Veštačka inteligencija može otkriti više ranih stadijuma raka dojke

Veštačka inteligencija ima moć da značajno smanji broj propuštenih slučajeva ranog stadijuma raka dojke, pokazuju istraživanja koja se bave mogućnostima ove tehnologije za poboljšanje i ubrzanje medicinskih dijagnoza. Analiza veštačke inteligencije identifikovala je do 13% više slučajeva u odnosu na lekare – značajan deo od 20% ili više slučajeva raka koji se procenjuje da se propuštaju prilikom trenutnih pregleda koji ne koriste veštačku inteligenciju.

Najnovije istraživanje, objavljeno u časopisu Nature Medicine, pokazuje kako mašinsko učenje može pomoći u borbi protiv bolesti koje mogu biti smrtonosne, otkrivajući greške ili identifikujući znakove koje čovek teže primećuje. „Naše istraživanje pokazuje da veštačka inteligencija može delovati kao efikasna sigurnosna mreža – alat za sprečavanje propuštanja suptilnijih znakova raka“, rekao je Ben Glocker, jedan od autora studije i profesor mašinskog učenja za slikanje na Imperial College London. „Svedočiti tome da korišćenje veštačke inteligencije može znatno smanjiti broj propuštenih slučajeva raka prilikom pregleda dojke je velika stvar i značajan podstrek za našu misiju da transformišemo negu raka uz pomoć veštačke inteligencije“.

Studija je koristila alat veštačke inteligencije poznat kao Mia, koji su razvili Imperial i Kheiron Medical Technologies, britanska kompanija koja se specijalizuje za medicinsku dijagnostiku primenom veštačke inteligencije. Učesnice studije su bile 25.000 žena koje su pregledane zbog raka dojke u Mađarskoj od 2021. do 2023. godine.

Studija se sastojala od tri faze, pri čemu su radiolozi na različite načine sarađivali sa veštačkom inteligencijom. Grupa koja je koristila veštačku inteligenciju registovala je poboljšanje u otkrivanju raka od 5%, 10% i 13%, u poređenju sa standardnim tumačenjem najmanje dva radiologa.

Većina dodatno otkrivenih slučajeva raka bila je invazivna, što znači da su imali potencijal da se prošire na druge delove tela.

Ovo istraživanje pruža važan dokaz da veštačka inteligencija može poboljšati tačnost identifikacije malignih tkiva, kao i ubrzati proces. Istraživanje iz Švedske objavljeno krajem avgusta ove godine pokazalo je da analiza mamograma poboljšana veštačkom inteligencijom rezultira sličnom stopom otkrivanja raka u poređenju sa standardnim pregledima koje vrše ljudi.

Najnovija studija iz Mađarske predstavlja „obećavajući primer kako možemo koristiti veštačku inteligenciju za ubrzanje dijagnoze i lečenja“ u Nacionalnoj službi zdravstva Ujedinjenog Kraljevstva, izjavila je dr. Katherine Halliday, predsednica Kraljevskog koledža radiologa Velike Britanije, koja nije učestvovala u istraživanju. „Rezultati istaknuti su potencijalom veštačke inteligencije da poboljša tačnost tumačenja mamograma i podrži kliničko odlučivanje“, dodala je ona. „Studija naglašava komplementarnu prirodu veštačke inteligencije i radiologa, predviđajući saradničku budućnost koja iskorištava snage oba“.

Korišćenje veštačke inteligencije takođe nudi mogućnost ubrzanja analize. Autori mađarskog istraživanja navode da bi Mia mogla uštedeti do 45% vremena utrošenog na tumačenje mamograma.

Istraživači su naglasili važnost daljeg razvoja istraživanja kako bi se proširile mogućnosti veštačke inteligencije za otkrivanje raka. Prioriteti uključuju dobijanje rezultata iz više zemalja, korišćenje drugih sistema veštačke inteligencije, kao i praćenje pojavljivanja novih slučajeva raka u okviru njihove studijske grupe.

FAQ:
Q: Šta je veštačka inteligencija?
A: Veštačka inteligencija se odnosi na sposobnost mašina i računara da obavljaju zadatke koji inače zahtevaju ljudsku inteligenciju, kao što je učenje, zaključivanje, rešavanje problema i prepoznavanje uzoraka.

Q: Šta je rak dojke?
A: Rak dojke je maligna bolest koja nastaje kada se ćelije u tkivu dojke nekontrolisano razmnožavaju i formiraju tumor.

Q: Kako veštačka inteligencija može poboljšati dijagnozu raka dojke?
A: Veštačka inteligencija može poboljšati dijagnozu raka dojke tako što može identifikovati suptilne znakove bolesti koje ljudi možda propuste. Takođe može ubrzati proces analize i tumačenja medicinskih snimaka, omogućavajući brže donošenje odluka o dijagnozi i lečenju.