fbpx

Vědci z bostonské MIT využívají umělou inteligenci, která se z výsledků vyšetření žen na mamografech učí dříve diagnostikovat karcinom prsu

Zveřejněno: 22. 7. 2019

Laboratoř informatiky a umělé inteligence MIT vyvinula nový model predikce založený na hlubokém učení, který může předvídat vznik rakoviny prsu až o pět let dříve, než to dokážou dnešní běžné přístroje a postupy. Vědci, kteří pracují na tomto projektu, také zjistili, že jiné podobné výzkumy mají často inherentní zkreslení, protože byly založeny převážně na populaci bílých pacientů. Svůj model proto postavili na „spravedlivějších“ údajích a datech, které zajistí, že bude stejně přesný pro bílé i černé ženy.

To je mimochodem podle zprávy na blogu MIT klíčová vlastnost, protože u černých žen je o více než o 42 % vyšší pravděpodobnost, že zemřou na rakovinu prsu, než u žen bílých. Jedním z faktorů může být to, že černé ženy nejsou tak dobře obsluhovány současnými technikami včasného zjištění rakoviny prsu. MIT uvádí, že její úsilí při vývoji této technologie bylo zaměřeno konkrétně na to, aby hodnocení zdravotních rizik této povahy bylo přesnější pro menšiny, které často nejsou dobře zastoupeny ve vývoji modelů hlubokého učení.

Výsledky se prozatím ukazují jako mnohem přesnější, zejména v oblasti prediktivních a předdiagnostických nálezů.

Na problematiku algoritmického zkreslení je přitom zaměřeno mnoho průmyslových výzkumů, a dokonce i nových produktů, se kterými přicházejí firmy zaměřené na praktické využití umělé inteligence v nejrůznějších oborech.

Lepší diagnostika

Tento nástroj bostonských vědců, který se učí z dat na mamografech (celkem 90 000 vyšetření) a zdravotních výsledcích více než šedesáti tisíc pacientek z nemocnice Massachusetts General Hospital, využívá hluboké učení k identifikaci jevů, které by nemusely být zřejmé ani pozorovatelné pro lékaře z klinické praxe.

Vzhledem k tomu, že není založen na stávajících předpokladech ani na znalostech rizikových faktorů u pacientek, které jsou v nejlepším případě spíše sugestivním rámcem, se výsledky prozatím ukazují jako mnohem přesnější, zejména v oblasti prediktivních a předdiagnostických nálezů.

MIT doufá, že tato technologie může být také použita ke zlepšení včasného odhalení jiných nemocí.

Projekt má pomoci zdravotnickým pracovníkům pro pacientky v jejich péči sestavit správný screeningový program a eliminovat pozdní diagnózy. MIT doufá, že tato technologie může být také použita ke zlepšení včasného odhalení jiných nemocí, u kterých je klíčové včasné odhalení a diagnostika prozatím není příliš přesná.

Související…

Proč by si na očkování proti rakovině děložního čípku měli zajít i chlapci
Kateřina Hájková

foto: Shutterstock, zdroj: The Crunch

Tipy redakce

Ztraceni v pekle velkoměsta. Proč neumí naplňovat potřeby svých obyvatel?

Ztraceni v pekle velkoměsta. Proč neumí naplňovat potřeby svých obyvatel?

„Talácel jsem se valícím davem, nikdo si mě nevšiml, nikdo na mě nepohlédl. Až...

Nejtěžší bylo uvědomění, že nemám opravdu nic, říká bývalý bezdomovec

Nejtěžší bylo uvědomění, že nemám opravdu nic, říká bývalý bezdomovec

Flákač, budižkničemu, alkoholik, čórka. To jsou typické konotace, které si mnoho z...