Pinagbubuti ng Bagong Artipisyal na Katalinuhan ang Mammography ng Pagtuklas sa Kanser sa Dibdib

Mga mammogram ng isang 51-taong-gulang na babae na may nagsasalakay na ductal carcinoma. Ang matangkad na mga panel ay nagpapakita ng craniocaudal at mediolateral pahilig na mga view. Ang mga mas mababang panel ay nagpapakita ng isang kilalang bahagi ng kaliwang lugar ng dibdib na may loob. Ang kaso ay isang error negatibong kaso na kasama sa dataset. Alinsunod dito, ang paunang pagtatasa ay BI-RADS 2, nangangahulugang ang mga natuklasan ay hinuhusgahan na mas mahusay hangga’t maaari. Pagkatapos ng 1 taon, ang pasyente ay ipinakita para sa isang pagsusuri sa pagsusuri. Sa oras na ito, ang isang focal asymmetry ay sinusunod na may kaugnay na paglihis sa kaliwang dibdib. ang pasyente ay naalaala at nasuri na may 1.5-cm na masa sa itaas na panlabas na kuwadrante ng kaliwang dibdib ng craniocaudal (pabilog) na mata. Kredito: Radiological Society of North America

Ang artipisyal na intelektuwal (AI) ay maaaring mapabuti ang kakayahan ng mga radiologist na basahin ang mga mammogram upang masuri ang kanser sa suso, ayon sa isang pag-aaral na inilathala sa Radiology: Artipisyal na Katalinuhan.

Ang pag-screen ng kanser sa suso na may mammography ay ipinakita upang mapabuti ang pagbabala at mabawasan ang dami ng namamatay sa pamamagitan ng pagkilala sa sakit sa isang maagang, mas mabuti na yugto. Gayunpaman, maraming mga kanser ay hindi nakilala sa pamamagitan ng pag-screen ng mammography, at ang mga hinala ay laging kilalang. Ang isang nakaraang pag-aaral mula sa Radiology ay natagpuan na, sa average, 10% lamang ng mga kababaihan ang naalala mula sa pag-screen para sa karagdagang mga pagsasaayos ng diagnostic batay sa mga kahina-hinalang mga natuklasan sa wakas ay nasuri na may cancer.

Ang mga algorithm na batay sa AI ay kumakatawan sa isang mayroon nang landas para sa pagpapabuti kawastuhan sa digital mammography. Ang mga tagabuo ay “sinanay” ang AI sa mga mayroon nang mga imahe, na tinuturo sa kanila na kilalanin ang mga abnormal na kasosyo sa kanser at makilala ang mga ito mula sa magagandang natuklasan. Ang mga programa ay maaaring masubukan sa iba’t ibang mga hanay ng mga imahe. Ang AI ay hindi lamang nag-aalok ng posibilidad ng mas mahusay na diagnosis ng kanser ngunit nagpapabuti din ng kahusayan para sa mga radiologist.

Para sa pag-aaral, ginamit ng mga mananaliksik ang MammoScreen, isang tool na AI na maaaring magamit sa mammography upang makatulong na masuri ang cancer. Ang sistema ng AI ay idinisenyo upang makita ang mga rehiyon ng hinala para sa kanser sa suso sa 2D digital mammograms at upang siyasatin ang posibilidad na sila ay maging malignant. Kinukuha ng system ang pagpasok ng kumpletong hanay ng apat na pagtingin na naglalaman ng isang mammogram at naglalabas ng isang hanay ng mga posisyon ng imahe na may kaukulang marka ng hinala.

Labing-apat na radiologist ang sumuri sa isang 240 2D digital mammography image dataset na nakuha sa pagitan ng 2013 at 2016 na may isang kumbinasyon ng iba’t ibang mga abnormalidad. Basahin ang kalahati ng dataset na walang AI at ang kalahati sa tulong ng AI sa unang sesyon at hindi sa pangalawang sesyon.

Ang pangkalahatang pagkasensitibo para sa kanser ay bahagyang tumaas sa paggamit ng suporta ng AI. Tumutulong din ang AI na bawasan ang rate ng mga negatibong negatibo, o kilala na magmukhang normal kahit na may cancer.

“Ipinapakita ng mga resulta na ang MammoScreen ay maaaring makatulong na mapabuti ang kakayahan ng mga radiologist na makita ang kanser sa suso,” sabi ni Serena Pacilè, Ph.D., director ng pananaliksik sa klinika ng Therapixel, kung saan binuo ang software.

Ang pinahusay na gawaing diagnostic ng mga radiologist upang masuri ang kanser sa suso ay nakamit sa ilang sandali. Sa mga kaso na may bahagyang posibilidad ng malignancy, ang oras ng pagbabasa ay nabawasan sa ikalawang sesyon ng pagbasa. Ang pagbawas ng oras sa pagbabasa ay maaaring dagdagan ang kahusayan ng pangkalahatang mga radiologist, na pinapayagan silang ituon ang kanilang pansin sa mas kaduda-dudang mga pagsubok, ayon sa mga mananaliksik.

Noong Marso, nilinis ng U.S. Food and Drug Administration ang MammoScreen para magamit sa klinika, na makakatulong na mabawasan ang gawain ng mga radiologist, ayon kay Dr. Pacilè.

Plano ng mga mananaliksik na pag-aralan ang pag-uugali ng paggamit ng AI sa isang malaking populasyon batay sa pag-screen at ang kakayahang magpalala ng cancer sa suso dati.

Sanggunian: “Pagpapabuti ng Mammography ng Pagtuklas sa Dibdib na may Kasabay na Paggamit ng isang Artipisyal na Intelligence Tool” Nobyembre 4, 2020, Radiology: Artipisyal na Katalinuhan.

Tumulong kay Dr. Si Pacilè ay sina Jan Lopez, MD, Pauline Chone, M.Phil., Thomas Bertinotti, M.Sc., Jean Marie Grouin, Ph.D., at Pierre Fillard, Ph.D.

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Ang Gut Microbes ay maaaring maging isang Susi sa Pagbubukas ng Pagkabalisa

Isang micrograph ng pag-scan ng electron ng Escherichia coli, na isa sa maraming uri ng bakterya na matatagpuan sa mga bituka ng mammalian. ...

Isiniwalat ang 260-Milyong Taon na Killing Machine

Isang live na muling pagtatayo ng Anteosaurus na umaatake sa isang halaman ng Moschognathus. Kredito: Alex Bernardini (@SimplexPaleo) Dating itinuturing na mabigat, mabagal at...

Doblein ang bilang ng mga kilalang lente ng gravity gamit ang artipisyal na intelihensiya

Mga halimbawa ng mga gravity lens sa data ng Pag-aaral ng Pamana ng DESI. Kredito: DESI Heritage Imaging Surveys / LBNL / DOE...

Pagkuha ng mga materyales sa 2D para sa pagikot

Paglalarawan ng artistikong konsepto ng Spintronic. Ang mga siyentista mula sa Unibersidad ng Tsukuba at ang Institute of High Pressure Physics ay gumagawa ng isang...

Natuklasan ng mga Mananaliksik ang Kamakailang Genetic Communication sa Pagitan ng Mga Chimpanzee Subspecies

Ang mga sample ng dumi ng Chimpanzee ay nakolekta sa buong Africa upang matukoy kung ang mga tao ay kamakailan-lamang na konektado sa kabila...

Newsletter

Subscribe to stay updated.