Na łamach czasopisma Radiology zostały opublikowane badania holenderskich naukowców nad sztuczną inteligencją, która będzie w stanie wykryć ryzyko raka płuc na podstawie zdjęć z tomografii klatki piersiowej. Technologia oceni charakter guzków płucnych i pozwoli na wdrożenie leczenia we wczesnym stadium choroby.
Według Światowej Organizacji Zdrowia rak płuc jest główną przyczyną zgonów z powodu nowotworów na całym świecie – w 2020 r. spowodował on 1,8 mln zgonów.
Obecna technologia
Obecnie u osób z wysokim ryzykiem wystąpienia raka płuc, np. u nałogowych, wieloletnich palaczy, stosuje się technologię niskodawkowej tomografii klatki piersiowej. Badanie to zmniejsza umieralność na raka płuc, dzięki wykrywaniu nowotworów we wczesnym stadium i umożliwieniu wdrożenia skutecznego leczenia. Na obrazach tomografii często wykrywa się guzki na płucach, jednak większość z nich jest łagodna i nie wymaga dalszych badań klinicznych. Aczkolwiek dokładne rozróżnienie między guzami łagodnymi, a złośliwymi, ma kluczowe znaczenie dla wczesnego wykrywania nowotworów.
Sztuczna inteligencja rozróżni charakter guzków
Naukowcy w swoich nowych badaniach opracowali technologię sztucznej inteligencji, która ocenia charakter guzków w płucach za pomocą uczenia maszynowego. Rozwiązanie zdolne jest do znajdywania określonych wzorców w danych obrazowych. Badacze wyszkolili innowacyjną technologię na podstawie obrazów tomograficznych 16 tys. guzków, w tym 1249 guzów złośliwych. Dane do badań w postaci zdjęć tomografii dostarczył Danish Lung Cancer Screening Trial.
Algorytm uczenia maszynowego przyniósł zadowalające wyniki – podkreślają naukowcy. 11 klinicystów – w tym radiolodzy, rezydenci radiologii i pulmonolodzy – porównali działanie algorytmu z dotychczas najbardziej dokładną technologią oceny złośliwości guzów płucnych – Pan-Canadian Early Detection of Lung Cancer. Ich zdaniem sztuczna inteligencja holenderskich naukowców była bardziej precyzyjna.
Wsparcie dla radiologów
– Algorytm może pomóc radiologom w dokładnym oszacowaniu ryzyka złośliwości guzków płucnych. Może to pomóc w optymalizacji zaleceń dotyczących dalszych działań dla pacjentów badanych w kierunku raka płuc – podkreśla Kiran Vaidhya Venkadesh, pierwszy autor badania nad sztuczną inteligencją, doktorant Radboud University Medical Center w Nijmegen, w Holandii.
Technologia nie wymaga interpretacji cech obrazowanych guzków – dodaje dr Colin Jacobs, starszy autor badań, adiunkt w Departamencie Obrazowania Medycznego w Radboud University Medical Center w Nijmegen. Wskazuje, że takie rozwiązanie może prowadzić do zmniejszenia liczby niepotrzebnych interwencji diagnostycznych, zmniejszenia obciążenia radiologów i obniżenia kosztów badań w kierunku raka płuc.
Naukowcy planują dalsze doskonalenie opracowanego algorytmu. Ma on być wzbogacony o takie dane o pacjencie, jak wiek, płeć czy historia palenia.
Źródło: Radiological Society of North America
Przeczytaj także: 1 lipca wystartuje loteria NPS. Jakie nagrody przygotował rząd?
