Müxtəlif

Yeni AI insan həkimlərindən daha dəqiq döş xərçəngi diaqnozu verir

Yeni AI insan həkimlərindən daha dəqiq döş xərçəngi diaqnozu verir

Patoloqlar ümumiyyətlə döş xərçənginə diqqət yetirmək üçün yaxşı bir iş görsələr də, şübhəsiz ki, yardım həmişə faydalıdır. Beləliklə, UCLA alimləri biopsiyaların oxunmasına kömək edən yeni bir süni intellekt sistemi inkişaf etdirdilər.

İLƏ BAĞLI: AI MƏDƏS XƏRÇƏNGİNİ ORTA RADYOLOJİDƏN DAHA ƏLİ AYDIRIR

UCLA-nın David Geffen Tibb Fakültəsinin tibb professoru Dr. Joann Elmore, "Xəstələri ən təsirli müalicələrə yönəldə biləcəyimiz üçün başlanğıcdan etibarən doğru bir diaqnoz qoymaq vacibdir" dedi.

Diaqnostik səhvlər

Niyə belə bir işə ehtiyac var? Əlmore, 2015-ci ildə Elmore-nin rəhbərlik etdiyi bir araşdırmaya görə, patologlar tez-tez döş biopsiyalarının nəticəsi ilə razılaşmırlar. Bundan əlavə, tədqiqatlar ayrıca yerində duktal karsinoma (DCIS) diaqnozu qoyulmuş hər altı qadından birində səhvlərin baş verdiyini və döş atipiyası biopsiyası hallarının təxminən yarısında səhv diaqnozların verildiyini aşkar etdi.

Bunlar olduqca əhəmiyyətli səhvlərdir. Bu yanlış şərhlərin səbəbi, döş biopsiyalarının dəqiq oxunması çətin olduğu üçündir.

UCLA Jonsson Hərtərəfli Xərçəng Mərkəzinin tədqiqatçısı olan Elmore, "Döş biyopsilerinin tibbi şəkillərində çox sayda kompleks məlumat var və onları şərh etmək çox subyektiv ola bilər" dedi. "Döş karsinomundan in situda döş atipiyasını ayırmaq klinik cəhətdən vacibdir, lakin patoloqlar üçün çox çətindir. Bəzən həkimlər bir il sonra eyni vəziyyət göstərildikdə əvvəlki diaqnozları ilə razılaşmırlar."

Oxunuşların diaqnozunun daha ardıcıl bir üsulunu tapmaq üçün tədqiqatçılar, bir zəkanın böyük bir məlumat dəstindən istifadə edərək kömək edə biləcəyini şərtləndirdilər. Beləliklə, 240 döş biyopsi şəklini bir kompüter sisteminə qidalandırdılar və müxtəlif məmə lezyonları ilə əlaqəli nümunələri tanımağı öyrətdilər.

Daha sonra nəticələrini 87 təcrübəli ABŞ patoloqu tərəfindən qoyulmuş müstəqil diaqnozlarla müqayisə etdilər. Etkileyici bir şəkildə, proqram xərçəngi xərçəngdən başqa xəstəliklərdən fərqləndirən həkimlər qədər yaxşı performans göstərdi.

DCIS-i atipiyadan fərqləndirir

Bununla birlikdə, müəyyən bir çətin sahədə insan həkimlərini qabaqladı; DCIS-i atipiyadan fərqləndirmək. Bu sahə döş xərçəngi diaqnozunda ən böyük problem hesab olunur. Sistem 0.88 ilə 0.89 arasında bir həssaslıq göstərdi, patologların ortalama həssaslığı sadəcə 0.70 idi.

"Bu nəticələr çox ürəkaçandır" dedi Elmore. "Atipiya və duktal karsinoma in situ diaqnozu gəldikdə, ABŞ-da praktik patologlar arasında aşağı dəqiqlik var və kompüter əsaslı avtomatlaşdırılmış yanaşma çox böyük vəd göstərir."

Tədqiqat nəşr olunur JAMA Şəbəkəsi Açıqdır.


Videoya baxın: Döşümüzdə xərçəng olduğunu necə bilək? (Yanvar 2022).