Nowe badania nad AI przy diagnostyce guzów mózgu 

Badania nt. AI opublikowane w czasopiśmie Biology Methods and Protocols przez Oxford University Press dowodzą, że modele sztucznej inteligencji mogą być szkolone w celu rozróżniania guzów mózgu od zdrowych tkanek. Już teraz osiągają one wyniki niemal tak dobre jak radiolodzy, analizując obrazy MRI. 

Badacze odnotowują znaczący postęp przy zastosowaniu AI w medycynie, szczególnie jeśli chodzi o radiologie. Czas oczekiwania na przetworzenie obrazów medycznych przez techników może opóźniać leczenie pacjentów. Sieci neuronowe typu CNN (ang. convolutional neural networks), okazały się kluczowym narzędziem w szkoleniu modeli AI na dużych zbiorach danych obrazowych. Dzięki temu sieci uczą się rozpoznawania i klasyfikacji obrazów. Co więcej, te sieci wykorzystują funkcję transferu wiedzy. Pozwala to naukowcom ponownie używać modeli szkolonych na jednym zadaniu do innych, pokrewnych projektów. 

Kamuflaż a wykrywanie guzów

Detekcja ukrytych w kamuflażu zwierząt oraz klasyfikacja guzów mózgu dotyczą zupełnie różnych obrazów. Badacze zauważyli jednak analogię między zwierzęciem ukrywającym się w swoim otoczeniu a komórkami nowotworowymi „wtapiającymi się” w zdrowe tkanki. Proces generalizacji – grupowania różnych obiektów pod jedną kategorią – okazał się kluczowy dla zrozumienia, jak sieci neuronowe mogą wykrywać ukryte struktury. Podejście to znalazło szczególne zastosowanie w identyfikacji guzów. 

W retrospektywnym badaniu z użyciem publicznych danych MRI naukowcy przetestowali, jak modele neuronowe mogą być szkolone w wykrywaniu nowotworów stosując unikalne podejście transferu wiedzy z detekcji kamuflażu. 

Badania AI – wyniki

Modele były szkolone na obrazach MRI pobranych z publicznych repozytoriów, takich jak Kaggle, Cancer Imaging Archive oraz VA Boston Healthcare System. Analizowano zarówno obrazy mózgów zdrowych, jak i tych z guzami. Najlepszy model osiągnął dokładność 85,99% w wykrywaniu guzów mózgu, natomiast drugi model miał dokładność 83,85%. Modele niemal idealnie rozpoznawały zdrowe obrazy mózgu, generując jedynie 1 do 2 fałszywych negatywów. 

Kluczową cechą modelu była zdolność wyjaśniania podejmowanych decyzji. Sieci neuronowe mogły generować mapy obrazów wskazujące, które obszary były istotne przy podejmowaniu decyzji o klasyfikacji jako nowotwór lub jego brak. Dzięki temu radiolodzy mogli porównać swoje diagnozy z wynikami AI, co działało jak „drugi radiolog” wskazujący problematyczne miejsca. 

Choć sieci miały trudności z rozróżnianiem typów nowotworów mózgu, ich zdolność do dokładnej analizy poprawiła się dzięki szkoleniu w detekcji kamuflażu. Transfer wiedzy znacząco zwiększył skuteczność modeli. 

Znaczenie wyjaśnialności 

Główne przesłanie badaczy podkreśla wagę wyjaśnialności w modelach AI. Zrozumienie, w jaki sposób sieci neuronowe podejmują decyzje, jest kluczowe dla budowania zaufania wśród lekarzy i pacjentów. Modele o wysokiej przejrzystości mogą wspierać diagnostykę, monitorować progresję chorób i ułatwiać śledzenie skuteczności terapii. 

„Postęp w AI pozwala na bardziej precyzyjne wykrywanie i rozpoznawanie wzorców. Jednak kluczowe jest wyjaśnienie, jak AI wykonuje swoje zadania, szczególnie w medycynie, gdzie komunikacja między lekarzami a AI jest niezwykle ważna” – podsumował Arash Yazdanbakhsh, główny autor badania. 

Badania AI w medycynie – nasza opinia

To badanie pokazuje, jak ogromny potencjał drzemie w AI, jeśli mówimy o medycynie. 
Szczególnie istotne wydaje się rozwijanie wyjaśnialnych modeli, które zwiększają zaufanie w środowisku medycznym. 

Dokładność modeli AI wciąż jest niższa niż wyników osiąganych przez ludzi. Mimo wszystko, zdolność do wspierania diagnostyki i przyspieszania procesu leczenia może znacząco odciążyć lekarzy. Wyzwanie na przyszłość to dalsze doskonalenie precyzji oraz rozwój uniwersalnych modeli, które znajdą zastosowanie w różnych systemach opieki zdrowotnej na całym świecie. 

Badania AI takie jak te, mogą być bardzo efektywne dla przyszłości medycyny i otwierają drzwi do nowych technologii. Może to znacząco zwiększyć skuteczność diagnostyki, a nawet – ratować ludzkie życie. Sztuczna inteligencja, jeśli właściwie rozwijana i stosowana, może stać się nieocenionym wsparciem w pracy lekarzy. 

Źródło: https://global.oup.com/academic/