Пробивът на AI поражда надежди за по-добра диагностика на рака

Нов модел на основата на изкуствен интелект може тъкмо да открива голям брой типове рак, да прави оценка лекуванията и да предсказва % на преживяемост, в най-новия прогрес в здравната диагностика, ръководен от технологията.

Моделът — прочут като „ Chief “ — е пробив заради широчината на туморите, които може да проучва, и способността му да предсказва резултатите за пациентите, неговите изобретатели от Харвардското здравно учебно заведение споделят.

Ръководителят акцентира по какъв начин изкуственият разсъдък е съдействал за подобренията в диагностичните техники, основани на изображения, частично тъй като е в положение да забележи смисъла на функционалности, които даже опитно човешко око може да пропусне.

„ Нашата упоритост беше да създадем гъвкава, многофункционална сходна на ChatGPT AI платформа, която може да извършва необятен набор от задания за оценка на рака “, сподели Кун-Хсинг Ю, помощник по биомедицинска информатика в Институт Блаватник на Харвардското здравно учебно заведение. „ Нашият модел се оказа доста потребен при голям брой задания, свързани с разкриване на рак, прогноза и отговор на лекуването при голям брой типове рак. “

Докато скорошните пробиви в AI доведоха до страхове по отношение на злоупотребата с технологията, оптимистите са твърди, че също по този начин има силата да създава дълготрайни изгоди за човечеството в области като медицина и климатология. слайдове от туморни тъкани. Беше подготвен на 15 милиона немаркирани сектора от изображения и по-късно на 60 000 цели слайд изображения на тъкани, покриващи 19 разнообразни типа рак.

Идеята беше да се подсигурява, че шефът може да свърже подробни промени в един сектор от тъкан с по-широкия подтекст, споделиха откривателите. Те тестваха успеваемостта му върху съвсем 20 000 изображения на цели слайдове от 24 лечебни заведения и кохорти пациенти по целия свят.

Chief превъзхожда други диагностични способи с изкуствен интелект с до 36 % при разкриване на ракови кафези, прогнозиране на резултатите от пациентите и идентифициране на туморния генезис и съществуването на генетични модели, свързани с отговора на лекуването, се споделя в отчета. За разлика от някои други сегашни модели, той имаше гъвкавостта да поддържа успеваемостта си без значение от техниките, употребявани за приемане и дигитализиране на туморните кафези, прибавиха те.

Шефът сподели обща акуратност от съвсем 94 % за разкриване на рак, нараства до 96 % за тумори на хранопровода, стомаха, дебелото черво и простатата. Способността му да свързва модели на туморни кафези със характерни геномни аберации може да помогне да се предложат най-хубавите лекувания без нужда от скъпо и постепенно секвениране на ДНК, допускат учените.

Моделът предлага спомагателна разкриваща информация за тъканите към туморите, в това число съществуване на по-голям брой имунни кафези при дълготрайно претърпели рак спрямо тези, които са умряли по-рано, се споделя в отчета.  

Ако Chief и сходни подходи бъдат доказани от по-нататъшни проучвания, те биха могли да се употребяват за „ ранно идентифициране на пациенти с рак, които могат да се възползват от пробни лекувания, ориентирани към избрани молекулни вариации “, в това число в страни, където това сега не е готово, сподели Ю.

Моделите на AI се оказват все по-полезен съдружник на медицинските експерти в региона на изображенията, заради своята скорост и дарба за забелязване на модели. Въпреки че към момента са несъвършени, те могат да бъдат потребни при подбиране, като второ мнение или за генериране на прозрения, които лекарят може да е пренебрегнал или да не знае.  

Chief се оказа значим нов инструмент за битка с рака в възходяща област от диагностични основополагащи AI модели, сподели професор Ерик Топол, създател и шеф на Scripps Research Translational Institute в Калифорния.

През април откриватели от Харвардското здравно учебно заведение в Бостънската болница Brigham and Women’s Hospital обявиха два модела — известни като Uni и Conch — за четене, пояснение и систематизиране микроскопски слайдове от тъкани на пациента. Те демонстрираха положителни резултати при диагностични задания, вариращи от разкриване на заболяване до оценка на трансплантация на органи, както и демонстрираха известна дарба за идентифициране на нови и редки положения.

Развиващите се нови диагностични модели на основата на AI дадоха обещание да „ дават изключителна визия от цели изображения на слайдове, в това число възстановяване на точността на диагнозата и прогнозата ”, сподели Топол.