЛИВОСТА НА БОЛЕСТА ВО РАНА ФАЗА“ – вели д-р Аџит Гоенка од Mayo Clinic
• REDMOD учи од 969 КТ снимки и препознава суптилни радиомички шеми невидливи за човечкото око
• Во реалниот тест: REDMOD го открива ракот кај 73% од случаите кои човечки радиолози целосно ги пропуштиле
• Стабилност и универзалност: REDMOD функционира прецизно дури и на различни апарати и по долг временски период
• Раната интеграција на REDMOD во рутинска дијагностика ветува — но се бара дополнително тестирање
• Истражувачите: „Овој систем може да биде револуција за еден од најсмртоносните видови рак“

REDMOD открива рак на панкреас до 3 години порано од класичната дијагноза — двојно поефикасен од специјалистите

Иновативниот систем, наречен REDMOD (модел за рана детекција базиран на радиомика), тестираше КТ снимки од лица на кои подоцна им беше дијагностициран рак на панкреас. Во речиси 3 од 4 случаи, REDMOD успеа да го идентификува најчестиот облик на рак на панкреас приближно 16 месеци пред формалната дијагноза — што е речиси двојно повеќе од процентот на специјалисти кои ги прегледувале истите снимки без помош од вештачка интелигенција. Во одредени снимки, REDMOD открива сомнителни ткивни промени и повеќе од 2 години однапред, а тимот смета дека е можно откривање дури и до 3 години порано.

„НАЈГОЛЕМАТА ПРЕЧКА Е НЕВИДЛИВОСТА НА БОЛЕСТА ВО РАНА ФАЗА“ – вели д-р Аџит Гоенка од Mayo Clinic

„Најголемата пречка за спас на животи од панкреатичен рак е нашата неспособност да ја видиме болеста кога сè уште може да се излекува“, изјави радиологот и специјалист за нуклеарна медицина Аџит Гоенка од Mayo Clinic. „Оваа вештачка интелигенција може сега да го идентификува потписот на ракот во наизглед нормален панкреас и може тоа да го прави сигурно, во различни клинички средини и низ време.“

REDMOD учи од 969 КТ снимки и препознава суптилни радиомички шеми невидливи за човечкото око

Тимот користеше 969 КТ снимки од панкреас за да го обучи REDMOD – за да научи да препознава суптилни промени во текстурата и структурата на ткивото т.н. радиомички шеми, кои честопати се премногу минијатурни за човечкото око. Многу ракови започнуваат кога нормалните клетки ќе стекнат ДНК мутации – но потребни се години за тие промени да создадат тумор доволно голем за да даде симптоми или стане видлив на снимка.

Во реалниот тест: REDMOD го открива ракот кај 73% од случаите кои човечки радиолози целосно ги пропуштиле

По завршувањето на процесот на обука, REDMOD беше тестиран на поинаква група КТ снимки: 63 од лица кои подоцна добиле дијагноза на рак, но биле снимени пред тоа, и 430 снимки од здрави контроли. Од пациентите со рак, REDMOD успешно идентификуваше 46 како сомнителни – или 73 отсто. Сите овие снимки претходно биле оценети како „чисти“ од човечки радиолози, а двајца радиолози кои ги прегледувале снимките заедно со REDMOD откриле рани знаци само во 38,9% од случаите. Од здравите, 81 биле лажно позитивно означени како сомнителни – што значи дека би биле повикани за дополнителни тестови пред да добијат зелено светло.

Стабилност и универзалност: REDMOD функционира прецизно дури и на различни апарати и по долг временски период

Слично ниво на точност беше покажано и на две други тест групи со снимки направени во различни болници со различна апаратура. Особено позитивно – REDMOD дава доследни резултати дури и кај пациенти со повеќе снимки направени во различни времиња. Овие атрибути го позиционираат за тестирање во високо-ризични групи, како основа за поместување на парадигмата од доцна дијагноза кон проактивно, клиничко навремено откривање, наведуваат авторите на истражувањето.

Раната интеграција на REDMOD во рутинска дијагностика ветува — но се бара дополнително тестирање

Замислата е дека колку порано REDMOD пристапи до КТ снимки – можеби направени за други намени – толку повеќе ќе биде корисен за рано откривање, кога и излекување е можно. Но, потребна е дополнителна работа пред оваа технологија да стане стандард. Следен чекор е големо тестирање кај пошироки, разновидни групи пациенти и утврдување колку лесно докторите би ја интегрирале алатката во секојдневната пракса.

Истражувачите: „Овој систем може да биде револуција за еден од најсмртоносните видови рак“

Истражувачите се охрабрени од раните резултати и веруваат дека со понатамошен развој би можеле да добиеме исклучително вреден систем за еден од најсмртоносните ракови денес. „Демонстрираната способност на моделот да ги детектира скриените сигнали на големи клинички податоци, заедно со неговата стабилност низ времето и верификуваната специфичност, создаваат цврста основа за АИ-асистирана рана дијагноза,“ пишуваат истражувачите во списанието Gut.