Ии Повышает Раковые Показатели Почти До 100-Процентной Точности

{h1}

Искусственный интеллект достигает совершеннолетия; патологи могут комбинировать это с собственными навыками для почти 100-процентной точности в поиске раковых клеток при биопсии.

Диагностика рака собирается стать более точной с помощью искусственного интеллекта.

Патологоанатомы в течение последних 100 лет диагностировали заболевания примерно одинаково, работая под микроскопом, просматривая образцы биопсии на маленьких предметных стеклах. Работая почти роботизированно, они просеивают миллионы нормальных клеток, чтобы идентифицировать лишь несколько больных. Задача утомительна и подвержена человеческим ошибкам.

Но теперь ученые и инженеры создали технику, которая использует искусственный интеллект (ИИ) и может дифференцировать раковые клетки от нормальных клеток почти так же, как первоклассный патолог. Команда из Гарварда продемонстрировала метод ИИ в рамках конкурса на Международном симпозиуме биомедицинских изображений в Праге в 2016 году, продемонстрировав, как он может с точностью до 92 процентов точно определять раковые клетки среди образцов клеток ткани молочной железы. Эта точность была намного лучше, чем у других методов искусственного интеллекта в соревновании, благодаря чему команда вышла на первое место.

Люди + ИИ

У людей все еще есть преимущество: патологи побеждают роботов в этом соревновании с их способностью идентифицировать 96 процентов образцов биопсии с раковыми клетками. [Супер-Интеллектуальные Машины: 7 Роботизированных Фьючерсов]

Но настоящий сюрприз произошел, когда патологи объединились с ИИ команды Гарварда. Вместе искусственный интеллект и хороший, человеческий интеллект идентифицировали 99,5 процента раковых биопсий.

Хотя мысль о доверии доктора Робота с вашим медицинским анализом может показаться немного пугающей, некоторые ученые видят большие перспективы в услугах врачей с помощью ИИ.

«Наша главная гипотеза заключается в том, что« патолог ИИ плюс »будет превосходить одного патологоанатома», - сказал д-р Эндрю Бек из Медицинского центра диаконессы Beth Israel и Гарвардской медицинской школы в Бостоне, который руководил созданием дизайна искусственного интеллекта. «Если мы и более широкое исследовательское сообщество сможем продемонстрировать, что использование инструментов ИИ значительно уменьшает диагностические ошибки, я считаю, что пациенты, врачи, плательщики медицинских услуг и системы здравоохранения будут поддерживать добавление инструментов ИИ в клинический рабочий процесс», он сказал Живой Науке.

Почему клетки рака молочной железы?

В конкурсе, проводившемся в апреле, приняли участие дизайны искусственного интеллекта со всего мира, созданные частными компаниями и научными исследовательскими организациями. Цель состояла в том, чтобы стимулировать интерес к созданию более точных методов диагностики заболеваний.

«Тот факт, что компьютеры [в апрельском конкурсе] имели почти сравнимую производительность с людьми, намного превосходит то, что я ожидал», - сказал Йерун ван дер Лаак из Медицинского центра Университета Радбуда в Нидерландах, который организовал конкурс. «Это явный признак того, что искусственный интеллект будет формировать способ, которым мы будем иметь дело с гистопатологическими изображениями в ближайшие годы». [Инфографика: история искусственного интеллекта (ИИ)]

Организаторы конкурса выбрали тему выявления рака молочной железы, а именно метастатических раковых клеток в биопсиях дозорных лимфатических узлов, в качестве реального теста важной проблемы общественного здравоохранения. По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний среди женщин в США рак молочной железы является вторым наиболее распространенным типом рака (после рака кожи) и вторым наиболее смертоносным типом рака (после рака легких).

Биопсия сторожевого лимфатического узла - это хирургическая процедура, при которой образец ткани удаляется из сторожевого узла, первого в группе лимфатических узлов или желез, где раковые клетки могут распространяться после выхода из исходного участка. Многоцентровое исследование, опубликованное в 2003 году в Журнале Американского колледжа хирургов, показало, что эти биопсии с использованием традиционного анализа человека были точными на 96 процентов, с ложноотрицательным показателем 8 процентов.

Поскольку онкологические хирурги полагаются на биопсию, чтобы решить, какую ткань удалить или оставить на месте, часто в тот самый момент, когда рак начинает распространяться, точность анализа биопсии имеет решающее значение.

Машины, которые учатся

Группа Бека использовала процесс, называемый «глубокое обучение», чтобы научить компьютер лучше распознавать, как выглядят раковые клетки. Этот процесс представляет собой алгоритм машинного обучения, используемый в таких приложениях, как распознавание речи; это делает систему более точной с каждым использованием. В рамках подготовки к конкурсу группа Бека предоставила компьютеру тысячи изображений раковых клеток.

Команда определила примеры, для которых компьютер был склонен ошибаться в идентификации рака, и переподготовила компьютер, используя большее количество более сложных примеров.

По словам Бека, разработка такой автоматической диагностики была целью для области искусственного интеллекта в течение последних 30 лет, поскольку компьютеры стали более распространенными в лабораториях. Но только недавно в этой области стали видны улучшения в сканировании, хранении, вычислительной мощности и алгоритмах, необходимые для того, чтобы это стало возможным.

Не волнуйтесь, патологи не исчезнут. Бек сказал, что поле будет развиваться, чтобы принять новые наборы навыков. Например, ловушки, которых следует избегать при ИИ, включают систему, которая обычно пропускает определенную редкую форму рака, которую ИИ раньше не видел, или которую обычно выбрасывает артефакт на биопсийном изображении, сказал он. Люди будут нуждаться в постоянном обучении роботов.

В команду Бека входят постдоки в его гарвардской лаборатории Дайонг Ван и Хумаюн Иршад, а также аспирант Гарварда Ришаб Гаргья и исследователь Массачусетского технологического института Адитья Хосла. Технический отчет, описывающий эту работу, был опубликован вчера (20 июня) в электронном архиве открытого доступа arXiv.org.

Следуйте за Кристофером Ванджеком @wanjek fили ежедневные твиты о здоровье и науке с юмором. Ванджек - автор книг «Еда на работе» и «Плохая медицина». Его колонка, Плохое лекарство, регулярно появляется на WordsSideKick.com.





RU.WordsSideKick.com
Все права защищены!
Перепечатка материалов разрешена только с простановкой активной ссылки на сайт RU.WordsSideKick.com

© 2005–2020 RU.WordsSideKick.com