Google viser hvordan AI kan oppdage lungekreft raskere og mer pålitelig

Kategori: Kunstig intelligens Lagt ut 20. mai

Ny forskning fra Google viser hvordan maskinlæring en dag kan brukes til å oppdage tegn på lungekreft tidligere enn det som ofte skjer i dag.

Tidlig advarsel: Danial Tse, en forsker ved Google, utviklet en algoritme som slo en rekke trente radiologer i testing. Tse og kolleger trente en dyplæringsalgoritme for å oppdage ondartede lungeknuter i mer enn 42 000 CT-skanninger. De resulterende algoritmene viste 11 % færre falske positive og 5 % færre falske negative enn deres menneskelige motparter. Arbeidet er beskrevet i en artikkel publisert i tidsskriftet Nature i dag.

Morderproblem: Lungekreft drepte mer enn 160 000 mennesker i USA i 2018, noe som gjør det til den viktigste årsaken til kreftdød. Og mens computertomografi (CT)-skanninger kan være en livreddende del av kreftscreening, er de også ofte upålitelige.

Stort løfte: Tse og kolleger hevder at AI kan bidra til å gjøre lungekreftscreening mer pålitelig over hele verden, selv om de erkjenner at arbeidet må valideres på større pasientpopulasjoner. Faktisk er det økende interesse for å bruke AI for å fange mange typer kreft. Forskere har vist hvordan maskinlæring kan brukes til å oppdage begge deler brystkreft og hudkreft , for eksempel.

Små trinn: Disse studiene er spennende, men bør behandles som små fremskritt. Det er fortsatt utfordrende å bruke AI i helsevesenet av personvernhensyn, og fordi datasett fra den virkelige verden sjelden er så perfekte som de som brukes i forskningsstudier.

Det er også verdt å merke seg at behandling av kreft innebærer mye mer enn bare å oppdage sykdommen i utgangspunktet. Å bestemme riktig behandlingsforløp kan for eksempel avhenge av en rekke faktorer som varierer sterkt fra pasient til pasient, noe som gjør den delen av prosessen langt vanskeligere å automatisere.