90 proc. skuteczności! AI wykrywa raka tarczycy skuteczniej niż specjaliści?
Sztuczna inteligencja dokonała przełomu w diagnostyce raka tarczycy! Naukowcy z Uniwersytetu w Hongkongu (HKUMed) stworzyli pierwszy na świecie model AI, który z ponad 90% dokładnością klasyfikuje stadium i ryzyko tego nowotworu. Nowa technologia może znacząco skrócić czas oczekiwanie pacjentów na diagnozę.
Rak tarczycy to jeden z najczęściej występujących nowotworów, zarówno w Hongkongu, jak i na całym świecie. Precyzyjne leczenie opiera się na dwóch systemach: systemie TNM (Tumor-Node-Metastasis), który określa stadium zaawansowania raka, oraz systemie klasyfikacji ryzyka ATA (American Thyroid Association). Oba systemy są kluczowe dla przewidzenia rokowania pacjenta i wyboru odpowiedniej terapii.
Do tej pory analiza danych i klasyfikacja były czasochłonne i wymagały od specjalistów żmudnego przeglądania dokumentacji medycznej. Teraz z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja. Zespół badawczy z HKUMed, InnoHK D24H i London School of Hygiene & Tropical Medicine (LSHTM) opracował rewolucyjny model AI, który wykorzystuje olbrzymie modele językowe (podobne do znanego ChataGPT) do analizy dokumentacji medycznej pacjentów.
Model ten został wyszkolony na podstawie ogólnodostępnych danych z USA, obejmujących raporty patologiczne 50 pacjentów z rakiem tarczycy, następnie zweryfikowanych na podstawie kolejnych raportów patologicznych - od 289 pacjentów z rakiem - oraz 35 pseudoprzypadków stworzonych przez chirurgów endokrynologów.
AI przyspieszy diagnozę raka tarczycy
Jak działa ten nowy "asystent AI" dla lekarzy? Analizuje teksty raportów patologicznych, raporty z operacji, a nawet notatki kliniczne, pobierając informacje z dokumentacji medycznej pacjentów. Zestawienie informacji medycznej od pacjentów ze zgromadzoną wcześniej bazą danych pozwala sprawnie i, co najważniejsze, z niezwykłą dokładnością określić stadium raka oraz stopień ryzyka rozwoju nowotworu.
Nowy model AI poprawił działanie systemu klasyfikacji ryzyka, zwiększając jego skuteczność:
- do poziomu od 88,5% do 100% w przypadku systemu ATA
- do poziomu od 92,9% do 98,1% w ocenie stadium nowotworu wg. standardów AJCC.
W porównaniu z dotychczas stosowanym odczytywaniem dokumentów, czas który lekarze będą musieli poświęcić nad przygotowaniem się do konsultacji, powinien być krótszy o połowę.
Kiedy asystent AI trafi do szpitali?
Prof. Joseph T. Wu z HKUMed podkreśla, że ogromną zaletą modelu jest jego zdolność działania "offline", zatem prywatne dane pacjentów nigdy nie opuszczają baz danych szpitala.
Dr Matrix Fung Man-him, chirurg endokrynolog z HKUMed, dodaje: Oprócz zapewnienia wysokiej dokładności w wyodrębnianiu i analizowaniu informacji ze złożonych raportów patologicznych, zapisów operacji i notatek klinicznych, nasz model AI również drastycznie skraca czas przygotowania lekarzy, o prawie połowę.
Z kolei dr Carlos Wong z HKUMed wyjaśnia, że następnym krokiem będzie sprawdzenie skuteczności modelu AI na większej próbie danych pacjentów. Jeżeli testy zakończą się pozytywnie, nic nie będzie stało na przeszkodzie, aby dopuścić model do użytku w rzeczywistej pracy klinicznej.
Podcasty
Playlisty tematyczne
