MIT & Mass General Hospital hunn en AI System entwéckelt deen Lungekriibs erkennen kann

Lungenkrebs ass eng zerstéierend Krankheet. Laut dem Weltgesondheetsorganisatioun, Lungenkrebs ass eng vun den heefegsten Doudesursaachen weltwäit, eleng fir bal 2.21 Millioune Fäll am Joer 2020. Wichteg ass, kann d'Krankheet progressiv ginn; dat ass, fir vill, et kann als just mëll Symptomer ufänken, datt keen Alarm, ier séier an eng liewensgeféierlech Diagnos Entwécklungslänner, féiert zu Doud. Glécklecherweis ass d'Gamme vun Therapeutik fokusséiert fir Patienten mat Lungenkrebs ze hëllefen enorm an de leschten zwee Joerzéngte gewuess. Wéi och ëmmer, fréi Erkennung vum Kriibs ass nach ëmmer ee vun deenen eenzege Mëttele fir d'Mortalitéitsraten wesentlech ze reduzéieren.

Eng bemierkenswäert Erreechung an dëser Arena ass déi rezent Ukënnegung vum Massachusetts Institute of Technology (MIT) a Mass General Hospital (MGH) iwwer d'Entwécklung vun engem Deep Learning Modell mam Numm "Sybil" dee ka benotzt ginn fir Lungenkrebsrisiko virauszesoen, mat Daten vun nëmmen engem eenzege CT Scan. Déi studéieren gouf formell am Journal of Clinical Oncology d'lescht Woch publizéiert, an diskutéiert wéi "Tools, déi personaliséiert zukünfteg Kriibsrisikobewäertung ubidden, Approche konzentréiere kënnen op déi am meeschte profitéieren." Dofir hunn d'Etudeleader poséiert datt "en Deep-Learning-Modell, deen déi ganz volumetresch LDCT [Low Dose Contrast CT] Daten beurteelt, ka gebaut ginn fir individuell Risiko virauszesoen ouni zousätzlech demographesch oder klinesch Donnéeën ze erfuerderen."

De Modell fänkt mat engem Grondprinzip un: "LDCT-Biller enthalen Informatioun déi viraussiichtlech ass fir zukünfteg Lungenkrebsrisiko iwwer aktuell identifizéierend Features wéi Lungenknäppchen." Dofir hunn d'Entwéckler probéiert "en déiwe Léieralgorithmus z'entwéckelen an ze validéieren, deen zukünfteg Lungenkrebsrisiko bis zu 6 Joer vun engem eenzegen LDCT Scan virausgesot, a säi potenziellen klineschen Impakt beurteelen."

Insgesamt ass d'Etude bemierkenswäert erfollegräich, bis elo: Sybil ass fäeg den zukünftege Lungenkrebsrisiko vun engem Patient zu engem gewëssen Ausmooss vu Genauegkeet virauszesoen, andeems d'Daten vun nëmmen engem LDCT benotzt.

Ouni Zweiwel, klinesch Uwendungen an Implikatioune fir dës Technologie sinn nach ëmmer onreift. Och d'Etudeleader sinn d'accord datt bedeitend Aarbecht muss gemaach ginn fir erauszefannen wéi dës Technologie an der aktueller klinescher Praxis ugewannt gëtt - speziell wat d'Entwécklung vun engem Grad vu Vertrauen an d'Technologie ugeet, mat deem d'Dokteren a Patienten sech sécher fille sech ze vertrauen. d'Ausgänge vum System.

Wéi och ëmmer, d'Viraussetzung vum Algorithmus ass nach ëmmer onheemlech mächteg an enthält e potenzielle Spillwechsel am Räich vun der prévisiver Diagnostik.

Diagnostesch Moossname waren nach ni sou staark. D'Tatsaach, datt e Tool just een CT-Scan benotze kann fir eng laangfristeg Krankheetsfunktioun virauszesoen, kéint potenziell vill Probleemer léisen - déi wichtegst vun deenen ass fréi Behandlung a reduzéierter Mortalitéit méiglech.

Pundits, um éischte Rou, kënne géint Systemer wéi dës zréckdrécken, bemierken datt keen AI System méiglecherweis dem Uerteel a klineschen Fäegkeete gutt genuch entsprécht fir e mënschlechen Dokter ze ersetzen. Awer den Zweck vu Systemer wéi dës ass net onbedéngt den Dokter Expertise z'ersetzen, mee éischter fir potenziell medizinesch Workflows ze vergréisseren.

E System wéi Sybil kéint ganz einfach als Empfehlungsinstrument benotzt ginn, potenziell betreffend CTs un en Dokter markéieren, deen dann hiren eegene klineschen Uerteel benotze kéint fir entweder mat dem Sybil senger Empfehlung averstanen oder net averstanen. Dëst géif net nëmme méiglecherweis de klineschen Duerchgang verbesseren, mee kéint och als sekundäre "Check"-Prozess handelen an eventuell d'diagnostesch Genauegkeet verbesseren.

Et bleift ouni Zweifel nach vill Aarbecht an dëser Arena ze maachen. Wëssenschaftler, Entwéckler an Innovateuren hunn eng laang Rees virun hinnen an net nëmmen den aktuellen Algorithmus a System selwer ze perfektionéieren, awer och an der hypernuancéierter Arena ze navigéieren fir dës Technologie an aktuell klinesch Uwendungen anzeféieren. Trotzdem ass d'Technologie, d'Intentioun an d'Potenzial et mat Bezuch op d'Verbesserung vun der Patienteversuergung, wa se op eng sécher, ethesch an effizient Manéier entwéckelt gëtt, wierklech villverspriechend fir d'Generatioun vun Diagnostik ze kommen.