Narzędzie Google do badań przesiewowych raka piersi oparte na sztucznej inteligencji uczy się uogólniać w różnych krajach

Kategoria: Sztuczna inteligencja Opublikowany Sty 03

We wstępnym teście model wyszkolony wyłącznie na danych od kobiet z Wielkiej Brytanii nadal działał lepiej niż eksperci od pacjentów z USA.

Wiadomości: DeepMind i Google Health opracowały nowy system sztucznej inteligencji, który pomaga lekarzom we wczesnym wykrywaniu raka piersi. Naukowcy wyszkolili algorytm na obrazach mammograficznych pacjentek w USA i Wielkiej Brytanii i działał lepiej niż radiolodzy. Wyniki były opublikowane w Nature w środę.

Tragedia błędów: Rak piersi jest najczęstszym nowotworem u kobiet na całym świecie i drugą najczęstszą przyczyną zgonów. Chociaż wczesne wykrycie i leczenie może poprawić rokowanie pacjenta, testy przesiewowe mają wysoki wskaźnik błędów. Około 1 na 5 badań przesiewowych nie wykrywa raka piersi, nawet jeśli jest obecny, znany również jako wynik fałszywie negatywny; 50% kobiet, które otrzymują coroczne mammogramy, otrzymuje również co najmniej jeden fałszywy alarm w okresie 10 lat, znany jako fałszywie pozytywny.

Wyniki: W testach system AI zmniejszył oba rodzaje błędów. W przypadku pacjentów z USA zmniejszyło wyniki fałszywie ujemne i dodatnie odpowiednio o 9,4% i 5,7%; dla pacjentów z Wielkiej Brytanii zmniejszyło je o 2,7% i 1,2%. W osobnym eksperymencie naukowcy przetestowali zdolność systemu do uogólniania: wytrenowali model, używając wyłącznie mammografii od pacjentów z Wielkiej Brytanii, a następnie ocenili jego działanie na pacjentach z USA. System nadal przewyższał ludzkich radiologów, zmniejszając liczbę wyników fałszywie ujemnych i dodatnich o 8,1% i 3,5%.

Dlaczego jest to ważne: Zdolność systemu do generalizowania w ten sposób ma obiecujące implikacje. Pokazuje, że możliwe jest przezwyciężenie jednego z największych wyzwań stojących przed przyjęciem sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej: potrzeba coraz większej ilości danych, aby objąć reprezentatywną populację pacjentów. Ale takie wyniki również należy interpretować z ostrożnością. Relatywnie mówiąc, Stany Zjednoczone i Wielka Brytania mają dość podobne populacje. System prawdopodobnie nie uogólniłby się równie dobrze na inne części świata.

Powiązana praca: W październiku ubiegłego roku naukowcy z NYU opublikował podobne badanie , demonstrując system sztucznej inteligencji do badań przesiewowych raka piersi na równi z radiologami. Podstawowe różnice polegały jednak na tym, że używał on tylko mammografii od pacjentów ze Stanów Zjednoczonych i porównywał wydajność systemu z diagnozami ekspertów przeprowadzanymi przez ludzi w sztucznym środowisku laboratoryjnym. Zamiast tego Google i DeepMind porównały wydajność z rzeczywistymi diagnozami.

Człowiek i maszyna: Ostatecznie z obu badań wynika, że ​​takie badania przesiewowe w kierunku raka piersi oparte na sztucznej inteligencji powinny być stosowane w połączeniu z radiologami. Połączenie zapewnia najdokładniejsze wyniki diagnostyczne, ale nadal zmniejsza obciążenie radiologów ludzkich, co pomogłoby uwolnić ich czas, aby bardziej skoncentrować się na opiece nad pacjentem.