Un studiu internaţional desfăşurat de cercetători de la Institutul Karolinska din Suedia arată că modelele bazate pe inteligenţă artificială (AI) au rezultate mai bune decât experţii în diagnosticarea cancerului ovarian pe baza imagisticii cu ultrasunete, conform Mediafax.
Rezultatele studiului au fost publicate săptămâna aceasta în “Nature Medicine”.
“Tumorile ovariene sunt comune şi, de multe ori, detectate întâmplător. Există un deficit de experţi în imagistica cu ultrasunete în multe zone de pe glob, ceea ce generează îngrijorări privind intervenţii nenecesare şi diagnostice întârziate de cancer. De aceea, am încercat să vedem dacă AI poate reprezenta un ajutor complementar la munca experţilor”, a declarat prof. Elisabeth Epstein, de la Departamentul de Ştiinţă şi Educaţie Clinică de la Institutul Karolinska.
Cercetătorii au dezvoltat şi validat modele AI, bazate pe reţele neurale, capabile să facă diferenţa între leziuni benigne şi maligne la nivelul ovarului, utilizând peste 17.000 de imagini obţinute cu imagistica cu ultrasunete de la 3.652 de paciente în 20 de spitale din opt ţări.
Ulterior, capacitatea de diagnostic a modelului AI dezvoltat de cercetători a fost comparată cu capacitatea de diagnostic a unui grup de experţi în examinarea imaginilor obţinute cu ultrasunete şi cu acurateţea unui grup de examinatori care nu sunt consideraţi experţi în imagistică cu ultrasunete.
Rezultatele studiului au arătat că modelul AI depăşeşte, după acurateţea diagnosticului, atât grupul de experţi, cât şi grupul de examinatori ne-experţi.
Modelul AI a obţinut o rată de acurateţe în diagnostic de 86,3%, faţă de 82,6% în cazul grupului de experţi şi 77,7% în cazul grupului de examinatori ne-experţi.
Pe baza acestor rezultate, prof. Elisabeth Epstein consideră că modelele AI bazate pe reţele neurale pot oferi un sprijin preţios în diagnosticarea cancerului ovarian, mai ales în cazurile dificil de diagnosticat sau în zonele în care există deficit de experţi în imagistică cu ultrasunete.
Totuşi, chiar dacă rezultatele sunt încurajatoare, cercetătorii consideră că este nevoie de studii suplimentare pentru a înţelege pe deplin potenţialul modelelor AI bazate pe reţele neurale, dar şi limitările acestora în mediu clinic.