Kenraali

Google AI -työkalu voi erottaa erilaiset keuhkosyövät


New Yorkin yliopisto (NYU) on julkaissut tutkimuksen, joka osoittaa, kuinka tekoälyä voidaan käyttää auttamaan keuhkosyövän diagnosoinnissa. Tutkimuksessa todettiin, että Googlen tukema tekoäly tai "koneoppiminen" -ohjelma pystyi erottamaan kahden tyyppisen keuhkosyövän 97 prosentin tarkkuudella, kaikki vain kuvasta.

Ohjelma analysoi kuvan syöpäkudosleikkeestä, jonka se voisi sitten tarkasti merkitä joko adenokarsinoomaksi tai okasolusyöpiksi, kahden tyyppiseksi keuhkosyöväksi, joita jopa kokeneiden patologien on vaikea tunnistaa ilman lisätestejä. Potilaan tarkalleen ymmärtäminen, minkä tyyppinen syöpä tarkoittaa tarkempaa ja tarkempaa hoitoa.

AI määrittää epänormaalin geenien läsnäolon

Tässä tapauksessa adenokarsinoomaa ja okasolusyöpää hoidetaan eri tavalla. Syöpätyyppien tunnistamisen lisäksi AI pystyi määrittämään, oliko tutkituissa soluissa epänormaaleja versioita kuudesta keuhkosyöpään liittyvästä geenistä.

Tekoälyn tarkkuus vaihteli 73-86 prosenttia geenistä riippuen. Nämä geneettiset mutaatiot aiheuttavat usein solun muodon muutoksen sekä sen, miten se on vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa, mikä voi auttaa automaattista analyysiä visuaalisesti lukemaan solun tilan.

Tarkka diagnoosi johtaa nopeampaan hoitoon

Näiden muutosten tunnistaminen potilaan geeneissä kestää yleensä viikkoja testitulosten odottamisen. "Syöpähoidon aloittamisen viivästyminen ei ole koskaan hyvää", sanoo vanhempi tutkija Aristotelis Tsirigos, Ph.D., apulaisprofessori NYU: n Langone Perlmutter Cancer Centerin patologian laitokselta.

"Tutkimuksemme antaa vahvaa näyttöä siitä, että tekoälymenetelmä pystyy välittömästi määrittämään syövän alatyypin ja mutaatioprofiilin saadakseen potilaat aloittamaan kohdennetut hoidot aikaisemmin." Tutkimuksen kirjoittajat kouluttivat tietokoneohjelman oppimaan virheistään ilman, että heille kerrotaan tarkalleen mitä tehdä.

Pohjimmiltaan järjestelmä tulee älykkäämmäksi kun se harjoittelee itseään. Tiimi käytti Googlen luomaa syvää konvoluutiohermoverkkoa nimeltä Inception v3 analysoidakseen valtavan määrän visuaalista dataa.

Tekoäly parantaa edelleen tarkkuuttaan

Tutkijat ruokkivat tekoälyä dioilla The Cancer Genome Atlas -tietokannasta, joka sisältää jo määritettyjä syöpädiagnoosien kuvia. Käyttämällä kuvia, joilla oli jo diagnoosi, tutkijat saivat nähdä parannuksia ohjelmassaan.

Kun tekoäly yritti tunnistaa kasvainkuvat oikein, tutkijat havaitsivat, että samat kuvat olivat olleet ongelmallisia patologeille ja joissakin tapauksissa myös tunnistettu väärin. Tämä osoittaa, että erityyppisten syöpäsolujen välisen eron tarkka tunnistaminen on uskomattoman vaikeaa ja tukee uusien innovatiivisten diagnoosityökalujen tarvetta.

"Tutkimuksessamme olimme innoissaan parantamaan patologitason tarkkuutta ja osoittamaan, että tekoäly voi löytää aiemmin tuntemattomia kuvioita syöpäsolujen ja niitä ympäröivien kudosten näkyvissä ominaisuuksissa", kertoo vastaava kirjailija Narges Razavian, PhD, apulaisprofessori radiologian ja väestöterveyden osastoilla.

"Datan ja laskentatehon välinen synergia luo ennennäkemättömiä mahdollisuuksia sekä lääketieteen että lääketieteen parantamiseen." Tutkimusryhmä jatkaa tekoälyn kouluttamista datalla, kunnes sen tarkkuus on vähintään 90 prosenttia.

Sieltä he haluavat saada hallituksen hyväksynnän tekniikan käyttämiseen kliinisesti ja useiden syöpätyyppien diagnosoinnissa. Tutkimus on julkaistu Luontolääketiede.


Katso video: Inside with Brett Hawke: Chuck Batchelor (Kesäkuu 2021).