AI by mohla nahradiť nedostatok rádiológov v boji proti rakovine prsníka, ale ešte nie je pripravená

Nedávno tím výskumníkov z Imperial College London a Google Health vytvoril model počítačového videnia určený na diagnostiku prípadov rakoviny prsníka z röntgenových lúčov. Ako uvádza CNN, model bol údajne trénovaný na röntgenových snímkach viac ako 29,000 XNUMX žien, a keď sa postavil proti šiestim rádiológom, model dokázal prekonať hodnotenia lekárov.

V súčasnosti NHS využíva kombinované rozhodnutia dvoch lekárov na diagnostikovanie rakoviny prsníka z röntgenových lúčov. Ak sa dvaja lekári nakoniec nezhodnú, prizvú tretieho, aby prekonzultoval obrázky. Zatiaľ čo lekári mali prístup k zdravotným záznamom pacientov, prístroj AI mal len mamografy, na ktorých sa mohol rozhodovať. Napriek tomuto obmedzeniu sa model AI ukázal pri diagnostike rakoviny prsníka prinajmenšom rovnako dobre ako dvaja lekári. V skutočnosti model fungoval lepšie ako jeden lekár pri zisťovaní rakoviny prsníka. Pri porovnaní miery falošne pozitívnych výsledkov medzi AI a lekármi AI mierne znížila počet falošných pozitívnych výsledkov, vo všeobecnosti je asi o 1.2 % presnejšia. Podľa výsledkov výskumnej správy AI tiež znižuje výskyt falošne negatívnych výsledkov (kde sa vynechá skutočne pozitívny prípad rakoviny) o približne 2.7%.

Jeden z autorov článku, riaditeľ Imperial Center pre výskum rakoviny Spojeného kráľovstva, Ara Darzi, vysvetlil, že výskumný tím neočakával, že ich systém prinesie také vysokokvalitné výsledky. Darzi je však nadšený z možnosti zlepšiť produktivitu a presnosť, pokiaľ ide o skríning rakoviny.

Rakovina prsníka je druhou najčastejšou formou úmrtia na rakovinu u žien, ale výsledky sa môžu výrazne zlepšiť, ak sa ochorenie diagnostikuje včas. Problém je v tom, že, ako uvádza American Cancer Society, v súčasnosti aj vo veľkých skríningových programoch chýba približne jeden z piatich prípadov.

Z tohto dôvodu výskumný tím dúfa, že ich systém bude možné vylepšiť a že dokáže prekonať aj tých najlepších lekárov. Výskumný tím tiež uviedol, že ich algoritmus by mohol potenciálne riešiť nedostatok rádiológov. Jedna správa, ktorú vypracovala Kráľovská akadémia rádiológov, zistila, že v Spojenom kráľovstve bude do roku 2,000 chýbať takmer 2023 XNUMX rádiológov, pokiaľ sa neurobí niečo na nápravu situácie.

Darzi však pripúšťa, že v tomto štádiu systém nie je pripravený začať nahrádzať ľudí a používať ho ako sekundárneho tlmočníka. Nástroje umelej inteligencie v oblasti zdravotnej starostlivosti často neplnia svoje pôvodné sľuby, a to vďaka zložitým faktorom, ktoré sa nedajú dostatočne simulovať v tréningu. Jedným z veľkých obmedzení štúdie je, že všetky snímky pochádzajú z jedného mamografického systému a snímkam chýbala rozmanitosť. Podľa QZ, výskumný tím nemal prístup k podrobnostiam, ktoré by sa dali použiť na zistenie rozmanitosti obrázkov v súbore údajov, a preto nie je možné vedieť, či bol systém stále veľmi presný, keď bol požiadaný o preskúmanie röntgenových lúčov menšiny. V Spojenom kráľovstve aj v USA existujú rasové rozdiely, pokiaľ ide o diagnostiku rakoviny prsníka, pričom u čiernych žien je v Spojenom kráľovstve menšia pravdepodobnosť, že podstúpia skríning rakoviny.

Spoločnosť Google plánuje venovať čas náprave rozdielov v údajoch, na ktorých je model trénovaný, predtým, ako ho sprístupní partnerom v oblasti zdravotnej starostlivosti, s cieľom vytvoriť väčší a inkluzívnejší súbor údajov. Systém bude musieť byť tiež testovaný v klinických skúškach predtým, ako bude sprístupnený na použitie v klinickom prostredí. Algoritmy vyvinuté výskumným tímom majú silu skutočne zlepšiť výsledky zdravotnej starostlivosti a zachraňovať životy, ale iba ak sú starostlivo a prísne testované.