УЗД на основі ШІ може діагностувати рак яєчників точніше, ніж фахівці – дослідження
Моделі на основі штучного інтелекту можуть перевершити фахівців-людей у якості ідентифікації раку яєчників на зображеннях ультразвукових досліджень (УЗД).
Про це свідчать результати міжнародного дослідження, проведеного під керівництвом вчених із Каролінського інституту (Швеція). Його результати опублікували в журналі Nature Medicine, пише MedicalXpress.
"Пухлини яєчників – поширене явище, і їх часто виявляють випадково, адже у багатьох частинах світу існує серйозна нестача кваліфікованих фахівців з УЗД.
Ми занепокоєні запізнілою діагностикою раку, тому хотіли з’ясувати, чи може ШІ доповнити експертів-людей", – каже професорка Елізабет Епштейн з Департаменту клінічної науки та освіти Каролінського інституту.
ШІ перевершує фахівців з УЗД
Дослідники розробили та перевірили моделі нейронної мережі, здатні розрізняти доброякісні та злоякісні ураження яєчників. Вони навчили та протестували ШІ на понад 17 тисячах ультразвукових зображень 3652 пацієнтів із 20 лікарень у восьми країнах.
Потім вони порівняли діагностичні можливості ШІ та великою групою людей, серед яких були експерти і менш досвідчені фахівці з УЗД. Результати показали, що моделі штучного інтелекту перевершили у виявленні раку яєчників як експертів, так і неекспертів.
ШІ вдалося досягнути рівня точності 86,3%, тоді як у фахівців експертного рівня показник сягав 82,6%, а в неекспертів – 77,7%.
"Це свідчить про те, що моделі нейронних мереж можуть запропонувати цінну допомогу в діагностиці раку яєчників, особливо у випадках, які важко діагностувати, або в умовах, де не вистачає фахівців з УЗД", – каже професорка Епштейн.
Незважаючи на багатообіцяючі результати, дослідники підкреслюють, що необхідні подальші дослідження, перш ніж буде повністю зрозумілий весь потенціал моделей нейронної мережі та їхні клінічні обмеження.
"Завдяки продовженню досліджень інструменти на основі штучного інтелекту можуть стати невід’ємною частиною охорони здоров’я завтрашнього дня, звільняючи експертів і оптимізуючи ресурси лікарень.
Однак ми повинні переконатися, що їх можна адаптувати до різних клінічних умов і груп пацієнтів", – зазначив докторант із дослідницької групи Філіп Крістіансен.
Раніше вчені за допомогою штучного інтелекту виявили у навколишньому середовищі понад 70 тисяч раніше невідомих для науки вірусів. Багато з них "мешкають" в екстремальних умовах.
