Jyväskylä universiteto tyrėjai, bendradarbiaudami su Turku universiteto Biomedicinos institutu, Helsinkio universiteto ir Nova Centrinės Suomijos ligoninėje, sukūrė pažangų dirbtinio intelekto įrankį, skirtą automatinei kolorektalinio vėžio audinių skaidrių analizei.
Tyrime sukurtas nervų tinklo modelis aplenkė visus ankstesnius audinių mikroskopijos mėginių klasifikavimo modelius. Tyrimas paskelbtas žurnale Heliyonas.
„Remiantis mūsų tyrimu, sukurtas modelis gali nustatyti visas audinių kategorijas, susijusias su vėžio identifikavimu, o tikslumas yra 96,74%“, – sako Fabi Prezja, už metodo projektavimą atsakingas tyrėjas.
Praktikoje audinių analizė apima patologą, apžiūrintį nuskaitytas skaitmeninės mikroskopijos skaidres, paruoštas iš paciento žarnyno mėginio, ir žymės po taško, pavyzdžiui, ten, kur matomi vėžiniai ir susiję audiniai.
Šiame tyrime sukurtas įrankis galėtų sutaupyti gydytojų laiką automatizuodamas šį procesą. Įrankis analizuoja imtį ir pabrėžia sritis, kuriose yra skirtingų audinių kategorijų. Įrankio tikslumas gali žymiai palengvinti histopatologų darbo krūvį, dėl kurio gali būti greitesnės diagnozės, prognozės ir klinikinės įžvalgos.
Tyrimų komanda padarė savo AI įrankį laisvai prieinamą, kad skatintų bendradarbiavimą moksliniuose tyrimuose.
„Nemokamas prieinamumas siekia paspartinti būsimą pažangą, skatinant mokslininkus, kūrėjus ir tyrėjus visame pasaulyje toliau plėtoti įrankį ir rasti naujas programas“, – aiškina Prezja.
Tyrimo komanda pabrėžia, kad nepaisant perspektyvių rezultatų, AI įrankių įvedimas į klinikinę aplinką reikia palaipsniui atlikti atsargiai. Prieš pradedant AI sprendimus tapti įprastine klinikine praktika, jiems būtina atlikti griežtą patvirtinimo procesą, siekiant užtikrinti, kad jų gaunami rezultatai atitiktų klinikinius ir reguliavimo standartus.