Sztuczna inteligencja lepiej wykrywa raka prostaty w badaniu MRI niż radiolodzy
Ostatnia recenzja: 14.06.2024
![Fact-checked](/sites/default/files/fact-checked.png)
Cała zawartość iLive jest sprawdzana medycznie lub sprawdzana pod względem faktycznym, aby zapewnić jak największą dokładność faktyczną.
Mamy ścisłe wytyczne dotyczące pozyskiwania i tylko linki do renomowanych serwisów medialnych, akademickich instytucji badawczych i, o ile to możliwe, recenzowanych badań medycznych. Zauważ, że liczby w nawiasach ([1], [2] itd.) Są linkami do tych badań, które można kliknąć.
Jeśli uważasz, że któraś z naszych treści jest niedokładna, nieaktualna lub w inny sposób wątpliwa, wybierz ją i naciśnij Ctrl + Enter.
![](https://pl.iliveok.com/sites/default/files/styles/term_image/public/news/iskusstvennyy-intellekt-luchshe-obnaruzhivaet-rak-prostaty-na-mrt-chem-radiologi.jpg?itok=i7XYlT_R)
Sztuczna inteligencja (AI) ma większe szanse na wykrycie raka prostaty niż radiolodzy. Ponadto prawdopodobieństwo, że sztuczna inteligencja będzie powodować fałszywe alarmy, jest o połowę mniejsze. Pokazuje to międzynarodowe badanie koordynowane przez Centrum Medyczne Uniwersytetu Radboud i opublikowane w The Lancet Oncology. To pierwsze badanie na dużą skalę, w którym międzynarodowy zespół w przejrzysty sposób ocenia i porównuje sztuczną inteligencję z ocenami radiologów i wynikami klinicznymi.
Radiolodzy stają przed coraz większym obciążeniem pracą, ponieważ mężczyźni ze zwiększonym ryzykiem raka prostaty są obecnie rutynowo poddawani badaniu MRI prostaty. Diagnozowanie raka prostaty za pomocą rezonansu magnetycznego wymaga znacznej wiedzy specjalistycznej, a doświadczonych radiologów brakuje. Sztuczna inteligencja może pomóc rozwiązać te problemy.
Ekspert ds. Sztucznej inteligencji Henkjan Hausman i radiolog Maarten de Rooy, liderzy projektu PI-CAI, zorganizowali duży konkurs pomiędzy zespołami AI a radiologami, w których uczestniczył międzynarodowy zespół. Razem z innymi ośrodkami w Holandii i Norwegii wykonali ponad 10 000 skanów MRI. W przejrzysty sposób zidentyfikowali obecność raka prostaty u każdego pacjenta. Różnym grupom na całym świecie pozwolono opracować sztuczną inteligencję do analizy tych obrazów.
Pięć najlepszych aplikacji połączono w superalgorytm do analizy skanów MRI pod kątem obecności raka prostaty. Na koniec ocenę sztucznej inteligencji porównano z oceną grupy radiologów na podstawie czterystu skanów MRI prostaty.
Dokładna diagnoza Społeczność PI-CAI zrzesza ponad dwieście zespołów AI i 62 radiologów z dwudziestu krajów. Porównali wyniki AI i radiologów nie tylko między sobą, ale także ze złotym standardem, śledząc wyniki mężczyzn, którym wykonano tomografię. Mężczyźni byli obserwowani średnio przez pięć lat.
To pierwsze międzynarodowe badanie dotyczące zastosowania sztucznej inteligencji w diagnozowaniu raka prostaty pokazuje, że sztuczna inteligencja wykrywa prawie 7% więcej znaczących nowotworów prostaty niż grupa radiologów. Ponadto sztuczna inteligencja identyfikuje podejrzane obszary, które później okazują się nienowotworowe w 50% mniejszej liczbie przypadków. Oznacza to, że za pomocą sztucznej inteligencji można zmniejszyć o połowę liczbę biopsji.
Jeśli wyniki te zostaną potwierdzone w kolejnych badaniach, może to w przyszłości znacznie pomóc radiologom i pacjentom. Może to odciążyć radiologów, zapewnić dokładniejsze diagnozy i zminimalizować niepotrzebne biopsje prostaty. Opracowana sztuczna inteligencja nadal wymaga walidacji i obecnie nie jest jeszcze dostępna dla pacjentów w warunkach klinicznych.
System jakości Houseman zauważa, że społeczeństwo nie ufa sztucznej inteligencji. „Dzieje się tak, ponieważ producenci czasami tworzą sztuczną inteligencję, która nie jest wystarczająco dobra” – wyjaśnia. Pracuje nad dwiema rzeczami. Pierwszy to publiczny i przejrzysty test pozwalający rzetelnie ocenić sztuczną inteligencję. Drugi to system zarządzania jakością podobny do tego stosowanego w przemyśle lotniczym.
„Jeśli samoloty prawie się zderzą, komisja ds. Bezpieczeństwa zbada, jak ulepszyć system, aby zapobiec takim wydarzeniom w przyszłości. Tego samego chcę dla sztucznej inteligencji. Chcę zbadać i opracować system, który uczy się na każdym błędzie, aby sztuczna inteligencja jest kontrolowana i może być nadal udoskonalana. W ten sposób możemy budować zaufanie do sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Optymalna, kontrolowana sztuczna inteligencja może pomóc w ulepszaniu i zwiększaniu efektywności opieki zdrowotnej.”