Un studiu internațional condus de cercetători de la Institutul Karolinska din Suedia arată că modelele bazate pe inteligență artificială (AI) au rezultate mai bune decât experții în diagnosticarea cancerului ovarian pe baza imagisticii cu ultrasunete.
Rezultatele studiului au fost publicate săptămâna aceasta în “Nature Medicine”.
“Tumorile ovariene sunt comune și, de multe ori, detectate întâmplător. Există un deficit de experți în imagistica cu ultrasunete în multe zone de pe glob, ceea ce generează îngrijorări privind intervenții nenecesare și diagnostice întârziate de cancer. De aceea, am încercat să vedem dacă AI poate reprezenta un ajutor complementar la munca experților”, a declarat prof. Elisabeth Epstein, de la Departamentul de Știință și Educație Clinică de la Institutul Karolinska.
Cercetătorii au dezvoltat și validat modele AI, bazate pe rețele neurale, capabile să facă diferența între leziuni benigne și maligne la nivelul ovarului, utilizând peste 17.000 de imagini obținute cu imagistica cu ultrasunete de la 3.652 de paciente în 20 de spitale din opt țări.
Ulterior, capacitatea de diagnostic a modelului AI dezvoltat de cercetători a fost comparat cu capacitatea de diagnostic a unui grup de experți în examinarea imaginilor obținute cu ultrasunete și cu acuratețea unui grup de examinatori care nu sunt considerați experți în imagistică cu ultrasunete.
Rezultatele studiului au arătat că modelul AI depășește, după acuratețea diagnosticului, atât grupul de experți, cât și grupul de examinatori ne-experți.
Mai precis, modelul AI a obținut o rată de acuratețe în diagnostic de 86,3%, față de 82,6% în cazul grupului de experți și 77,7% în cazul grupului de examinatori ne-experți.
Pe baza acestor rezultate, prof. Elisabeth Epstein consideră că modelele AI bazate pe rețele neurale pot oferi un sprijin prețios în diagnosticarea cancerului ovarian, mai ales în cazurile dificil de diagnosticat sau în zonele în care există deficit de experți în imagistică cu ultrasunete.
Totuși, chiar dacă rezultatele sunt încurajatoare, cercetătorii consideră că este nevoie de studii suplimentare pentru a înțelege pe deplin potențialul modelelor AI bazate pe rețele neurale, dar și limitările acestora în mediu clinic.