We are searching data for your request:
Upon completion, a link will appear to access the found materials.
MIT’in Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) ve Massachusetts Genel Hastanesi'nden (MGH) araştırmacılar, meme kanserinin erken teşhisini geliştirebilecek yeni bir derin öğrenme modeli oluşturdu.
İLGİLİ: AI-GÜÇLÜ YAZILIM, DOKTORLARIN MEME KANSERİNİ TESPİT ETMESİNE YARDIMCI OLUR
Sistem, bir mamogramdan, bir hastanın gelecekte beş yıla kadar meme kanserine yakalanma olasılığı olup olmadığını anlayabilir. Meme kanseri taramaları, meme kanserinin erken teşhisi ve meme kanserine bağlı ölümlerin azaltılmasında önemli bir araçtır.
AI, doktor kıtlığını doldurmaya yardımcı olabilir
Taramaya ihtiyaç duyan kadınların çokluğu nedeniyle şu anda taramalar çok yoğun emek gerektiriyor. ABD de dahil olmak üzere dünyanın bazı bölgelerinde, mamogramların değerlendirilmesiyle ilgili bazı görevleri yerine getirebilecek AI sistemlerinin geliştirilmesine yol açan yüksek eğitimli meme tarama radyologlarının sayısında bir kıtlık vardır.
Yeni MIT sistemi, 60.000'den fazla hastanın mamogramları ve sonuçları konusunda eğitildi; Bu verilerden algoritma, meme dokusunda habis tümörlerin habercisi olan ince kalıpları öğrendi. Sistemin yaratıcıları, geç meme kanseri teşhisini geçmişte bırakacağını umuyor.
Risk bazlı tarama daha doğru
Sistem, doktorların kadınlar için ne sıklıkla taranmaları gerektiğini belirleyecek bireysel risk yönetimi planları geliştirmelerine yardımcı olacaktır. Şu anda, Amerikan Kanser Derneği ABD 45 yaşında başlayarak yıllık tarama yapılmasını önermektedir.
Önleyici Görev Gücü, 50 yaşından itibaren her iki yılda bir tarama yapılmasını önerir. Ancak yüksek riskli kadınlar için bu yeterli olmayabilir.
Bugün Radyoloji'de proje hakkında yeni bir makalenin kıdemli yazarı olan Barzilay, "Herkese uyan tek bir yaklaşım benimsemek yerine, taramayı bir kadının kansere yakalanma riski etrafında kişiselleştirebiliriz" diyor.
Örneğin, bir doktor, bir grup kadına iki yılda bir mamografi yaptırmasını önerebilirken, diğer bir yüksek riskli grup ek MRI taraması yaptırabilir. "
Geleneksel yöntemlerden daha doğru bir sistem
Barzilay, CSAIL'de Delta Elektronik Profesörü ve MIT'de Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü ve MIT'de Koch Bütünleştirici Kanser Araştırmaları Enstitüsü üyesidir. Sistem, tüm kanser hastalarının yüzde 31'ini en yüksek risk kategorisine yerleştirirken, bu oran geleneksel modeller için sadece yüzde 18'dir.
Sistem, tarama stratejilerinin sadece yaştan ziyade risk faktörlerine göre belirlenebileceğini kanıtlıyor. Daha önce, bir kadının meme kanseri geliştirme risk faktörü, yaş, ailede meme ve yumurtalık kanseri öyküsü, hormonal ve üreme faktörleri ve meme yoğunluğunun bir kombinasyonu ile belirleniyordu.
Algoritmalar, insanlar için çok ince kalıpları tespit ediyor
Bu belirteçler, meme kanserinin gerçek gelişimiyle zayıf bir şekilde bağlantılıdır ve riske dayalı tarama yaygın olarak desteklenmemektedir. MIT / MGH ekibi, mamogramlarda gelecekteki kanseri tetikleyen kalıpları belirleyebilen bir derin öğrenme modeli geliştirdi. 90.000'den fazla mamogram üzerinde eğitim alan model, insan gözünün algılayamayacağı kadar ince modeller tespit etti.
Lehman, "1960'lardan beri radyologlar, kadınların mamografide görülebilen benzersiz ve çok çeşitli göğüs dokusu modellerine sahip olduklarını fark ettiler" diyor.
“Bu modeller genetik, hormonlar, hamilelik, emzirme, diyet, kilo kaybı ve kilo alımının etkisini temsil edebilir.
Bireysel düzeyde risk değerlendirmemizde daha kesin olmak için bu ayrıntılı bilgileri artık kullanabiliriz. "
Model aynı zamanda siyah ve beyaz kadınlar arasındaki meme kanseri teşhisi ve tedavisi konusundaki boşluğu da kapatacak. Siyah kadınların, sağlık hizmetlerine erişim de dahil olmak üzere çeşitli faktörler nedeniyle meme kanserinden ölme olasılığı beyaz kadınlara göre% 42 daha fazla.
Ekip, sistemin ABD ve dünya genelinde sağlık hizmetlerinin standart bir parçası olabileceğini umuyor.