Model AI wykrywa raka endometrialnego z niemal doskonałą dokładnością

Badacze z Uniwersytetu Charlesa Darwina ujawnili potężny nowy model AI nazywany ECgMLP, który potrafi wykrywać raka endometrialnego z niezwykłą precyzją. Model osiągnął imponującą dokładność 99,26 procent w identyfikacji tkanki nowotworowej na podstawie obrazów mikroskopowych, znacząco przewyższając ludzkich specjalistów i istniejące narzędzia diagnostyczne.

Krok naprzód w diagnostyce nowotworowej

Rak endometrialny jest najczęściej występującym nowotworem ginekologicznym w krajach o wysokich dochodach. Tradycyjnie diagnozuje się go poprzez analizę histopatologiczną, gdzie ludzie-specjaliści badają próbki tkankowe pod mikroskopem. Jednak nawet doświadczeni lekarze mogą przeoczyć subtelne wskaźniki choroby. Dokładność diagnostyki ludzkiej zazwyczaj wynosi od 78 do 81 procent, co pozostawia miejsce na błędy i opóźnienia w leczeniu.

Model ECgMLP wykorzystuje specjalistyczne mechanizmy uwagi i techniki uczenia głębokiego do analizy szkiełek tkankowych na poziomie wykraczającym poza ludzką percepcję. Uczy się rozpoznawać złożone wzorce w strukturach komórkowych i może wiarygodnie odróżniać tkanki zdrowe od nowotworowych.

Wysoka wydajność w różnych typach raka

Chociaż model został opracowany specjalnie dla raka endometrialnego, badacze testowali jego dokładność również w przypadku innych powszechnych nowotworów. Wyniki były równie imponujące:

• Rak jelita grubego: 98,57 procent dokładności
• Rak piersi: 98,20 procent dokładności
• Rak jamy ustnej: 97,34 procent dokładności

Pokazuje to, że ECgMLP jest nie tylko niezwykle skuteczny, ale również wszechstronny, co czyni go potencjalnym przełomowym rozwiązaniem w histopatologii dla różnych typów nowotworów.

Przemiana opieki zdrowotnej dzięki AI

Wczesne i dokładne wykrycie jest kluczowe w walce z rakiem. Gdy nowotwory są wykrywane we wczesnym stadium, wiele z nich jest łatwych do leczenia. Narzędzia takie jak ECgMLP mają potencjał, aby uratować życie poprzez przyspieszenie diagnozy i redukcję błędów. Mogą również odciążyć personel medyczny, który często jest pod presją w warunkach ograniczonych zasobów.

Ponadto, diagnostyka oparta na AI, taka jak ECgMLP, może pomóc w demokratyzacji opieki zdrowotnej. W wielu regionach brakuje wykwalifikowanych patologów. Wiarygodne narzędzie AI może dostarczyć analizy na poziomie eksperckim do szpitali i przychodni, które w przeciwnym razie nie dysponują wyspecjalizowanym personelem ani sprzętem.

Co dalej

Zespół rozwijający planuje kontynuować prace nad doskonaleniem ECgMLP i testować go w rzeczywistych warunkach klinicznych. Długoterminowa wizja nie polega na zastępowaniu ludzkich lekarzy, ale na wspieraniu ich poprzez wysoce dokładne i skalowalne narzędzia diagnostyczne. W miarę jak cyfrowa patologia zyskuje na znaczeniu, modele AI takie jak ten mogą stać się kluczowym elementem nowoczesnych systemów opieki zdrowotnej.

ECgMLP stanowi istotny krok naprzód w integracji sztucznej inteligencji w medycynie. Z poziomami dokładności przekraczającymi 99 procent oferuje wgląd w przyszłość precyzji diagnostycznej i dostępności.

Źródło

Pierwotne źródło: Charles Darwin University News