Bulgu açıklandı ocak sonunda Harvard’ın Massachusetts Genel Hastanesi ve Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’ndeki bir araştırma ekibi tarafından geliştirilen, her şeyi tahmin etmek için algoritmaları kullanma yönündeki büyüyen tıbbi eğilimin bir parçası. göğüs kanseri ve prostat kanserini, tümörlerin yeniden büyüme olasılığını azaltır. Araştırmalar artıyor olsa da, bilim insanları bu ürünlerin klinik ortamlara tam olarak girmesinden önce daha fazla test yapılması gerektiğini söylüyor.
Alet, eski Yunan edebiyatında peygamberin adını taşıyan Sybil olarak adlandırılır. Derin öğrenme modelidir, yani bilgisayarlar kalıpları tanımlamak ve kategorize etmek için büyük veri kümelerini ayrıştırır. Araştırmacılar, Sybil’in Amerika Birleşik Devletleri ve Tayvan’daki altı yıllık akciğer taramaları konusunda eğitildiğini söyledi.
Çalışma sonuçları, Sybil’in altı yıl boyunca akciğer kanserini tahmin etmede bilimsel olarak “iyi” ve “güçlü” olarak kabul edilen puanlar elde ettiğini gösterdi. Bilim adamlarının belirttiğine göre, bir yıllık tahmin oranlarıyla daha güçlüydü.
Massachusetts Genel Kanser Merkezi’nde girişimsel bir radyolog olan Florian Fintelmann ve çalışmanın ortak yazarı, akciğer kanseri “nispeten yaygın ve tedavisi nispeten zor olduğu için en büyük kanser öldürücüdür” dedi. “Akciğer kanserini erken tespit ederseniz, uzun vadeli sonuç önemli ölçüde daha iyidir.”
kanser ikinci önde gelen neden Yapay zeka yazılımı ve bilgi işlem gücündeki gelişmeler arttıkça, doktorlara teşhis koymada yardımcı olma umuduyla araştırmacıların teknolojiyi uygulamaları olgun bir alan haline geldi.
Araştırmacılar izlemek için yapay zeka kullanıyor prostat kanseri ilerleme, meme kanseri hatta tümörlerin yeniden büyümesi tedavi gördükten sonra.
Teknolojinin çoğu analiz etmeyi içerir tıbbi taramaların, veri setlerinin veya görüntülerin büyük hazineleri, ardından bunları karmaşık yapay zeka yazılımına besliyor. Oradan, bilgisayarlar, araştırmacıların insan gözünden daha doğru ve hızlı olabileceğini iddia ettikleri tümörlerin veya diğer anormalliklerin görüntülerini tespit edecek şekilde eğitilir.
Araştırmacılar, son yıllarda akciğer kanseriyle savaşmak için yeni tedavilerde bir artış olduğunu, ancak birçok hastanın hala engeller nedeniyle hastalıktan öldüğünü söyledi.
Yaşlı ve fakir olanlar, sınırlı federal fon nedeniyle tarama alamayabilir. MIT araştırmacıları, akciğer kanseri teşhisi konan birçok hastanın ya hiç sigara içmediğini ya da 15 yıldan daha uzun bir süre önce sigarayı bırakmış eski tiryakiler olduğunu ve bu hastaların ABD’de tarama için uygun olmadığını söyledi.
Tarama yapılabilenler için en yaygın yol, LDCT adı verilen düşük doz bilgisayarlı tomografi taramalarını kullanmaktır. Araştırmacılar, tarama sürecini hızlandırmak için Sybil’i yarattı ve yazılımın, altı yıl öncesine kadar kanser riskini tahmin etmek için radyologların yardımı olmadan LDCT görüntülerini analiz etmesine izin verdi.
Ancak çalışma yazarları, Sybil’i inşa etmenin zor olduğunu söyledi. MIT Jameel Clinic ve bilgisayar bilimi ve yapay zeka laboratuvarının bir araştırmacısı ve üyesi olan Peter Mikhael, bunu “samanlıkta iğne bulmaya çalışmak” olarak tanımladı.
Çoğu Sybil’i eğitmek için kullanılan görüntüleme verileri, erken evre akciğer kanseri akciğerin küçük kısımlarında olduğundan ve çıplak gözle görülmesi zor olabileceğinden, açık kanser belirtileri içermiyordu. nokta. Araştırmacılar, yazılımın kanser riskini değerlendirebilmesini sağlamak için “yüzlerce BT taramasını görünür kanserli tümörlerle etiketledi” ve yazılımı sınırlı kanser belirtileri olan BT taramalarında serbest bırakmadan önce bunları Sybil’e besledi.
Ekip, Tayvan’daki Ulusal Akciğer Tarama Denemesi, Massachusetts Genel Hastanesi ve Chang Gung Memorial Hastanesi’nden veri kümeleri kullandı. Araştırmaya göre, verilerin bir kısmı ezici bir çoğunlukla Beyaz insanlardan çarpıtıldı.
Hükümet bilim adamlarına ve araştırma çalışmalarına göre tıp uzmanları, kanser yazılımlarının klinik kullanıma sunulmadan önce daha fazla çalışma gerektirdiği konusunda uyarıda bulunuyor.
Harvard ve Hollanda’dan araştırmacılar dedi AI algoritmaları tarafından üretilen bilgileri tercüme etme becerilerinin “gelişmekte olan aşamada” kaldığını. Ayrıca, AI’nın ilaca sağlayabileceği faydalar şu anda oldukça dardır. Bu tespit araçlarıyla bile doktorların teşhis koyması, tedavi planları tasarlaması ve genel bakımı yönetmesi gerekiyor.
Diğer tıp uzmanları işaret etmek yazılımın farklı tarayıcılar ve araçlar kullanarak çeşitli hastalarda ne kadar iyi çalıştığını görmek için daha fazla test yapılması gerekiyor. Ayrıca, yazılımın daha uzun yaşamalarına yardımcı olarak, kanseri önleyerek veya zamandan ve paradan tasarruf ederek insanlara gerçekten fayda sağladığını göstermek için daha fazla çalışma yapılması gerekiyor. Algoritmaların nasıl çalıştığı şeffaf olmalı, “kara kutu” değil, dediler.
MIT araştırmacıları çalışmalarına devam edeceklerini söyledi.
Massachusetts Genel Hastanesi Erken Kanser Tespitinde Yenilikçilik Merkezi direktörü Lecia Sequist, “Araştırmadaki heyecan verici bir sonraki adım, Sybil’i ileriye dönük olarak akciğer kanseri riski taşıyan ve sigara içmemiş veya onlarca yıl önce bırakmış kişiler üzerinde test etmek olacak” dedi.