ხელოვნური ინტელექტი, ალბათ, უჭირავს იმ პრობლემების გასაღები, რომელთა მოგვარებაც ადრე არ შეიძლებოდა უკეთესად. Nature-ში გამოქვეყნებული უახლესი კვლევის თანახმად, Google-მა კიდევ ერთი გზა გაამყარა გამოსავალი მკერდის კარცინომის გამოსავლენად პაციენტებში Google-ის AI პროგრამით. Google Health-ის მიერ ჩატარებულმა ამ შეფასებულმა კვლევამ აჩვენა შემდგომი კვლევის პოტენციალი პრაქტიკული აპლიკაციების მოსაძებნად.
Google-ის ხელოვნურმა ინტელექტუალმა შეძლო შეესწავლა მრავალი მამოგრაფიული სურათი, რათა ეფექტურად დაენახა სიმსივნური ქსოვილი გამოცდილი რადიოლოგები, რომლებსაც წვდომაც კი ჰქონდათ პაციენტის ისტორიაზე და მათ პრაქტიკულ გამოცდილებასთან ერთად ველი. ყოველწლიურად დიდ ბრიტანეთში თითქმის 55 000 ადამიანს უსვამენ ძუძუს კარცინომის დიაგნოზს და აშშ-ში 8 ქალიდან 1 სიცოცხლის განმავლობაში ემუქრება დაავადების განვითარების რისკს.
დეტალები Google-ის AI-ით ჩატარებული კვლევის შესახებ
ერთობლივი კვლევა ჩატარდა Google Health-ის, Cancer Research UK Imperial Centre-ის, DeepMind-ის, Northwestern University-ისა და Royal Surrey County Hospital-ის მკვლევარებთან.
შეფასდა დაახლოებით 25000 ქალის მამოგრაფია დიდ ბრიტანეთში და 3000 ქალის აშშ-ში. დიდ ბრიტანეთში ქალების მამოგრაფია მიიღეს Jarvis Breast Centre-ში, Guildford, St. George's Hospital, London, and Addenbrooke's Hospital, Cambridge.
მამოგრაფიული სკანირება არის ყველაზე ეფექტური არაინვაზიური სკრინინგული ტესტი ძუძუს კიბოს დიაგნოზში დღემდე. ამრიგად, ძალიან მნიშვნელოვანია, რომ მამოგრაფია სწორად დაკვირვებული და გაშიფრული იყოს ადრეული გამოვლენისა და მკურნალობისთვის. კვლევაში გამოყენებული იყო კომპიუტერული მოდელი, რომელიც შემუშავებული იყო Google-ის ხელოვნური ინტელექტის პროგრამით და წინასწარ იყო მომზადებული მამოგრაფიის სურათების გასაანალიზებლად.
The Google AI მოდელი პირველად გაწვრთნილი იყო ბრიტანეთში 76000 ქალის და 15000 ქალის დეიდენტიფიცირებული მამოგრაფიის სკანირების წასაკითხად. ამერიკის კიბოს საზოგადოების მონაცემებით, ძუძუს კიბოს ყოველი მეხუთე შემთხვევა მამოგრაფიაზე შეუმჩნეველი რჩება. ანგარიში. არაზუსტი შედეგები შეიძლება იყოს შეცდომაში შემყვანი, რადგან ცრუ ნეგატივი საფრთხეს უქმნის პაციენტის სიცოცხლეს, ხოლო ცრუ-დადებითი გამოიწვევს არასასურველ პანიკას პაციენტებში.
ამგვარად, Google-ის ალგორითმმა გამოავლინა ძუძუს კიბოს ქსოვილის არსებობა ტესტირებულ პაციენტებში, რაც აჯობა ექვსი რადიოლოგის დიაგნოსტიკურ დასკვნებს. ექვსმა ექსპერტმა რადიოლოგმა კვლევის დროს განიხილა 500 შემთხვევითი შემთხვევა, რომელიც ასევე დაფინანსდა Google-ის მიერ.
მეორეს მხრივ, AI-ზე დაფუძნებული მოდელი უფრო ეფექტური აღმოჩნდა, რადგან მან შეძლო ცრუ დადებითი შედეგების შემცირება. 5.7% აშშ-ში და 1.2% დიდ ბრიტანეთში. მან ასევე შეამცირა ცრუ ნეგატივები აშშ-ში 9.4%-ით და 2.7%-ით აშშ-ში. გაერთიანებული სამეფო
მოდელი ჩართულია Google-ის ხელოვნური ინტელექტი ასევე იქნა ტესტირება განზოგადებისთვის ცალკეულ კვლევაში და იქაც არ ჩავარდა, რადგან მაინც შეძლო ცრუ დადებითი 3.5%-ით და ცრუ-უარყოფითი 8.1%-ით შემცირება. მოდელი შერჩევით სწავლობდა დიდ ბრიტანეთში ქალების მიერ მიღებულ მონაცემებზე, მაგრამ შემდეგ გამოიყენებოდა აშშ-დან ქალების სკანირების დასადგენად.
ასევე წაიკითხეთ: Google Play-მ და Apple-მა ამოიღეს არაბეთის გაერთიანებული საემიროების სავარაუდო ჯაშუშური აპლიკაცია „ToTok“ მათი აპლიკაციების მაღაზიებიდან
ამრიგად, ამ კვლევებით დადგინდა, რომ Google-ის AI პროგრამით გაძლიერებულმა მოდელმა შეიძინა კომპეტენცია ადამიანის ექიმის დონის ექსპერტიზა ჩაითვალოს საკმარისად საიმედოდ, რათა დაეხმაროს რადიოლოგებს ძუძუს კიბოს სკრინინგის დროს.
Google Health-ის დომინიკ მეფის თქმით, „ჩვენი გუნდი ამაყობს ამ კვლევის შედეგებით, რაც მიუთითებს იმაზე, რომ ჩვენ მივდივართ შეიმუშავეთ ინსტრუმენტი, რომელსაც შეუძლია ხელი შეუწყოს რადიოლოგებს ძუძუს კიბოს უფრო მაღალი სიზუსტით გამოვლენაში და სიზუსტე."
ამრიგად, ტექნიკური გიგანტი მზად არის დაამარცხა მკერდის კიბო შემთხვევის ადრეულ ეტაპზე გამოვლენით. Google Health-ის მიხედვით, მათ ასევე შეიმუშავეს ღრმა სწავლის ალგორითმი, რათა ექიმებს უფრო ზუსტად დაეხმარონ. ხელოვნური ინტელექტის მოდელს ასევე შეუძლია გამოავლინოს მეტასტაზური სარძევე ჯირკვლის კიბო ლიმფური კვანძების ნიმუშებიდან 2017 წელს ჩატარებული კვლევის მიხედვით.
თუმცა, Google-ის მოდელის დანერგვას ყველა რადიოლოგის გვერდით შეიძლება გარკვეული დრო დასჭირდეს კონფიდენციალურობის შეშფოთების გამო Google-ის ჩართულობის საკითხთან დაკავშირებით. ეს გამოწვეულია მიმდინარე ფედერალური "პროექტი ბულბული" გამოძიება, რომელშიც 50 მილიონი ინდივიდუალური პაციენტის ჩანაწერი შეგროვდა არაავტორიზებული წესით. Project Nightingale არის Google Cloud-ისა და Ascension ჯანდაცვის სისტემის ერთობლივი პროექტი.