- 13,858
- 20
- 8 Ноя 2022
Глубокое обучение помогает индивидуализировать уход за пациентами и повысить эффективность скрининга.
Искусственный интеллект (ИИ) показал превосходные результаты в прогнозировании пятилетнего риска развития рака молочной железы по сравнению со стандартной клинической моделью риска, использующей самоотчет и другую информацию о пациентке. Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся , опубликованном в журнале Radiology.
Исследователи использовали данные, связанные с отрицательными (не показывающими видимых признаков рака) скрининговыми маммограммами, выполненными в Kaiser Permanente Northern California в 2016 году. Из 324 009 женщин, прошедших скрининг в 2016 году и соответствующих критериям отбора, для анализа была выбрана случайная подкогорта из 13 628 женщин. Кроме того, были изучены все 4 584 пациентки из пула подбора, у которых был диагностирован рак в течение пяти лет после первоначальной маммограммы 2016 года. Все женщины наблюдались до 2021 года.
Используя глубокое обучение, исследователи разработали алгоритмы ИИ, которые извлекали сотни или тысячи дополнительных маммографических признаков из маммограмм и использовали их для прогнозирования риска рака молочной железы. Алгоритмы ИИ демонстрировали значительно лучшую точность прогнозирования риска рака молочной железы на пятилетний период по сравнению с клинической моделью риска BCSC.
“Это первое исследование, которое показывает превосходство ИИ над клиническими моделями риска на такой большой выборке”, - сказал ведущий исследователь Вигнеш А. Арасу, доктор медицины, доктор философии, научный сотрудник и практикующий радиолог в Kaiser Permanente Northern California.
По словам доктора Арасу, алгоритмы ИИ могут помочь индивидуализировать уход за пациентами и повысить эффективность прогнозирования. Например, они могут помочь определить, как часто нужно проводить скрининг у женщин с высоким риском рака молочной железы или какие дополнительные методы обследования могут быть полезны.
“Мы надеемся, что наши алгоритмы ИИ будут интегрированы в клиническую практику в будущем”, - добавил он.
Искусственный интеллект (ИИ) показал превосходные результаты в прогнозировании пятилетнего риска развития рака молочной железы по сравнению со стандартной клинической моделью риска, использующей самоотчет и другую информацию о пациентке. Для просмотра ссылки Войди
Исследователи использовали данные, связанные с отрицательными (не показывающими видимых признаков рака) скрининговыми маммограммами, выполненными в Kaiser Permanente Northern California в 2016 году. Из 324 009 женщин, прошедших скрининг в 2016 году и соответствующих критериям отбора, для анализа была выбрана случайная подкогорта из 13 628 женщин. Кроме того, были изучены все 4 584 пациентки из пула подбора, у которых был диагностирован рак в течение пяти лет после первоначальной маммограммы 2016 года. Все женщины наблюдались до 2021 года.
Используя глубокое обучение, исследователи разработали алгоритмы ИИ, которые извлекали сотни или тысячи дополнительных маммографических признаков из маммограмм и использовали их для прогнозирования риска рака молочной железы. Алгоритмы ИИ демонстрировали значительно лучшую точность прогнозирования риска рака молочной железы на пятилетний период по сравнению с клинической моделью риска BCSC.
“Это первое исследование, которое показывает превосходство ИИ над клиническими моделями риска на такой большой выборке”, - сказал ведущий исследователь Вигнеш А. Арасу, доктор медицины, доктор философии, научный сотрудник и практикующий радиолог в Kaiser Permanente Northern California.
По словам доктора Арасу, алгоритмы ИИ могут помочь индивидуализировать уход за пациентами и повысить эффективность прогнозирования. Например, они могут помочь определить, как часто нужно проводить скрининг у женщин с высоким риском рака молочной железы или какие дополнительные методы обследования могут быть полезны.
“Мы надеемся, что наши алгоритмы ИИ будут интегрированы в клиническую практику в будущем”, - добавил он.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
