We are searching data for your request:
Upon completion, a link will appear to access the found materials.
Վերը նշված գունավոր պատկերը գրեյպֆրուտ չէ, այն իրականում պատկերում է շագանակագեղձի բիոպսիա ՝ քաղցկեղի հավանականությամբ. Կապույտը ցածր է, կարմիրը ՝ բարձր: Այս կոնկրետ դեպքում նախնական ախտորոշումը վերադարձավ բարորակ: Հետագա վերանայումից հետո այն վերափոխվեց քաղցկեղի:
Արհեստական բանականությունը (AI), որը մշակվել է UPMC- ի և Պիտսբուրգի համալսարանի հետազոտողների կողմից, կարողացավ ճշգրիտ կերպով հայտնաբերել քաղցկեղը այս բարդ դեպքում:
Համակարգի հետեւում կանգնած գիտնականները ասում են, որ դա ցույց է տալիս մինչ օրս ամենաբարձր ճշգրտությունը շագանակագեղձի քաղցկեղի ճանաչման և բնութագրման գործում `օգտագործելով AI ծրագիր:
Կապված. AI- ն ի վիճակի է ախտորոշել քաղցկեղը, որքան ճշգրիտ, որքան մարդիկ, բայց շատ ավելի արագ
Մարդկային կողմնակալության հաղթահարում AI- ով
Այսօր հրապարակված ուսումնասիրության մեջThe Lancet Digital Health- ը, հետազոտողները մանրամասն նկարագրեցին իրենց AI- ի տպավորիչ ճշգրտությունը և բացատրեցին, թե ինչպես են մարդիկ բնածին կողմնակալ վերաբերմունք ցուցաբերում, երբ բանը վերաբերվում է բժշկական օգնությանը:
«Մարդիկ լավ են ճանաչում անոմալիաները, բայց նրանք ունեն իրենց նախապաշարմունքը կամ անցյալի փորձը», - մամուլում ասաց ավագ հեղինակ Ռաջիվ Դհիր, MD, MBA, UPMC Shadyside- ի գլխավոր պաթոլոգ և պաթոլոգիայի փոխնախագահ և Pitt- ի կենսաբժշկական ինֆորմատիկայի պրոֆեսոր: արձակել
«Մեքենաներն անջատված են ամբողջ պատմությունից: Հաստատ խնամքի ստանդարտացման տարր կա», - շարունակեց նա:
Դհիրը և նրա գործընկերները նկարներ են տրամադրել ներկված հյուսվածքի սլայդների ավելի քան մեկ միլիոն մասերից, որոնք վերցվել են հիվանդի բիոպսիաներից, որպեսզի իրենց AI- ն ճանաչի շագանակագեղձի քաղցկեղը:
Այս պատկերներից յուրաքանչյուրը պիտակավորված էր փորձագետ պաթոլոգների կողմից ՝ AI- ին սովորեցնելու համար, թե ինչպես կարելի է տարբերակել առողջ և աննորմալ հյուսվածքը: Համոզվելու համար, որ այն գործում է, այնուհետև ալգորիթմը փորձարկվել է 1,600 սլայդերի վրա, որոնք վերցվել են UPMC- ում շագանակագեղձի կասկածելի քաղցկեղով հիվանդ 100 հիվանդից
«Մեծ առավելություն»
Թեստավորման գործընթացում շագանակագեղձի քաղցկեղի հայտնաբերման ժամանակ ԱԻ-ն ցույց է տվել 98% զգայունություն և 97% առանձնահատկություն: Հետազոտողները ասում են, որ սա շատ ավելի բարձր է, քան նախորդ ալգորիթմի հետազոտողները, որոնք աշխատում էին հյուսվածքների սլայդներից: Փաստորեն, AI- ն նշանակեց վեց սլայդ, որոնք չեն նկատվել սլայդերը վերլուծած փորձագետ պաթոլոգների կողմից:
«Նմանատիպ ալգորիթմները հատկապես օգտակար են վնասվածքների համար, որոնք տիպիկ չեն», - ասաց Դիրը: «Ոչ մասնագիտացված անձը կարող է չկարողանալ ճիշտ գնահատական տալ: Դա այս համակարգի հիմնական առավելությունն է»:
Չնայած արդյունքները շատ խոստումնալից են, Դհիրը զգուշացնում է, որ նոր ալգորիթմներ պետք է վերապատրաստվեն քաղցկեղի հատուկ տեսակները հայտնաբերելու համար, քանի որ պաթոլոգիայի մարկերները համընդհանուր չեն հյուսվածքների բոլոր տեսակների մեջ:
Չնայած դա շատ աշխատանք կլիներ, Դհիրն ասում է, որ դա դեռևս արդյունավետ միջոց կլինի հետագայում մարդկային պաթոլոգներին լրացնելու համար ՝ մի քանի տեսակի քաղցկեղ հայտնաբերելու համար:
