Noi Avansări în Inteligența Artificială pentru Utilizare Clinică

Cercetătorii de la Radboudumc au ajutat la avansarea inteligenței artificiale (IA) în mediul clinic, după ce au demonstrat cum IA poate diagnostica probleme similare cu un medic, și au arătat, de asemenea, cum ajunge la diagnostic. IA joacă deja un rol în acest mediu, fiind utilizată pentru a detecta rapid anomaliile care ar putea fi etichetate ca o boală de către experți. IA este utilizată în mod tot mai frecvent în diagnosticarea imaginilor medicale. Ceea ce era tradițional făcut de un medic care studiază o radiografie sau o biopsie pentru a identifica anomaliile, poate fi făcut acum cu IA. Prin utilizarea învățării profunde, aceste sisteme pot diagnostica singure, adesea fiind la fel de precise sau chiar mai precise decât medicii umani.

Sistemele nu sunt perfecte, însă. Una dintre probleme este că IA nu demonstrează cum analizează imaginile și ajunge la un diagnostic. O altă problemă este că acestea nu fac nimic în plus, adică se opresc odată ce ajung la un anumit diagnostic. Acest lucru poate duce la faptul că sistemul ratează unele anomaliile, chiar și atunci când există un diagnostic corect.

În acest scenariu, medicul uman este mai bun la observarea pacientului, radiografiei sau a altor imagini în general.

IA în Mediul Clinic

Inteligența artificială a fost utilizată în mod tot mai frecvent în diagnosticarea imaginilor medicale. Ceea ce era tradițional făcut de un medic care studiază o radiografie sau o biopsie pentru a identifica anomaliile, poate fi făcut acum cu IA. Prin utilizarea învățării profunde, aceste sisteme pot diagnostica singure, adesea fiind la fel de precise sau chiar mai precise decât medicii umani.

Sistemele nu sunt perfecte, însă. Una dintre probleme este că IA nu demonstrează cum analizează imaginile și ajunge la un diagnostic. O altă problemă este că acestea nu fac nimic în plus, adică se opresc odată ce ajung la un anumit diagnostic. Acest lucru poate duce la faptul că sistemul ratează unele anomaliile, chiar și atunci când există un diagnostic corect.

În acest scenariu, medicul uman este mai bun la observarea pacientului, radiografiei sau a altor imagini în general.

Avansări în IA

Aceste probleme pentru IA în mediul clinic sunt acum abordate de către cercetători. Christina González Gonzalo este doctorand la Grupul de Cercetare și Analiză a Imaginilor Diagnostice A-eye de la Radboudumc.

González Gonzalo a dezvoltat o nouă metodă pentru IA diagnostică, utilizând scanări oculare care au găsit anomaliile retinei. Anomaliile specifice pot fi ușor găsite de medicii umani și IA, și adesea sunt găsite în grupuri.

În cazul sistemului IA, acesta ar diagnostica una sau câteva dintre anomaliile și s-ar opri, demonstrând una dintre dezavantajele utilizării unui astfel de sistem. Pentru a aborda această problemă, González Gonzalo a dezvoltat un proces în care IA trece peste imaginea de mai multe ori. Când face acest lucru, aceasta învață să ignore locurile pe care le-a acoperit deja, ceea ce îi permite să descopere altele noi. În plus, IA subliniază și zonele suspecte, făcând întregul proces de diagnosticare mai transparent pentru oameni.

Această nouă metodă este diferită de sistemele IA tradiționale utilizate în aceste medii, care se bazează pe o evaluare a scanării oculare. Acum, cercetătorii pot vedea cum sistemul IA nou a ajuns la diagnostic.

Pentru a ignora anomaliile deja detectate, sistemul IA umple digital acestea cu țesuturi sănătoase din jurul anomaliilor. Diagnosticul este apoi făcut pe baza tuturor rundelor de evaluare adunate împreună.

Studiul a constatat că acest sistem nou a îmbunătățit sensibilitatea detectării retinopatiei diabetice și a degenerării maculare legate de vârstă cu 11,2+/-2,0%.

Acest sistem nou poate schimba cu adevărat modul în care IA este utilizată la diagnosticarea bolilor pe baza anomaliilor, iar cea mai mare avansare este noua transparență pe care o poate demonstra în timpul acestui proces. Această transparență este ceea ce va permite și mai multe corecții și avansări viitoare, cu scopul final de a avea un sistem IA care poate diagnostica probleme mult mai precis și mai rapid decât cei mai buni experți umani din domeniu. Toate acestea pot duce, de asemenea, la un sistem mai de încredere, care poate rezulta în adoptarea sa pe scară largă în domeniul mai mare.