Skocz do zawartości
Forum Kopalni Wiedzy
KopalniaWiedzy.pl

Mammografia – kolejne pole, na którym sztuczna inteligencja przewyższyła lekarzy

Rekomendowane odpowiedzi

Marcin Sieniek, Scott Mayer McKinney, Shravya Shetty i inni badacze z Google Health opublikowali na łamach Nature artykuł, w którym dowodzą, że opracowany przez nich algorytm sztucznej inteligencji lepiej wykrywa raka piersi niż lekarze.

Nowotwory piersi, pomimo szeroko zakrojonych programów badań, wciąż pozostają drugą głównych przyczyn zgonów na nowotwory wśród kobiet. Każdego roku na całym świecie wykonuje się dziesiątki milionów badań obrazowych, ale problemem wciąż pozostaje zbyt wysoki odsetek diagnoz fałszywych pozytywnych i fałszywych negatywnych. To z jednej strony naraża zdrowe osoby na stres i szkodliwe leczenie, a z drugiej – w przypadku osób chorych – opóźnia podjęcie leczenia, co często niesie ze sobą tragiczne skutki.

Umiejętności lekarzy w zakresie interpretacji badań obrazowych znacznie się od siebie różnią i nawet w wiodących ośrodkach medycznych istnieje spore pole do poprawy. Z problemem tym mogłyby poradzić sobie algorytmy sztucznej inteligencji, które już wcześniej wielokrotnie wykazywały swoją przewagę nad lekarzami.

Wspomniany algorytm wykorzystuje techniki głębokiego uczenia się. Najpierw go trenowano, a następnie poddano testom na nowym zestawie danych, których nie wykorzystywano podczas treningu.

W testach wykorzystano dane dotyczące dwóch grup pacjentek. Jedna z nich to mieszkanki Wielkiej Brytanii, które w latach 2012–2015 poddały się badaniom mammograficznym w jednym z dwóch centrów medycznych. Kobiety co trzy lata przechodziły badania mammograficzne. Do badań wylosowano 10% z nich. Naukowcy mieli więc tutaj do dyspozycji dane o 25 856 pacjentkach. Było wśród nich 785, które poddano biopsji i 414 u których zdiagnozowano nowotwór w ciągu 39 miesięcy od pierwszego badania.

Drugą grupę stanowiło 3097 Amerykanek będących w latach 2001–2018 pacjentkami jednego z akademickich centrów medycznych. U 1511 z nich wykonano biopsje, a u 686 zdiagnozowano nowotwór w ciągu 27 miesięcy od badania.
Losy wszystkich kobiet były śledzone przez wiele lat, zatem wiadomo było, które z pań ostatecznie zachorowały.

Zadaniem sztucznej inteligencji było postawienie diagnoz na podstawie mammografii. Następnie wyniki uzyskane przez SI porównano z diagnozami lekarskimi. Okazało się, że sztuczna inteligencja radziła sobie znacznie lepiej. Liczba fałszywych pozytywnych diagnoz postawionych przez SI była o 5,7% niższa dla pacjentek z USA i o 1,2% niższa u pacjentek z Wielkiej Brytanii. SI postawiła też mniej fałszywych negatywnych diagnoz. Dla USA było to 9,4% mniej, a dla Wielkiej Brytanii – 2,7% mniej. Wyniki uzyskane przez sztuczną inteligencję były o tyle bardziej imponujące, że algorytm diagnozował wyłącznie na podstawie badań mammograficznych, podczas gdy lekarze mieli też do dyspozycji historię pacjenta.

Teraz autorzy algorytmu będą próbowali wykorzystać go podczas badań klinicznych. Ich celem jest spowodowanie, by algorytm sztucznej inteligencji został dopuszczony do użycia w medycynie.


« powrót do artykułu

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

niedługo to w ogóle sztuczna inteligencja przejmie wszystko

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Jeśli chcesz dodać odpowiedź, zaloguj się lub zarejestruj nowe konto

Jedynie zarejestrowani użytkownicy mogą komentować zawartość tej strony.

Zarejestruj nowe konto

Załóż nowe konto. To bardzo proste!

Zarejestruj się

Zaloguj się

Posiadasz już konto? Zaloguj się poniżej.

Zaloguj się

  • Podobna zawartość

    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Troje naukowców – Elizabeth A Barnes z Colorado State University, Noah S Diffenbaugh z Uniwersytetu Stanforda oraz Sonia I Seneviratne z EHT Zurich – zebrało dane z 10 modeli klimatycznych i przeanalizowało je za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji. Na łamach Environmental Research Letters poinformowali, że z tak przeprowadzonych badań wynika, iż globalne temperatury będą rosły szybciej niż zakładano, a jeszcze za naszego życia niektóre regiony doświadczą średniego wzrostu temperatury przekraczającego 3 stopnie Celsjusza.
      Autorzy badań stwierdzili, że w 34 ze zdefiniowanych przez IPCC 43 regionów lądowych Ziemi średni wzrost temperatury przekroczy 1,5 stopnia Celsjusza do roku 2040. W 31 z tych 34 regionów należy spodziewać się wzrostu o 2 stopnie do roku 2040. Natomiast do roku 2060 w 26 regionach średnia temperatura wzrośnie o ponad 3 stopnie.
      Regionami narażonymi na szybszy niż przeciętny wzrost temperatur są południowa Azja, region Morza Śródziemnego, Europa Środkowa i niektóre części Afryki Subsaharyjskiej.
      Profesor Diffenbaugh zauważył, że ważne jest, by nie skupiać się tylko na temperaturach globalnych, ale zwracać uwagę na temperatury lokalne i regionalne. Badając, jak rośnie temperatura w poszczególnych regionach, będziemy mogli określić, kiedy i jakie skutki będą odczuwalne dla społeczności i ekosystemów tam żyjących. Problem w tym, że regionalne zmiany klimatyczne są trudniejsze do przewidzenia. Dzieje się tak dlatego, że zjawiska klimatyczne są bardziej chaotyczne w mniejszej skali oraz dlatego, że trudno powiedzieć, jak dany obszar będzie reagował na ocieplenie w skali całej planety.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      „Ala ma kota” to pierwsze i – prawdę mówiąc – jedyne zdanie, jakie pamiętam z elementarza. I właśnie to zdanie, które kolejne pokolenia poznają dzięki legendarnemu „Elementarzowi” Falskiego prowadzi nas przez „Prosto o AI. Jak działa i myśli sztuczna inteligencja” autorstwa Roberta Trypuza. Niewielki format książeczki sugeruje, że znajdziemy w niej niezbyt wiele informacji. Nic bardziej mylnego. To elementarz, skoncentrowana skarbnica wiedzy o technologii, która już teraz w znaczącym stopniu zmienia ludzkie życie.
      Robert Trypuz jest praktykiem. To specjalista w dziedzinie Semnatic Web i inżynierii danych. Doktorat z informatyki i telekomunikacji uzyskał na Uniwersytecie w Trydencie, jest też doktorem habilitowanym filozofii z KUL. I, co widać w książce, jest entuzjastą sztucznej inteligencji, o której potrafi bardzo ciekawie pisać.
      Z „Prosto o AI” dowiemy się na przykład jak wygląda programowanie AI w porównaniu z programowaniem klasycznym, jak AI rozumie tekst, czym jest osadzanie słów oraz jakie rewolucyjne podejście pozwoliło na skonstruowanie dużych modeli językowych, w tym najbardziej znanego z nich ChataGPT. Przeczytamy o sieciach konwolucyjnych w medycynie, uczeniu ze wzmacnianiem, autor – pamiętajmy, że jest również filozofem – opisuje, czym jest sztuczna wolna wola, zatem czy AI ma wolną wolę.
      W ostatnim zaś odcinku znajdziemy rozważania na temat wpływu sztucznej inteligencji na proces edukacji. Nie ma w tym zdaniu pomyłki, odcinku, a nie rozdziale. Historia jest mianowicie taka, że treści zawarte w tej książce nie zostały napisane do tej książki. Pisałem je jako scenariusze odcinków programu, który nigdy nie powstał, pisze Robert Trypuz we wstępie. I może właśnie pochodzenie tekstu, który zamienił się w książkę, powoduje, że tak łatwo można przyswoić zawarte w niej informacje.
      Dla kogo jest zatem „Prosto o AI”? Dla każdego z nas, kto nigdy bardziej nie zagłębił się w tajniki sztucznej inteligencji. Tutaj znajdzie jej podstawy wyjaśnione w prosty sposób. Większości czytelników pogłębienie wiedzy do tego stopnia w zupełności wystarczy, jakąś zaś część zachęci, by sięgnąć po kolejne, bardziej szczegółowe i specjalistyczne pozycje. Ja czytałem książkę Trypuza z olbrzymim zainteresowaniem i przyjemnością.
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Freski na suficie Kaplicy Sykstyńskiej to jedno z największych osiągnięć zachodniego malarstwa. Michał Anioł wykonał je w latach 1508–1512 na zamówienie papieża Juliusza II. Przedstawiają sceny i postaci ze Starego Testamentu. Znajdziemy wśród nich i „Potop”, scenę, w której ujawnia się mistrzostwo artysty w przedstawianiu ludzkich postaci i dramatyzmu wydarzeń. Eksperci zajmujący się ikonodiagnostyką zauważyli, że jedna z kobiet namalowanych przez Michała Anioła ma prawdopodobnie raka piersi. Być może w ten sposób artysta chciał symbolicznie przypomnieć o nieuchronności śmierci.
      Ikonodiagnostyka znana jest od stu lat lat. To nauka zajmująca się stawianiem diagnoz medycznych na podstawie obserwacji dzieł sztuki przedstawiających ludzkie postaci. Służy ona zarówno jako metoda uzupełniająca naszą wiedzę na temat epidemiologii chorób trapiących ludzkość w dawnych czasach, jak do ćwiczenia umiejętności lekarzy.
      Teraz zespół specjalistów, w skład którego wchodzili historycy sztuki, lekarze, genetycy i patolodzy przyjrzał się freskowi Michała Anioła i stwierdził, że nienormalna morfologia piersi jednej z kobiet przedstawionych na „Potopie” to najprawdopodobniej reprezentacja nowotworu.
      Kobiece piersi, symbol macierzyństwa i kobiecości, zajmują ważne miejsce w sztuce. W niektórych obrazach i rzeźbach specjaliści potrafią zdiagnozować patologie, co zawsze wywołuje debatę, czy artysta celowo je przedstawił i co chciał w ten sposób powiedzieć swojemu mecenasowi i odbiorcom.
      U wspomnianej kobiety lewa pierś wykazuje objawy zwiotczenia spowodowane wiekiem lub karmieniem dzieci. Pierś ma wystającą brodawkę sutkową, a jej obwódka jest gładka. Natomiast brodawka prawej piersi jest wycofana i zdeformowana, sama zaś otoczka nieprawidłowa. Na górze piersi widoczne są dwa zgrubienia. To po prawej, od strony patrzącego, może być guzem, to po lewej – powiększonymi węzłami chłonnymi. Środek piersi wydaje się nieco odbarwiony, ale eksperci przypuszczają, że to raczej efekt wyrazu artystycznego, a nie oddanie efektu „skórki pomarańczy", który może świadczyć o raku zapalnym piersi.
      Diagnozę raka piersi u kobiety z „Potopu” wysunięto po szczegółowej analizie przedstawiania przez artystę kobiecych piersi w innych dziełach. Eksperci przyjrzeli się m.in. nagim biustom w „Sądzie Ostatecznym” w Kaplicy Sykstyńskiej oraz rzeźby „Poranek” i „Noc” z Kaplicy Medyceuszów. Z analiz wynika, że Michał Anioł dobrze wiedział, jak wyglądają zdrowe piersi o różnych rozmiarach i kształtach, a wiedzę tę stosował podczas tworzenia biblijnych postaci kobiecych. Tym samym reprodukcja stanów patologicznych o znaczeniu symbolicznym czy teologicznym była celowa.
      Wiemy, że Michał Anioł już w wieku 17 lat asystował przy autopsjach. Miał więc okazję oglądać patologie rozwojowe, nie można więc wykluczyć, że widział też kobiety zmarłe na nowotwory piersi.
      Przyczyna zesłania Potopu jest znana „... zaś Pan widział, że wielka jest niegodziwość ludzi na ziemi i że usposobienie ich jest wciąż złe” [Rdz 6,5]. Wśród ludzi uciekających przed wodą, przedstawił Michał Anioł osoby reprezentujące siedem grzechów głównych. Mężczyzna z beczką reprezentuje lenistwo oraz nieumiarkowanie w jedzeniu i piciu, ludzie walczący na łodzi to przedstawienie gniewu, widzimy też chciwość pod postacią kobiety z naczyniami kuchennymi. To pokazuje przyczyny, dla których ludzie zostali ukazani. Być może rak piersi ma symbolizować nieczystość. Śmiertelna choroba może symbolizować przemijalność życia i wskazuje na karę. Warto zauważyć, że kobieta wskazuje palcem prawej dłoni – a więc tej od strony chorej piersi – na grunt. Tutaj można dopatrywać się odniesienia do słów „prochem jesteś i w proch się obrócisz” [Rdz 3,19]. Musimy też tutaj pamiętać, że rozdział 3. Księgi Rodzaju opisuje upadek pierwszych ludzi i karę za grzechy. Śmierć i jej świadomość to ostateczna konsekwencja grzechu Adama. Pod nogami wspominanej kobiety widzimy ścięte drzewo, które może być odniesieniem do Drzewa poznania dobra i zła.
      Zgodnie z koncepcjami neoplatonizmu, pod wpływem którego Michał Anioł się znajdował, piękno i harmonia mogą prowadzić do nieśmiertelności, a fizyczna deformacja i choroba to symbol otchłani duchowej. Taka metafora powinna być brana pod uwagę, gdyż kobieta podnosi są pierś tak, by była ona dobrze widoczna dla obserwatora. Osoby przedstawione przez Michała Anioła są boleśnie świadome swego przeznaczenia, a nie sparaliżowane strachem przed nieokreślonym niebezpieczeństwem, podsumowują autorzy badań, dodając, że widoczny tutaj przykład patologii piersi w pełni wpisuje się w symbolikę i znaczenie teologiczne dzieła Michała Anioła.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Wielkie modele językowe (LLM) – takie jak osławiony ChatGPT – nie są w stanie samodzielnie się uczyć i nabierać nowych umiejętności, a tym samym nie stanowią egzystencjalnego zagrożenia dla ludzkości, uważają autorzy badań opublikowanych w ramach 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, głównej międzynarodowej konferencji dotyczącej komputerowego przetwarzania języków naturalnych.
      Naukowcy z Uniwersytetu Technicznego w Darmstadt i Uniwersytetu w Bath stwierdzają, że LLM potrafią uczyć się, jeśli zostaną odpowiednio poinstruowane. To zaś oznacza, że można je w pełni kontrolować, przewidzieć ich działania, a tym samym są dla nas bezpieczne. Bezpieczeństwo ludzkości nie jest więc powodem, dla którego możemy się ich obawiać. Chociaż, jak zauważają badacze, wciąż można je wykorzystać w sposób niepożądany.
      W miarę rozwoju modele te będą prawdopodobnie w stanie udzielać coraz bardziej złożonych odpowiedzi i posługiwać się coraz doskonalszym językiem, ale jest wysoce nieprawdopodobne, by nabyły umiejętności złożonego rozumowania. Co więcej, jak stwierdza doktor Harish Tayyar Madabushi, jeden z autorów badań, dyskusja o egzystencjalnych zagrożeniach ze strony LLM odwraca naszą uwagę od rzeczywistych problemów i zagrożeń z nimi związanych.
      Uczeni z Wielkiej Brytanii i Niemiec przeprowadzili serię eksperymentów, w ramach których badali zdolność LLM do radzenia sobie z zadaniami, z którymi wcześniej nigdy się nie spotkały. Ilustracją problemu może być na przykład fakt, że od LLM można uzyskać odpowiedzi dotyczące sytuacji społecznej, mimo że modele nigdy nie były ćwiczone w takich odpowiedziach, ani zaprogramowane do ich udzielania. Badacze wykazali jednak, że nie nabywają one w żaden tajemny sposób odpowiedniej wiedzy, a korzystają ze znanych wbudowanych mechanizmów tworzenia odpowiedzi na podstawie analizy niewielkiej liczby znanych im przykładów.
      Tysiące eksperymentów, za pomocą których brytyjsko-niemiecki zespół przebadał LLM wykazało, że zarówno wszystkie ich umiejętności, jak i wszystkie ograniczenia, można wyjaśnić zdolnością do przetwarzania instrukcji, rozumienia języka naturalnego oraz umiejętnościom odpowiedniego wykorzystania pamięci.
      Obawiano się, że w miarę, jak modele te stają się coraz większe, będą w stanie odpowiadać na pytania, których obecnie sobie nawet nie wyobrażamy, co może doprowadzić do sytuacji, ze nabiorą niebezpiecznych dla nas umiejętności rozumowania i planowania. Nasze badania wykazały, że strach, iż modele te zrobią coś niespodziewanego, innowacyjnego i niebezpiecznego jest całkowicie bezpodstawny, dodaje Madabushi.
      Główna autorka badań, profesor Iryna Gurevych wyjaśnia, że wyniki badań nie oznaczają, iż AI w ogóle nie stanowi zagrożenia. Wykazaliśmy, że domniemane pojawienie się zdolności do złożonego myślenia powiązanych ze specyficznymi zagrożeniami nie jest wsparte dowodami i możemy bardzo dobrze kontrolować proces uczenia się LLM. Przyszłe badania powinny zatem koncentrować się na innych ryzykach stwarzanych przez wielkie modele językowe, takie jak możliwość wykorzystania ich do tworzenia fałszywych informacji.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      W razie występowania jakichkolwiek objawów rozwijającej się choroby lub konieczności zweryfikowania wyników badań laboratoryjnych możesz umówić się do lekarza wybranej specjalizacji. Zgodnie z aktualnymi regulacjami rejestracja do lekarza jest możliwa na podstawie tradycyjnego dowodu osobistego lub mDowodu w aplikacji mObywatel.
      Aktualny dokument tożsamości to podstawa, aby mieć możliwość umówienia się na wizytę lekarską zarówno stacjonarnie, jak i na zdalną konsultację np. przez serwis Halomed – lekarze i przychodnia online. W trakcie umawiania wizyty musisz tylko ustalić, do jakiego specjalisty chcesz się dostać, a także jaki jest główny powód umówienia konsultacji.
      Konsultacje lekarskie z elektronicznym dowodem tożsamości – co to za dokument?
      Na terenie Polski do identyfikacji tożsamości można używać dowodu plastikowego, a także elektronicznego dokumentu. Dowód w takiej formie jest akceptowany przez urzędy, banki, sądy, przychodnie medyczne, placówki pocztowe, a także przez notariuszy.
      Z mDowodu osobistego mogą skorzystać wyłącznie osoby, które ukończyły 13 lat i mają aktywny klasyczny dokument tożsamości.
      Podczas umawiania wizyty np. do lekarza rodzinnego lub innego specjalisty w ramach e-konsultacji, możesz posłużyć się elektronicznym dokumentem.
      Jakie dane są potrzebne do umówienia wizyty u lekarza?
      Kiedy umawiasz się do lekarza na konsultację lub badania w stacjonarnej placówce, musisz przekazać kilka istotnych informacji do względu lekarza:
      imię i nazwisko, numer PESEL, adres zamieszkania, dane kontaktowe. Specjalista zarówno podczas zdalnej konsultacji, jak i wizyty w gabinecie może poprosić o przedstawienie dokumentacji dotyczącej dotychczasowego przebiegu choroby, a także zabiegów, które zostały zrealizowane w przeszłości.
      Na tek podstawie lekarz może precyzyjniej określić stan zdrowia pacjenta i wydać zalecenia lekarskie dotyczące dalszego postępowania.
      Rejestracja do lekarza online – krok po kroku
      Rejestracja do lekarza dowolnie wybranej specjalizacji na konsultację online to kilka kroków do przejścia. Na początek przygotuj swój dokument tożsamości, który jest niezbędny do potwierdzenia wizyty. Cała procedura rejestracji to trzy kroki:
      Wybierasz termin i godzinę konsultacji. Wypełnij ankietę medyczną, w której poinformujesz o swoich problemach zdrowotnych. Możesz też załączyć dokumentację medyczną i wyniki badań. Czekasz na połączenie z lekarzem w wybranym terminie. Specjalista na podstawie przedstawionej dokumentacji, wypełnionej ankiety oraz wywiadu medycznego wyda zalecenia lekarskie dotyczące dalszego postępowania.
      Jeśli lekarz stwierdzi, że wystawienie e-recepty oraz zwolnienia lekarskiego jest zasadne – także może to zrobić. Warunkiem jest jednak brak przeciwwskazań i wątpliwości specjalisty co do stanu zdrowia konsultowanego pacjenta.
      Po zakończonej wizycie możesz np. wybrać przepisane leki w aptece lub udać się na wizytę w placówce medycznej, jeśli lekarz zalecił dalsze badania.

      « powrót do artykułu
  • Ostatnio przeglądający   0 użytkowników

    Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.

×
×
  • Dodaj nową pozycję...