Czy sztuczna inteligencja potrafi przewidzieć długoterminowe ryzyko zgonu człowieka na podstawie jednego zdjęcia rentgenowskiego klatki piersiowej?
Okazuje się, że tak.
Rentgen klatki piersiowej to powszechnie dostępne i często wykonywane badanie (podczas badań okresowych, przed operacją, na potrzeby diagnostyki płuc, serca, nowotworów itp.). Złożę się, że większość z Was go miała :)
Jest to jedno z najpopularniejszych badań w medycynie, którego wyniki najczęściej opisywane są jako 'norma'.
Przeprowadzono badanie na podstawie wyników rentgena klatki piersiowej, otrzymanych z dwóch randomizowanych badań (łączna liczba chorych przetestowanych = 15 975, a sam model został stworzony na podstawie dziesiątek tysięcy badań). Średnia wieku pacjentów wyniosła 62 lata (55-74 lata). Nie były uwzględniane inne informacje na temat danego pacjenta istotne dla prognozy przeżycia (wiek, płeć, inne choroby, palenie papierosów, markery itp.).
Wynik?
Sieć neuronowa 'przewidziała' długookresowe ryzyko zgonu grupując pacjentów do jednej z grup ryzyka:
- 'bardzo niskie',
- 'niskie',
- 'średnie',
- 'wysokie',
- 'bardzo wysokie'.
W grupie 'bardzo wysokiego ryzyka' ryzyko śmierci wyniosło: w pierwszym badaniu 53% w ciągu 12 lat obserwacji, w drugim badaniu 38% w ciągu 6 lat obserwacji. Wartości te okazały się być 15 do 18 razy wyższe niż w grupie 'bardzo niskiego ryzyka'. Korelowały zarówno ze zgodnem z powodu raka płuc, jak i chorób naczyniowo-sercowych oraz związanych z układem oddechowym.
Podkreślę to jeszcze raz: to wszystko na postawie jednego zdjęcia rentgenowskiego klatki piersiowej!
Autorzy sugerują oczywiście, że być może warto też uwzględnić w takiej analizie znane prognostyczne czynniki lub inne badania celem zwiększenia dokładności wyniku.
Nasuwa się pytanie: co dalej zrobić z ewentualną informacją przynależności do którejś z grup (w szczególności 'bardzo wysokiego ryzyka'). Zmiana trybu życia? Celowany screening? Zastosowanie prewencyjnego leczenia?
Moim zdaniem..
Jak to w medycynie, kolejne badania w tym obszarze (i w podobnych obszarach) są konieczne (chociażby dlatego, że grupa chorych poddanych analizie była w pewnym stopniu wyselekcjonowana).
Aczkolwiek sztuczna inteligencja zrobiła w tym przypadku więcej niż opis człowieka. W opisie radiologa wyczytamy 'norma' lub dowiemy się jakie są wg niego widoczne odchylenia od normy, nikt nie pokusiłby się o tak rozbudowaną stratyfikację odnośnie ryzyka śmierci.
Myślę, że będzie coraz więcej doniesień odnośnie skuteczności sztucznej inteligencji w obrazowych badaniach medycznych.
Badań obrazowych w medycynie mamy bardzo dużo, a będzie ich coraz więcej (większa dostępność, obniżanie się ceny, rozwój technologii, sam coraz dłuższy czas ich dostępności). Zasobów ludzkich mamy ograniczoną ilość. Wymagają długoletniego szkolenia, a wyniki potrafią być subiektywne, kreowane na podstawie uzyskanego doświadczenia. Wykorzystywanie sztucznej inteligencji jako szybkiego, dokładnego i bardzo pomocnego narzędzia jest nieuniknione.
Więcej informacji tutaj: https://jamanetwork.com/journa...
Komentarze (3)
najlepsze