Jūs esate čia: Pradžia » Visos temos » Mokslas » Žmogus ir medicina |
Naujų tyrimų rezultatai rodo, kad dirbtinio intelekto programa gali nustatyti, ar nerūkančiam žmogui yra didelė rizika susirgti plaučių vėžiu, išnagrinėjusi vos vieną rentgeno nuotrauką. Prisijunk prie technologijos.lt komandos! Laisvas grafikas, uždarbis, daug įdomių veiklų. Patirtis nebūtina, reikia tik entuziazmo. Sudomino? Užpildyk šią anketą! „Šis dirbtinio intelekto įrankis atveria kelią oportunistinei niekada nerūkiusių asmenų, kuriems gresia didelė plaučių vėžio rizika, atrankinei patikrai naudojant turimas krūtinės ląstos rentgeno nuotraukas“, – teigia tyrimo autorius ir Masačusetso ligoninės (JAV) Širdies ir kraujagyslių vaizdų tyrimų centro vienas iš direktorių dr. Michaelas T. Lu. Tai labai svarbu, nes bent jau JAV Nacionalinis išsamus vėžio tinklas (NCCN) rekomenduoja atlikti plaučių vėžio kompiuterinės tomografijos tyrimus tik tiems asmenims, kurių rizika susirgti plaučių vėžiu per šešerius metus yra 1,3 proc. ar didesnė – t. y. šiuo metu tai yra rūkantys asmenys arba asmenys, kurių šeimoje yra buvę plaučių vėžio atvejų. Tačiau, Amerikos vėžio draugijos duomenimis, 10–20 proc. plaučių vėžio atvejų pasitaiko ir nerūkantiems žmonėms. Tačiau kadangi gydytojai neturi galimybės numatyti, kuriems nerūkantiesiems plaučių vėžio rizika yra didžiausia, jie nebuvo įtraukti į federalines rekomendacijas dėl patikros rekomendacijų. Naujajame tyrime mokslininkai išbandė savo dirbtinio intelekto modelį, pavadintą „CXR Lung-Risk“, su tūkstančiais nerūkančių 55–74 metų amžiaus žmonių krūtinės ląstos rentgeno nuotraukų. Dirbtinis intelektas nustatė, kad 28 proc. pacientų turi didelę plaučių vėžio riziką. Iš šios didelės rizikos grupės per šešerius metus beveik 3 iš 100 susirgo plaučių vėžiu – tai daugiau nei dvigubai viršija minimalią ribą, nuo kurios rekomenduojama atlikti atrankinę patikrą. Tyrėjai savo rezultatus pristatė Šiaurės Amerikos radiologų draugijos (RSNA) metiniame susitikime, kuris vyko lapkričio 26–30 d. „CXR Lung-Risk“ yra giluminio mokymosi (angl. deep learning) modelis, t. y. jis mokosi atpažindamas modelius ir iš pačios sistemos patirties perkeldamas duomenis tarp daugelio neuroninių tinklų sluoksnių – panašiai kaip mokosi žmonės. Tyrėjai algoritmą apmokė 147 497 krūtinės ląstos rentgeno nuotraukomis, kurias atliko 40 643 besimptomiai rūkaliai, taip pat nerūkantieji iš Prostatos, plaučių, storosios žarnos ir kiaušidžių (PLCO) vėžio patikros tyrimo, vykdyto 1993–2001 m. Kai kurie iš šių žmonių per šešerius metus nuo įtraukimo į tyrimą susirgo plaučių vėžiu. Tada DI išnagrinėjo 2013–2014 m. atliktas nepažymėtas 17 407 nerūkančiųjų rentgeno nuotraukas – kad nustatytų būsimos diagnozės tikimybę ir suskirstytų pacientus į mažos, vidutinės ir didelės rizikos grupes. Didelės rizikos grupės 2,9 proc. pacientų, kuriems vėliau išsivystė plaučių vėžys, rizika susirgti plaučių vėžiu buvo 2,1 karto didesnė – palyginti su mažos rizikos grupės pacientais. Jie taip pat gerokai viršijo 1,3 proc. rizikos ribą, nuo kurios rekomenduojama atlikti atrankinę patikrą. „Kadangi rūkančiųjų cigaretes skaičius mažėja, vis svarbesni taps metodai, skirti anksti nustatyti plaučių vėžį nerūkantiems žmonėms“, – teigia M. Lu ir priduria, kad mažėjant rūkančiųjų cigaretes skaičiui, artimiausiais metais vis svarbiau bus nustatyti plaučių vėžį nerūkantiems asmenims. Parengta pagal „Live Science“. |