Algorytm Google wykrywa raka płuc lepiej niż lekarze
Naukowcy z Google AI współpracujący z Uniwersytetem w Northwestern opracowali algorytm zdolny do wykrywania raka płuc na podstawie testów przesiewowych. Mechanizm działa lepiej niż radiologowie ze średnim doświadczeniem wynoszącym średnio osiem lat.
Algorytm był w stanie wykryć raka płuc na podstawie tylko jednego zdjęcia TK (z tomografu komputerowego) średnio o 5 proc. częściej niż grupa sześciu ekspertów. Co więcej, maszyna zmniejszyła o 11 proc. liczbę fałszywych trafień. W przypadku diagnozy opartej na kilku zdjęciach TK, lekarze i komputer osiągnęły podobne wyniki.
Nowo opracowany algorytm został udostępniony za pośrednictwem interfejsu API Google Cloud Healthcare. Wykorzystuje on metodę deep learning do przewidzenia, czy pacjent ma raka płuc. Algorytm jest w stanie wykryć zmiany nowotworowe o 9,5 proc. częściej niż radiolog ze średnim doświadczeniem szacowanym na osiem lat stażu.
- Nasz system wykorzystuje model 3D wolumetrycznego deep learning, aby analizować pełną anatomię skanów TK klatki piersiowej, a także wykrywanie obiektów typowych dla złośliwych zmian nowotworowych - powiedziała Shravya Shetty z Google odpowiedzialna za projekt.
Komputer został przeszkolony za pomocą ponad 42 000 obrazów przesiewowych TK klatki piersiowej pochodzących od prawie 15 000 pacjentów. U 578 z nich w ciągu roku od momentu badania rozwinął się nowotwór.
Według danych WHO rak płuc jest jedną z najczęstszych przyczyn zgonów na świecie, zabijając łącznie 2 mln osób rocznie, tyle samo co rak piersi.
