Ai Stimulează Ecranele Pentru Cancer Cu O Precizie De Aproape 100 La Sută

{h1}

Inteligența artificială îmbătrânește; patologii o pot combina cu propriile abilități pentru o exactitate de aproape 100 la sută în găsirea celulelor canceroase într-o biopsie.

Diagnosticarea cancerului urmează să fie mai precisă, cu ajutorul inteligenței artificiale.

Patologii au diagnosticat boli mai mult sau mai puțin în același mod în ultimii 100 de ani, lucrând la un microscop examinând probele de biopsie pe mici diapozitive de sticlă. Lucrând aproape robotic, ele cern prin milioane de celule normale pentru a identifica doar câteva bolnave. Sarcina este obositoare și predispusă la eroarea umană.

Acum, oamenii de știință și inginerii au creat o tehnică care folosește inteligența artificială (AI) și poate diferenția celulele canceroase de celulele normale aproape la fel de bine ca un patolog de vârf. O echipă cu sediul la Harvard a demonstrat metoda AI ca parte a unei competiții la simpozionul internațional de imagistică biomedicală din 2016, la Praga, arătând cum ar putea identifica, cu o precizie de 92 la sută, celulele canceroase dintre probele de celule ale țesutului mamar. Acea precizie a fost cu mult mai bună decât celelalte metode AI din competiție, aterizând echipa pe primul loc.

Oameni + AI

Oamenii au încă marginea: patologii au bătut roboții în această competiție cu capacitatea lor de a identifica 96 la sută din probele de biopsie cu celule canceroase. [Mașini Super-Inteligente: 7 Futures Robotice]

Dar adevărata surpriză a venit atunci când patologii au făcut echipă cu AI-ul echipei Harvard. Împreună, inteligența artificială și inteligența umană bună, ole identificată 99,5 la sută din biopsiile canceroase.

În timp ce gândul de a avea încredere în Dr. Robot cu analiza dumneavoastră medicală poate părea un pic înfricoșător, unii oameni de știință văd o mare promisiune în serviciile de medic asistate de AI.

„Ipoteza noastră de îndrumare este că„ AI plus patolog ”va fi superior singurului patolog”, a declarat dr. Andrew Beck, de la Centrul Medical Beth Israel Deaconess și de la Harvard Medical School din Boston, care a condus la crearea designului câștigător al AI. „Dacă noi și comunitatea de cercetare mai mare suntem capabili să demonstrăm că utilizarea instrumentelor de AI reduce semnificativ erorile de diagnostic, cred că pacienții, medicii, plătitorii de asistență medicală și sistemele de sănătate vor sprijini adăugarea instrumentelor de AI în fluxul de lucru clinic,” a spus WordsSideKick.com.

De ce celulele canceroase de sân?

Concursul, care a avut loc în aprilie, a invitat design-uri AI din întreaga lume create de companii private și organizații academice de cercetare. Scopul a fost de a stimula interesul în crearea unor metode mai precise de diagnosticare a bolii.

"Faptul că calculatoarele [în competiția din aprilie] au avut performanțe aproape comparabile cu oamenii este mult peste ceea ce anticipasem", a spus Jeroen van der Laak, de la Centrul Medical al Universității Radboud din Olanda, care a organizat concursul. „Este un indiciu clar că inteligența artificială va modela modul în care vom trata imaginile histopatologice în anii următori.” [Infografic: Istoria inteligenței artificiale (AI)]

Organizatorii concursului au ales tema detectării cancerului de sân - mai precis, a celulelor canceroase metastatice din biopsiile ganglionilor santinelă - ca un test real al unei importante probleme de sănătate publică. În rândul femeilor din SUA, cancerul de sân este cel de-al doilea tip cel mai frecvent de cancer (după cancerul de piele) și al doilea tip mortal de cancer (după cancerul pulmonar), potrivit Centrelor pentru controlul și prevenirea bolilor.

O biopsie a ganglionilor santinelă este o procedură chirurgicală în care un eșantion de țesut este îndepărtat dintr-un nod santinelă, primul dintr-un grup de ganglioni limfatici sau glande, unde celulele canceroase s-ar putea răspândi după părăsirea locului inițial. Un studiu multicentric publicat în 2003 în Jurnalul Colegiului American de Chirurgi a descoperit că aceste biopsii, folosind analiza tradițională umană, erau exacte cu 96%, cu o rată fals-negativă de 8%.

Deoarece chirurgii pentru cancer se bazează pe biopsii pentru a decide ce țesut trebuie îndepărtat sau lăsat în loc, de multe ori chiar în momentul în care un cancer începe să se răspândească, precizia în analiza biopsiei este crucială.

Mașini care învață

Grupul lui Beck a folosit un proces numit „învățare profundă” pentru a învăța în mod esențial un computer să recunoască mai bine cum arată celulele canceroase. Acest proces este un algoritm de învățare automată utilizat în aplicații precum recunoașterea vorbirii; face ca sistemul să fie tot mai precis cu fiecare utilizare. Pentru pregătirea concursului, grupul lui Beck a alimentat computerul mii de imagini cu celule canceroase.

Echipa a identificat exemple pentru care computerul era predispus să greșească în identificarea cancerului și a recondiționat computerul folosind un număr mai mare de exemple mai dificile.

Dezvoltarea unor astfel de diagnostice automate a fost un obiectiv pentru domeniul AI în ultimii 30 de ani, deoarece computerele au devenit mai obișnuite în laboratoare, a spus Beck. Dar, recent, domeniul a văzut îmbunătățiri ale scanării, stocării, puterii de calcul și algoritmilor necesari pentru a face acest lucru posibil.

Nu vă faceți griji, patologii nu vor dispărea. Beck a spus că domeniul va evolua pentru a adopta noi seturi de abilități. De exemplu, capcanele de evitat cu AI includ un sistem căruia îi lipsește în mod obișnuit o anumită formă rară de cancer pe care AI-ul nu a mai văzut-o sau care este de obicei eliminat de un artefact din imaginea biopsiei, a spus el. Oamenii vor fi necesari pentru a învăța continuu roboții.

Echipa lui Beck include postdocs în laboratorul său de la Harvard, Dayong Wang și Humayun Irshad, împreună cu studentul absolvent de la Harvard, Rishab Gargya și cercetătorul MIT, Aditya Khosla. Un raport tehnic care descrie această lucrare a fost postat ieri (20 iunie) în arhiva de tipărire electronică cu acces deschis arXiv.org.

Urmați Christopher Wanjek @wanjek fsau tweet-uri zilnice despre sănătate și știință cu o margine plină de umor. Wanjek este autorul „Food at Work” și „Bad Medicine”. Coloana sa, Bad Medicine, apare în mod regulat pe WordsSideKick.com.






Descoperiri Științifice

Cercetare


Science News


„Regele Șerpilor” Îi Învinge Pe Șerpi Mai Mari Prin A-I Strecura Până La Moarte
„Regele Șerpilor” Îi Învinge Pe Șerpi Mai Mari Prin A-I Strecura Până La Moarte

Păsări Brainy: Porumbeii Pot Înțelege Distanța Și Timpul
Păsări Brainy: Porumbeii Pot Înțelege Distanța Și Timpul

Cutremurul Din Noua Zeelandă A Returat 6 Erori
Cutremurul Din Noua Zeelandă A Returat 6 Erori

Oamenii Antici „Brain Food” Au Ajutat Oamenii Să Devină Mai Inteligenți
Oamenii Antici „Brain Food” Au Ajutat Oamenii Să Devină Mai Inteligenți

Cum Ar Putea Vindeca Vaccinurile Cu Cocaină Dependența De Droguri
Cum Ar Putea Vindeca Vaccinurile Cu Cocaină Dependența De Droguri


RO.WordsSideKick.com
Toate Drepturile Rezervate!
Reproducerea Oricăror Materiale Permise Prostanovkoy Doar Link-Ul Activ La Site-Ul RO.WordsSideKick.com

© 2005–2020 RO.WordsSideKick.com