Oficiální facilitátor

hlavní

Umělá inteligence zlepšuje prognózu riziko rakoviny prsu

24 prosinec 2019 15:39

Podle studie zveřejněné v časopise radiologie, komplexní druh umělé inteligence (AI) mohou překonat stávající modely v předpovídání rizika vzniku rakoviny prsu.

Informace o tom, jak provádět léčbu rakoviny prsu v Izraeli, nejlepší specialisty země, nechte požadavek a my Vás budeme kontaktovat v nejbližší době.

Většina stávajících mamografického screeningu programy založené na mamografii v pravidelných intervalech všechny ženy. Tento přístup není optimalizován pro detekci rakoviny na úrovni jednotlivce a může snížit účinnost screeningových programů.

„Risk Forecasting je nezbytnou součástí individuálního screeningové politiky - řekl autor studie vedoucí Karin Dembrover, MD, radiolog na Karolinska Institute ve Stockholmu, Švédsko. - Efektivní Riziko předpovídání může zvýšit důvěru ve screeningových programech ".

Vysoká hustota prsu nebo více žláz a pojivové tkáně ve srovnání s obsahem tuku se považuje za rizikový faktor pro rakovinu. Ačkoli hustota může být zahrnuty do hodnocení rizik, mohou stávající předpovědní modely nejsou plně využívat informace obsažené v mamografii. Tyto informace mohou identifikovat ženy, které budou mít prospěch dodatečný screening s MRI.

Dr. Dembrover a jeho kolegové vyvinuli model rizik na základě hluboké neuronové sítě, typu AI, které lze extrahovat mnoho informací z mamografických obrazů. Má významné výhody ve srovnání s metodami, jako je vizuální posouzení prsu hustotou radiologa, který nelze vždy brát v úvahu všechny relevantní informace o rizicích v obraze.

Tento nový model je založen na diagnostikovaných případů v letech 2008 a 2012 a pak studoval u více než 2000 žen ve věku 40 až 74 let, kteří podstoupili mamografie u Karolinska University. Z celkového počtu 2283 žen, které se účastnily studie, 278 byla později diagnostikována rakovina prsu.

Podkladové neuronová síť vykazovala vyšší přesnost rizika karcinomu prsu ve srovnání s mamografie. Míra falešně negativní v neuronové síti ve stejnou dobu byl nižší.

„Podkladové neuronové sítě obvykle poskytují lepší výkon než model založený na hustotě, - říká Dr. Dembrover. - více agresivní subtypy rakoviny nemají negativní dopad na její prediktivní přesnost ".

Výsledky studie potvrzují budoucí roli AI při posuzování rizika rakoviny prsu. „Nechceme hlásit denzity mamografi, - říká Dr. Dembrover. - Na jednotlivé screening používáme hluboké učení sítě, které mohou předpovědět, rakovinu, ale nevybírejte nepřímý způsob, které nabízejí hustoty ".

Další výhodou je přístup AI může neustále zlepšovat tím, že poskytuje více datových sad vysoké kvality.

„Naši odborníci na hluboké tréninku na Royal Institute of Technology ve Stockholmu, pracuje na zlepšení modelu, - říká Dr. Dembrover. - Za to, že máme v plánu klinických zkoušek modelů, které nabízejí MRI pro ženy, které dostanou nejvíce těžit z něj. "

Zdroj: https://www.sciencedaily.com/releases/2019/12/191219090741.htm

APLIKACE k léčbě

Odesláním tohoto formuláře souhlasíte se zásadami ochrany osobních údajů

Komentáře

Zatím žádné komentáře

nový komentář

nutně

Rozhodně (nebude zveřejněn)