- 13,579
- 20
- 8 Ноя 2022
Рак поджелудочной железы: есть ли шанс на спасение?
искусственный интеллект может выявлять рак поджелудочной железы и предсказывать, у кого из пациентов разовьется болезнь за три года до того, как человеческий врач сможет поставить такой же диагноз. Об этом сообщается в исследовании, опубликованном в журнале Nature.
Рак поджелудочной железы - смертельное заболевание; пятилетняя выживаемость составляет в среднем 12 процентов. Ученые из Дании и США считают, что искусственный интеллект может помочь врачам, обнаруживая рак поджелудочной железы на ранних стадиях, если программное обеспечение сможет надежно предсказывать, какие пациенты находятся в группе повышенного риска развития заболевания.
Исследователи обучили алгоритмы искусственного интеллекта на миллионах медицинских записей, полученных из Национального регистра пациентов Дании и Корпоративного хранилища данных Ветеранских дел США. Модели были обучены коррелировать коды диагнозов - метки, используемые больницами для описания различных медицинских состояний - с раком поджелудочной железы.
Некоторые коды диагнозов для желтухи, брюшной и тазовой боли, потери веса, например, более тесно связаны с заболеванием - особенно если они обнаруживаются у пациентов за шесть месяцев до диагностики - в то время как другие, такие как сахарный диабет 2 типа, анемия или воспаление поджелудочной железы, обычно обнаруживаются раньше.
“Рак постепенно развивается в человеческом организме, часто в течение многих лет и достаточно медленно, пока болезнь не укрепится”, - рассказал Крис Сандер (Chris Sander), старший исследователь этого исследования и руководитель лаборатории при отделении системной биологии Гарвардской медицинской школы.
“Система искусственного интеллекта пытается изучить признаки в человеческом организме, которые могут свидетельствовать о таких постепенных изменениях”.
“Хотя система искусственного интеллекта может делать достаточно точные прогнозы, она не может в настоящее время определять механизмы или причины события. Как часто в науке, корреляция полезна для прогнозирования, но причинность гораздо сложнее установить”, - добавил он.
Самая эффективная модель, основанная на архитектуре трансформера, показала, что из тысячи пациентов старше 50 лет с самым высоким риском около 320 разовьют рак поджелудочной железы. Модель менее точна при попытке предсказать рак поджелудочной железы за более длительные промежутки времени по сравнению с более короткими, а также для пациентов младше 50 лет.
“Искусственный интеллект на реальных клинических записях имеет потенциал создать масштабируемый процесс раннего выявления рака в обществе, чтобы сменить фокус с лечения поздней стадии на раннюю стадию рака, чтобы улучшить качество жизни пациентов и увеличить соотношение выгоды и затрат раковой терапии”, - говорится в статье.
Эффективное прогнозирование в реальных условиях будет зависеть от качества медицинской истории пациентов. Будущие инструменты скрининга рака поджелудочной железы на основе искусственного интеллекта должны быть обучены на специфических данных о местном населении, выяснило исследование. Модель, обученная на данных датских пациентов, например, была не такой точной, когда ее применяли к американским пациентам. Это означает, что в каждой стране с разными условиями и разными системами лучше переобучать модель локально.
“Многие виды рака, особенно те, которые трудно идентифицировать и лечить на ранних стадиях, оказывают непропорциональное воздействие на пациентов, семьи и систему здравоохранения в целом”, - сказал Сёрен Брунак (Søren Brunak), профессор болезней системной биологии и директор исследований в Центре исследований белков Ново Нордиск при Университете Копенгагена, старший исследователь этого исследования.
“Скрининг на основе искусственного интеллекта — это возможность изменить траекторию рака поджелудочной железы, агрессивного заболевания, которое славится своей трудностью ранней диагностики и своевременного лечения, когда шансы на успех самые высокие”, - заключил он.
Эта новость демонстрирует потенциал искусственного интеллекта в раннем выявлении рака поджелудочной железы, одного из самых смертельных видов рака. Скрининг на основе искусственного интеллекта может помочь спасти жизни пациентов, у которых есть генетический или семейный риск развития этого заболевания, позволяя начать лечение на ранней стадии, когда шансы на успех выше. Однако для того, чтобы такой скрининг был эффективным и безопасным, необходимо решить ряд проблем, связанных с качеством и доступностью медицинских данных, стандартизацией и валидацией алгоритмов искусственного интеллекта, а также с этическими и психологическими аспектами участия в программе наблюдения. Также необходимо провести больше клинических исследований, чтобы подтвердить эффективность и экономическую целесообразность скрининга на основе искусственного интеллекта по сравнению с другими методами диагностики рака поджелудочной железы. Искусственный интеллект - это мощный инструмент, который может изменить подход к борьбе с раком поджелудочной железы, но он требует дальнейшего развития и тщательной оценки перед широким внедрением в клиническую практику.
искусственный интеллект может выявлять рак поджелудочной железы и предсказывать, у кого из пациентов разовьется болезнь за три года до того, как человеческий врач сможет поставить такой же диагноз. Об этом сообщается в исследовании, опубликованном в журнале Nature.
Рак поджелудочной железы - смертельное заболевание; пятилетняя выживаемость составляет в среднем 12 процентов. Ученые из Дании и США считают, что искусственный интеллект может помочь врачам, обнаруживая рак поджелудочной железы на ранних стадиях, если программное обеспечение сможет надежно предсказывать, какие пациенты находятся в группе повышенного риска развития заболевания.
Исследователи обучили алгоритмы искусственного интеллекта на миллионах медицинских записей, полученных из Национального регистра пациентов Дании и Корпоративного хранилища данных Ветеранских дел США. Модели были обучены коррелировать коды диагнозов - метки, используемые больницами для описания различных медицинских состояний - с раком поджелудочной железы.
Некоторые коды диагнозов для желтухи, брюшной и тазовой боли, потери веса, например, более тесно связаны с заболеванием - особенно если они обнаруживаются у пациентов за шесть месяцев до диагностики - в то время как другие, такие как сахарный диабет 2 типа, анемия или воспаление поджелудочной железы, обычно обнаруживаются раньше.
“Рак постепенно развивается в человеческом организме, часто в течение многих лет и достаточно медленно, пока болезнь не укрепится”, - рассказал Крис Сандер (Chris Sander), старший исследователь этого исследования и руководитель лаборатории при отделении системной биологии Гарвардской медицинской школы.
“Система искусственного интеллекта пытается изучить признаки в человеческом организме, которые могут свидетельствовать о таких постепенных изменениях”.
“Хотя система искусственного интеллекта может делать достаточно точные прогнозы, она не может в настоящее время определять механизмы или причины события. Как часто в науке, корреляция полезна для прогнозирования, но причинность гораздо сложнее установить”, - добавил он.
Самая эффективная модель, основанная на архитектуре трансформера, показала, что из тысячи пациентов старше 50 лет с самым высоким риском около 320 разовьют рак поджелудочной железы. Модель менее точна при попытке предсказать рак поджелудочной железы за более длительные промежутки времени по сравнению с более короткими, а также для пациентов младше 50 лет.
“Искусственный интеллект на реальных клинических записях имеет потенциал создать масштабируемый процесс раннего выявления рака в обществе, чтобы сменить фокус с лечения поздней стадии на раннюю стадию рака, чтобы улучшить качество жизни пациентов и увеличить соотношение выгоды и затрат раковой терапии”, - говорится в статье.
Эффективное прогнозирование в реальных условиях будет зависеть от качества медицинской истории пациентов. Будущие инструменты скрининга рака поджелудочной железы на основе искусственного интеллекта должны быть обучены на специфических данных о местном населении, выяснило исследование. Модель, обученная на данных датских пациентов, например, была не такой точной, когда ее применяли к американским пациентам. Это означает, что в каждой стране с разными условиями и разными системами лучше переобучать модель локально.
“Многие виды рака, особенно те, которые трудно идентифицировать и лечить на ранних стадиях, оказывают непропорциональное воздействие на пациентов, семьи и систему здравоохранения в целом”, - сказал Сёрен Брунак (Søren Brunak), профессор болезней системной биологии и директор исследований в Центре исследований белков Ново Нордиск при Университете Копенгагена, старший исследователь этого исследования.
“Скрининг на основе искусственного интеллекта — это возможность изменить траекторию рака поджелудочной железы, агрессивного заболевания, которое славится своей трудностью ранней диагностики и своевременного лечения, когда шансы на успех самые высокие”, - заключил он.
Эта новость демонстрирует потенциал искусственного интеллекта в раннем выявлении рака поджелудочной железы, одного из самых смертельных видов рака. Скрининг на основе искусственного интеллекта может помочь спасти жизни пациентов, у которых есть генетический или семейный риск развития этого заболевания, позволяя начать лечение на ранней стадии, когда шансы на успех выше. Однако для того, чтобы такой скрининг был эффективным и безопасным, необходимо решить ряд проблем, связанных с качеством и доступностью медицинских данных, стандартизацией и валидацией алгоритмов искусственного интеллекта, а также с этическими и психологическими аспектами участия в программе наблюдения. Также необходимо провести больше клинических исследований, чтобы подтвердить эффективность и экономическую целесообразность скрининга на основе искусственного интеллекта по сравнению с другими методами диагностики рака поджелудочной железы. Искусственный интеллект - это мощный инструмент, который может изменить подход к борьбе с раком поджелудочной железы, но он требует дальнейшего развития и тщательной оценки перед широким внедрением в клиническую практику.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
