Un algoritm a identificat cancerul de prostată cu o acuratețe perfectă

Un algoritm a identificat cancerul de prostată cu o acuratețe perfectă. Un studiu publicat recent în The Lancet Digital Health de către cercetătorii UPMC și Universitatea din Pittsburgh demonstrează cea mai mare acuratețe până în prezent în recunoașterea și caracterizarea cancerului de prostată folosind un program de inteligență artificială.

„Oamenii sunt buni în recunoașterea anomaliilor, dar au propriile prejudecăți sau experiență trecută”, a declarat autorul principal Rajiv Dhir, patolog șef și vicepreședinte de patologie la UPMC Shadyside și profesor de informatică biomedicală la Pitt. „Mașinile sunt detașate de toată povestea. Cu siguranță, există un element al standardizării îngrijirii.”

Pentru a instrui inteligență artificială pentru a recunoaște cancerul de prostată, Dhir și colegii săi au furnizat imagini de la mai mult de un milion de părți de diapozitive colorate prelevate din biopsiile pacientului. Fiecare imagine a fost etichetată de patologi experți pentru a învăța inteligență artificială cum să facă discriminarea între țesutul sănătos și anormal. Algoritmul a fost apoi testat pe un set separat de 1.600 de lamele prelevate de la 100 de pacienți cu cancer suspect de prostată.

În timpul testării, AI-ul a demonstrat 98% sensibilitate și 97% specificitate la detectarea cancerului de prostată – semnificativ mai mare decât a raportat anterior pentru algoritmi care lucrează pe lamele de țesut, potrivit medicalxpress.com.

Un algoritm a identificat cancerul de prostată cu o acuratețe perfectă

De asemenea, acesta este primul algoritm care se extinde dincolo de detectarea cancerului, raportând performanțe ridicate pentru gradarea tumorii, dimensionarea și invazia nervilor din jur. Toate acestea sunt caracteristici importante clinic necesare ca parte a raportului de patologie.

inteligență artificială a semnalat, de asemenea, șase diapozitive care nu au fost notate de către patologii experți.

Dar Dhir a explicat că acest lucru nu înseamnă neapărat că mașina este superioară oamenilor. De exemplu, în cursul evaluării acestor cazuri, patologul ar fi putut vedea pur și simplu suficiente dovezi de malignitate în alte părți din probele pacientului pentru a recomanda tratamentul. Cu toate acestea, pentru patologii cu mai puțină experiență, algoritmul ar putea ajuta pentru a identifica cazuri care altfel ar putea fi ratate.

„Algoritmi ca acesta sunt utili în special în leziunile care sunt atipice”, a spus Dhir. „Este posibil ca o persoană nespecializată să nu poată face evaluarea corectă. Acesta este un avantaj major al acestui tip de sistem.”

În timp ce aceste rezultate sunt promițătoare, Dhir avertizează că noi algoritmi vor trebui să fie antrenați pentru a detecta diferite tipuri de cancer. Markerii de patologie nu sunt universali pentru toate tipurile de țesut. Dar el nu vede de ce nu se poate face asta pentru a adapta această tehnologie in lucrul cu cancerul de sân, de exemplu.