Виявлення раку яєчників за допомогою штучного інтелекту перевершує точність людського експертного рівня

Підпишіться на Drugslib

Медичний огляд Кармен Поуп, BPharm. Востаннє оновлено 9 січня 2025 р.

Автор: Елана Готкін, репортер HealthDay

ЧЕТВЕР, 9 січня 2025 р. — Відповідно до дослідження, опублікованого 2 січня в Nature Medicine, моделі нейронних мереж на основі трансформаторів демонструють сильне узагальнення та перевершують ефективність діагностики експертів і неекспертів для виявлення раку яєчників на ультразвукових зображеннях. .

Філіп Крістіансен з Каролінського інституту в Стокгольмі та його колеги розробили та підтвердили трансформаторну нейронну мережу моделі з використанням повного набору даних із 17 119 ультразвукових зображень від 3 652 пацієнтів у 20 центрах у восьми країнах. Для кожного центру по черзі було навчено модель із використанням даних із решти центрів із застосуванням схеми перехресної перевірки без одного.

Дослідники виявили, що в різних центрах, ультразвукових системах, гістологічних діагнозах і вікових групах пацієнтів моделі продемонстрували надійну продуктивність, значно перевершуючи експертів і неекспертів за всіма оцінюваними показниками (оцінка F1, чутливість, специфічність, точність, каппа Коена, Коефіцієнт кореляції Метью, діагностичне співвідношення шансів і J-статистика Юдена). Діагностична підтримка на основі штучного інтелекту (ШІ) зменшила кількість звернень до експертів на 63 відсотки в ретроспективному моделюванні сортування, водночас значно перевершивши діагностичну ефективність поточної практики.

«Наше дослідження демонструє потенціал моделей ШІ для покращення точність і ефективність діагностики раку яєчників», – пишуть автори. «Наші моделі продемонстрували надійне узагальнення та значно перевершили як експертів, так і неекспертів за всіма оцінюваними показниками».

Кілька авторів розкрили зв’язки з компаніями медичних технологій, зокрема Intelligyn; декілька авторів подали заявку на патент, який очікує на розгляд Intelligyn.

Анотація/Повний текст

Відмова від відповідальності: статистичні дані в медичних статтях містять загальні тенденції та не стосуються окремих осіб. Індивідуальні фактори можуть сильно відрізнятися. Завжди звертайтеся за персональною медичною порадою для прийняття індивідуальних рішень щодо охорони здоров’я.

Джерело: HealthDay

Опубліковано : 2025-01-10 06:00

Читати далі

Відмова від відповідальності

Було докладено всіх зусиль, щоб інформація, надана Drugslib.com, була точною, до -дата та повна, але жодних гарантій щодо цього не надається. Інформація про ліки, що міститься тут, може бути чутливою до часу. Інформація Drugslib.com була зібрана для використання медичними працівниками та споживачами в Сполучених Штатах, тому Drugslib.com не гарантує, що використання за межами Сполучених Штатів є доцільним, якщо спеціально не вказано інше. Інформація про ліки Drugslib.com не схвалює ліки, не ставить діагноз пацієнтів і не рекомендує терапію. Інформація про ліки на Drugslib.com – це інформаційний ресурс, призначений для допомоги ліцензованим медичним працівникам у догляді за їхніми пацієнтами та/або для обслуговування споживачів, які розглядають цю послугу як доповнення, а не заміну досвіду, навичок, знань і суджень у сфері охорони здоров’я. практиків.

Відсутність попередження щодо певного препарату чи комбінації ліків у жодному разі не слід тлумачити як вказівку на те, що препарат чи комбінація препаратів є безпечними, ефективними чи прийнятними для будь-якого конкретного пацієнта. Drugslib.com не несе жодної відповідальності за будь-які аспекти медичної допомоги, що надається за допомогою інформації, яку надає Drugslib.com. Інформація, що міститься в цьому документі, не має на меті охопити всі можливі способи використання, інструкції, запобіжні заходи, попередження, лікарські взаємодії, алергічні реакції чи побічні ефекти. Якщо у вас є запитання щодо препаратів, які ви приймаєте, зверніться до свого лікаря, медсестри або фармацевта.

Популярні ключові слова