Исследователи из подразделения Массачусетского технологического института, занимающегося компьютерной инженерией и разработкой искусственного интеллекта, создали два алгоритма, которые могут обнаружить рак поджелудочной железы быстрее, чем существующие диагностические стандарты. Две модели вместе дали жизнь нейронной сети «ПРИЗМА». Он разработан специально для выявления наиболее распространенной формы рака поджелудочной железы. Информация взята с портала Engadget.
Читать далее:
- ИИ совершает революцию в прогнозировании реакции на лекарства от рака
- ИИ идентифицирует рак, анализируя клеточную «головоломку»
- Ежедневные таблетки помогают бороться с метастатическим раком, показывают исследования
Современные стандартные критерии скрининга заболевания выявляют около 10% случаев у пациентов, осмотренных специалистами. Для сравнения, PRISM Массачусетского технологического института смог выявить случаи в 35% случаев.
В ходе своей разработки PRISM собрала информацию выше среднего для ИИ.
Хотя использование искусственного интеллекта в области диагностики не является чем-то совершенно новым, технология PRISM Массачусетского технологического института выделяется тем, как она была разработана. Нейронная сеть была запрограммирована на основе доступа к нескольким наборам реальных электронных медицинских записей из медицинских учреждений США. Ему были переданы данные из более чем 5 миллионов электронных медицинских карт пациентов, которые, по словам исследователей группы, «превышают масштаб» информации, передаваемой в модель искусственного интеллекта в этой конкретной области исследований.
Для прогнозирования модель использует обычные клинические и лабораторные данные, а разнообразие населения США дает ей значительное преимущество перед другими моделями рака поджелудочной железы, которые часто ограничиваются конкретными географическими регионами, например, несколькими медицинскими центрами. США.
Кай Цзя, доктор философии Массачусетского технологического института и автор статьи PRISM
Проект PRISM Массачусетского технологического института начался более шести лет назад. Мотивация разработки алгоритма, позволяющего обнаружить рак поджелудочной железы на ранней стадии, во многом связана с тем фактом, что у большинства пациентов диагноз диагностируется на более поздних стадиях развития заболевания – в частности, около 80% из них диагностируются слишком поздно.
Что анализируется в алгоритме PRISM для постановки диагноза:
- Демографические данные пациентов;
- Предыдущие диагнозы;
- Текущие и предыдущие лекарства, принимаемые контролируемым образом;
- Результаты лабораторных исследований.
- Возраст пациента;
- Факторы риска очевидны в вашем образе жизни.
На данный момент технология привязана только к лабораториям Массачусетского технологического института и избранным пациентам в США. Логистическая задача расширения сферы применения этого ИИ будет включать в себя предоставление алгоритму более разнообразных наборов данных и, возможно, даже глобальных профилей здоровья для повышения доступности.
Однако это не первая попытка Массачусетского технологического института разработать модель искусственного интеллекта, способную прогнозировать риск или диагностировать рак. Алгоритмические модели уже обучены прогнозировать риск рака молочной железы среди женщин с использованием записей маммографии. В этом исследовании ученые Массачусетского технологического института подтвердили, что чем разнообразнее наборы данных, тем лучше ИИ будет диагностировать рак.
Модель пост-искусственного интеллекта, способная обнаруживать рак поджелудочной железы на ранней стадии, впервые появилась на Olhar Digital.
