Naujas tarptautinis tyrimas, kurį vedė Švedijos Karolinska instituto mokslininkai, rodo, kad dirbtinio intelekto modeliai gali pranokti žmonių ekspertus nustatydami kiaušidžių vėžį ultragarso nuotraukose. Tyrimas paskelbtas m Gamtos medicina.
„Kiaušidžių navikai yra dažni ir dažnai aptinkami atsitiktinai“, – sako profesorė Elisabeth Epstein iš Klinikinių mokslų ir švietimo departamento, Södersjukhuset (Stokholmo pietų bendroji ligoninė), Karolinska institute ir ligoninės Akušerijos ir ginekologijos skyriaus vyresnioji konsultantė.
„Daugelyje pasaulio šalių labai trūksta ultragarso ekspertų, o tai sukėlė susirūpinimą dėl nereikalingų intervencijų ir uždelstų vėžio diagnozių. Todėl norėjome išsiaiškinti, ar AI gali papildyti žmonių ekspertus.”
AI pranoksta ekspertus
Tyrėjai sukūrė ir patvirtino neuroninio tinklo modelius, galinčius atskirti gerybinius ir piktybinius kiaušidžių pažeidimus, apmokę ir išbandę AI daugiau nei 17 000 ultragarsinių vaizdų iš 3 652 pacientų 20 ligoninių aštuoniose šalyse. Tada jie palygino modelių diagnostikos galimybes su didele ekspertų grupe ir mažiau patyrusių ultragarso tyrėjų.
Rezultatai parodė, kad dirbtinio intelekto modeliai pranoko ir ekspertus, ir ne ekspertus, nustatydami kiaušidžių vėžį, o tikslumas buvo 86,3%, palyginti su atitinkamai 82,6% ir 77,7% ekspertų ir ne ekspertų.
„Tai rodo, kad neuroninių tinklų modeliai gali būti vertinga pagalba diagnozuojant kiaušidžių vėžį, ypač sunkiai diagnozuojamais atvejais ir aplinkoje, kur trūksta ultragarso ekspertų“, – sako profesorius Epsteinas.
Sumažinti ekspertų siuntimų poreikį
AI modeliai taip pat gali sumažinti ekspertų rekomendacijų poreikį. Imituojamoje situacijoje AI palaikymas sumažino persiuntimų skaičių 63%, o klaidingų diagnozių skaičių – 18%. Tai gali paskatinti greitesnę ir ekonomiškesnę pacientų, turinčių kiaušidžių pažeidimus, priežiūrą.
Nepaisant daug žadančių rezultatų, mokslininkai pabrėžia, kad reikia atlikti tolesnius tyrimus, kol bus visiškai suprantamas visas neuroninių tinklų modelių potencialas ir jų klinikiniai apribojimai.
„Tęsiant mokslinius tyrimus ir plėtrą, dirbtiniu intelektu pagrįsti įrankiai gali būti neatsiejama rytojaus sveikatos priežiūros dalis, palengvinanti ekspertų darbą ir optimizuojanti ligoninių išteklius, tačiau turime užtikrinti, kad juos būtų galima pritaikyti skirtingoms klinikinėms aplinkoms ir pacientų grupėms“, – sako Filipas. Christiansenas, profesoriaus Epsteino tyrimų grupės Karolinska institute doktorantas ir pirmasis autorius su Emiru Konuku KTH Karališkajame technologijos institute.
Tyrėjai dabar atlieka būsimus klinikinius tyrimus Södersjukhuset, kad įvertintų kasdienį AI įrankio klinikinį saugumą ir naudingumą. Būsimi tyrimai taip pat apims atsitiktinių imčių daugiacentrį tyrimą, kurio metu bus tiriamas jo poveikis pacientų valdymui ir sveikatos priežiūros išlaidoms.