Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy
Sign in to follow this  
KopalniaWiedzy.pl

Algorytm sztucznej inteligencji równie dobrze wykrywa raka piersi jak radiolodzy

Recommended Posts

Porównanie trzech komercyjnych systemów sztucznej inteligencji wykorzystywanej w diagnostyce obrazowej raka piersi wykazało, że najlepszy z nich sprawuje się równie dobrze jak lekarz-radiolog. Algorytmy badano za pomocą niemal 9000 obrazów z aparatów mammograficznych, które zgromadzono w czasie rutynowych badań przesiewowych w Szwecji.

Badania przesiewowe obejmujące dużą część populacji znacząco zmniejszają umieralność na nowotwory piersi, gdyż pozwalają na wyłapanie wielu przypadków na wczesnym etapie rozwoju choroby. W wielu takich przedsięwzięciach każde zdjęcie jest niezależnie oceniane przez dwóch radiologów, co zwiększa skuteczność całego programu. To jednak metoda kosztowna, długotrwała, wymagająca odpowiednich zasobów. Tutaj mogłyby pomóc systemy SI, o ile będą dobrze sobie radziły z tym zadaniem.

Chcieliśmy sprawdzić, na ile dobre są algorytmy SI w rozpoznawaniu obrazów mammograficznych. Pracuję w wydziale radiologii piersi i słyszałem o wielu firmach oferujących takie algorytmy. Jednak trudno było orzec, jaka jest ich jakość, mówi Fridrik Strand z Karolinska Institutet.

Każdy z badanych algorytmów to odmiana sieci neuronowej. Każdy miał do przeanalizowania zdjęcia piersi 739 kobiet, u których w czasie krótszym niż 12 miesięcy od pierwotnego badania wykryto raka piersi oraz zdjęcia 8066 kobiet, u których w czasie 24 miesięcy od pierwotnego badania nie wykryto raka piersi. Każdy z algorytmów miał ocenić zdjęcie w skali od 0 do 1, gdzie 1 oznaczało pewność, iż na zdjęciu widać nieprawidłową tkankę.

Trzy systemy, oznaczone jako AI-1, AI-2 oraz AI-3 osiągnęły czułość rzędu 81,9%, 67,0% oraz 67,4%. Dla porównania, czułość w przypadku radiologów jako pierwszych interpretujących dany obraz wynosiła 77,4%, a w przypadku radiologów, którzy jako drudzy dokonywali opisu było to 80,1%. Najlepszy z algorytmów potrafił wykryć też przypadki, które radiolodzy przeoczyli przy badaniach przesiewowych, a kobiety zostały w czasie krótszym niż rok zdiagnozowane jako chore.

Badania te dowodzą, że algorytmy sztucznej inteligencji pomagają skorygować fałszywe negatywne diagnozy postawione przez lekarzy-radiologów. Połączenie możliwości AI-1 z przeciętnym lekarzem-radiologiem zwiększało liczbę wykrytych nowotworów piersi o 8%.

Zespół z Karolinska Institutet spodziewa się, że jakość algorytmów SI będzie rosła. Nie wiem, jak efektywne mogą się stać, ale wiem, że istnieje kilka sposobów, by je udoskonalić. Jednym z nich może być np. ocenianie wszystkich 4 zdjęć jako całości, by można było porównać obrazy z obu piersi. Inny sposób to porównanie nowych zdjęć z tymi, wykonanymi wcześniej, by wyłapać zmiany, mówi Strand.

Pełny opis eksperymentu opublikowano na łamach JAMA Oncology.


« powrót do artykułu

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now
Sign in to follow this  

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Rak piersi to najczęściej diagnozowany i jeden z najbardziej śmiercionośnych nowotworów na świecie. W 2020 roku zdiagnozowano go u 2,26 miliona osób, a choroba zabiła 685 000 ludzi. Badania przeprowadzone w Szwajcarii wykazały, że nowotwór ten najbardziej efektywnie rozprzestrzenia się w czasie snu. Odkrycie to może znacząco zmienić sposób diagnozy i leczenia raka piersi.
      Do metastazy, rozsiewania się nowotworu, dochodzi, gdy komórki odrywają się od guza pierwotnego, wędrują po organizmie i tworzą nowe guzy. Dotychczas zakładano, że metastaza to proces ciągły, więc podczas badań nad nowotworami nie przywiązywano uwagi do kwestii pory dnia, w której zachodzi. Teraz naukowcy z Politechniki Federalnej w Zurich, Szpitala Uniwersyteckiego w Bazylei i Uniwersytetu w Bazylei zauważyli zaskakujące zjawisko. Komórki, które tworzą przerzuty w późnym stadium nowotworu pojawiają się głównie, gdy chory śpi.
      Gdy pacjent śpi, budzi się guz, mówi lider grupy badawczej, profesor Nicola Aceto. Podczas badań na 30 kobietach z rakiem piersi oraz modelach mysich naukowcy zauważyli, że podczas snu w organizmie pojawia się więcej krążących komórek nowotworowych. Ponadto komórki, które opuszczają guz w nocy dzielą się szybciej, a więc mają większy potencjał do tworzenia przerzutów od komórek, które odrywają się od guza za dnia. Nasze badania pokazują, że oddzielanie się komórek nowotworowych od guza pierwotnego jest kontrolowane przez hormony takie jak melatonina, które regulują rytm dobowy, dodaje Zoi Diamantopoulou.
      Naukowcy zauważyli też, zupełnie przypadkiem, że liczba krążących w organizmie komórek nowotworowych mocno zmienia się w ciągu doby. Widać to było po czasie pobrania próbek krwi do badań. Niektórzy z moich kolegów pracują wcześnie rano lub późnym wieczorem, czasem pobierali krew o niestandardowych godzinach, mówi Aceto. Naukowców zaskoczyło, że krew pobrana o różnych porach doby zawierała bardzo różną liczbą komórek nowotworowych. Innym zaskoczeniem była duża liczba komórek nowotworowych w jednostce krwi u myszy w porównaniu z ludźmi. Naukowców zaskoczyło to, gdyż myszy to stworzenia aktywne nocą, więc próbki pobierano u nich zwykle za dnia, gdy zwierzęta spały. Szwajcarzy już teraz radzą, by lekarze opiekującymi się pacjentami nowotworowymi, odnotowywali dokładny czas pobrania krwi do badań. Dopiero to może dać pełny obraz sytuacji.
      Teraz zespół Aceto zastanawia się, w jaki sposób odkrycie może pomóc w leczeniu nowotworów. Uczeni chcą sprawdzić, czy przerzutowanie innych nowotworów również zależy od pory dnia oraz czy już istniejące terapie przeciwnowotworowe mogą lepiej działać jeśli będą stosowane o różnych porach doby.
      Szczegóły badań zostały opisane na łamach Nature.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Opanowanie ognia przez naszych przodków było jedną z największych innowacji w dziejach. Zrozumienie procesu opanowywania ognia przez przodków H. sapiens, poznanie miejsca i czasu jego ujarzmienia może mieć olbrzymie znaczenie dla opisu ewolucji człowieka i naszej wczesnej historii. Może w tym pomóc sztuczna inteligencja, która właśnie odkryła dowody na rozpalanie ognia na izraelskim stanowisku archeologicznym sprzed miliona lat.
      Obecnie istnieje kilka technik rozpoznawania przypadków użycia ognia. Można na przykład szukać zmian kolorów kości poddanych jego działaniu lub deformacji kamiennych narzędzi. Ludzie używali bowiem pirotechnologii do ich obróbki. To jednak wymaga działania temperatur wyższych niż 450 stopni, a tego typu dowody są rzadko znajdowane na stanowiskach liczących więcej niż 500 tysięcy lat.
      W ubiegłym roku na łamach Nature. Human Behaviour izraelscy naukowcy poinformowali o stworzeniu algorytmu sztucznej inteligencji, który rozpoznaje subtelne zmiany w krzemieniu spowodowane oddziaływaniem temperatur pomiędzy 200 a 300 stopni Celsjusza. Izraelczycy zbierali krzemień, podgrzewali go, a następnie trenowali SI tak, by potrafiła rozpoznawać zmiany w reakcji krzemienia na promieniowanie ultrafioletowe.
      Teraz technikę tę postanowili wykorzystać naukowcy pracujący pod kierunkiem Michaela Chazana z University of Toronto. Uczeni wykorzystali algorytm do badania kawałków krzemienia ze stanowiska Evron Quarry w Izraelu. Podczas naszego badania ujawniliśmy obecność ognia na stanowisku z dolnego paleolitu, w którym brakowało widocznych śladów użycia pirotechnologii. Tym samym dodaliśmy to stanowisko do niewielkiej grupy miejsc, dla których istnieją dowody wiążące wczesną produkcję narzędzi przez homininy z użyciem ognia. Ponadto badania te pokazują, że istnieje możliwość uzyskania ukrytych dotychczas informacji na temat wykorzystania pirotechnologii w innych miejscach, czytamy na łamach PNAS.
      Z przeprowadzonych badań wynika, że ludzie używali ognia w Evron Quary około miliona lat temu. Wybraliśmy Evron Quary, gdyż znajduje się tam ten sam typ krzemienia, jaki był używany przez autorów algorytmu SI. Jednak nie mieliśmy żadnych podstaw, by przypuszczać, że wykorzystywano tutaj ogień, przyznaje Chazan.
      Tymczasem algorytm SI wskazał, że wiele znalezionych tutaj krzemiennych narzędzi było podgrzewanych, zwykle do temperatury około 400 stopni Celsjusza. Po tym odkryciu naukowcy jeszcze raz przeanalizowali – za pomocą innych technik – znalezione tutaj fragmenty kości oraz kła. Okazało się, że fragmenty kła poddane były działaniu wysokich temperatur. Dotychczas nikt nie sprawdzał tych kości pod kątem ich wystawienia na działanie ognia. Zdaniem naukowców, znalezienie w jednym miejscu zarówno kamiennych narzędzi, jak i zęba, które miały kontakt z ogniem, wskazuje raczej na celowe działanie niż naturalny pożar. Wnioski takie są tym bardziej uprawnione, że na pobliskim stanowisku Gesher Benot Ya’aqov również znaleziono – pochodzące z podobnego okresu – ślady używania ognia i to w różnych miejscach, co sugeruje na celowe jego rozpalanie.
      Obecnie dysponujemy pewnymi dowodami sugerującymi, że wcześni hominini używali ognia już 1,5 miliona lat temu. Znaleziono je przed dwoma laty na kenijskim stanowisku Koobi Fora.
      Przed około 20 laty grupa antropologów wysunęła hipotezę, że hominini używali ognia już może nawet 2 miliony lat temu. Sztuczna inteligencja może pomóc w zidentyfikowaniu użycia ognia na znanych już paleolitycznych stanowiskach archeologicznych, co pozwoli na zweryfikowanie tej hipotezy.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Rak piersi jest jedną z najczęściej występujących chorób nowotworowych u kobiet. Aby zmniejszyć liczbę pojawiających się przypadków, prowadzone są badania przesiewowe, w tym mammografia. Regularne jej wykonywanie pozwala wykrywać zmiany chorobowe na wczesnym etapie, co wpływa na pomyślność leczenia.
      Bezpłatna mammografia – kto może skorzystać z programu?
      Bezpłatna mammografia realizowana jest w ramach programu profilaktycznego finansowanego przez NFZ, który skierowany jest do kobiet z grupy wiekowej 50–69 lat. Paniom w tym wieku przysługuje raz na 2 lata nieodpłatne badanie mammograficzne lub (na podstawie pisemnego wskazania do wykonania, takiego jak np. obciążony wywiad rodzinny w kierunku rak piersi, mutacje w obrębie genów BRCA 1 lub BRCA 2) badanie po 12 miesiącach od poprzedniego. Kobiety mogą zgłosić się na mammografię same lub po otrzymaniu zaproszenia, jeśli nie przechodziły wcześniej leczenia z powodu raka piersi. Na badanie poza programem kieruje lekarz, ale istnieje też możliwość wykonania go na własną rękę.
      Co to jest mammografia?
      Zastanawiasz się, na czym polega mammografia? Najogólniej określić ją można jako badanie radiologiczne piersi. Podczas niego wykonuje się dwa zdjęcia każdej piersi (w projekcji skośnej i górnej). W niektórych przypadkach konieczne może okazać się wykonanie dodatkowych zdjęć celowanych. Badanie to pozwala wykryć raka piersi na wczesnym etapie rozwoju, kiedy nie muszą występować jeszcze objawy chorobowe. Mammografia jest badaniem nieinwazyjnym i szybkim. Podczas jego trwania pacjentka może odczuwać pewien dyskomfort. W czasie wykonywania zdjęć pierś jest bowiem uciskana, aby uniknąć zruszenia się (to wpłynęłoby na wiarygodność wyniku) i ograniczenia ilości wykorzystywanego promieniowania.
      Aby zmniejszyć dyskomfort, badanie przeprowadza się w pierwszej fazie cyklu miesiączkowego (ok.o 10 dnia). Pierś wykazuje wówczas mniejszą wrażliwość na dotyk. Mammografia nie wymaga od kobiety żadnego przygotowania, jedynie przyniesienia ze sobą posiadanych wcześniejszych wyników badań piersi. Ważne jest też przygotowanie informacji o dacie ostatniej miesiączki (dotyczy kobiet przed menopauzą), stosowanych lekach, odczuwanych objawach, problemach zdrowotnych i czynnikach ryzyka nowotworu piersi.
      Od kiedy należy wykonywać mammografię?
      W przypadku kobiet młodszych profilaktyka raka piersi opiera się głównie na samobadaniu i ultrasonografii. Za najwcześniejszy próg wykonania mammografii przyjmuje się 35 lat, jeśli występuje wysokie ryzyko rozwoju choroby nowotworowej. W pozostałych przypadkach nie ma potrzeby tak wczesnego jej wykonywania. Badanie zaleca się zrobić po raz pierwszy po 40. roku życia, chyba że wcześniej pojawią się niepokojące dolegliwości.
      Objawy skłaniające do badania
      Kobieta powinna zgłosić się do lekarza, jeśli zaobserwowała takie niepokojące dolegliwości jak m.in.:
      •    wyciek i zmiany w obrębie brodawki (zgrubienia, zaczerwienienia, owrzodzenia);
      •    zmiana kształtu i wielkości oraz koloru skóry piersi;
      •    guzki lub zgrubienia wyczuwalne w piersi bądź pod pachą;
      •    wciąganie skóry, wgłębienia na skórze piersi;
      •    ból piersi bez konkretnej przyczyny;
      •    pomarszczenie lub łuszczenie się skóry piersi;
      •    powiększenie węzłów chłonnych w okolicach pach.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Naukowcy z Karolinska Institutet zidentyfikowali proteinę, która chroni przed rozwojem raka piersi i jest powiązana z lepszymi prognozami u pacjentek cierpiących na tę chorobę. Odkrycie może pozwolić na rozwój nowych terapii dla trudnych w leczeniu odmian raka piersi.
      Na raka piersi zapada w którymś momencie życia aż 10% kobiet. W przypadku odmiany raka bez receptorów estrogenowych (ER-) istnieje mniej opcji leczenia, gdyż nie można tutaj zastosować terapii hormonalnej. Szczególnie trudny w leczeniu jest zaś rak potrójnie ujemny. W tym przypadku komórkom nowotworowym brakuje nie tylko receptora estrogenowego, ale również receptora progesteronowego i HER2.
      Profesor Per Uhlén i jego zespół zidentyfikowali nieznany dotychczas mechanizm, za pomocą którego proteina GIT1 reguluje szlak sygnałowy Notch, wpływając w ten sposób na pojawienie się i rozwój raków piersi ER-. To konserwatywny ewolucyjnie międzykomórkowy szlak sygnałowy, który odgrywa olbrzymią rolę w różnicowaniu komórek oraz ich dalszych losach. Już wcześniej wykazano, że u pacjentek z nowotworem piersi nadmiernie aktywny Notch powiązany jest z gorszą prognozą.
      Naukowcy ze Szwecji wykazali właśnie, że wysoki poziom GIT1 blokuje szlak Notch i chroni przed wzrostem guzów nowotworowych, a niski poziom GIT1 jest związany z rozwojem guza. Pacjentki z rakiem typu ER- mają mniejszy poziom GIT1 niż kobiety cierpiące na raka piersi ER+. Szwedzi wykazali też, że u pacjentek z rakiem ER- prognozy są lepsze w grupie z wyższym poziomem GIT1. Uzyskane przez nas wyniki dostarczają ważnych informacji na temat mechanizmu kontrolującego pojawienie się i wzrost guzów nowotworowych. Mamy nadzieję, że odkrycia te pozwolą na opracowanie nowych metod leczenia nowotworów piersi, mówi profesor Uhlén.
      Ze szczegółami badań można zapoznać się w artykule GIT1 protects against breast cancer growth through negative regulation of Notch, opublikowanym na łamach Nature Communications.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Wiele trapiących nas chorób ma związek z nieprawidłowo działającymi komórkami. Być może udało by się je skuteczniej leczyć, ale najpierw naukowcy muszą szczegółowo poznać budowę i funkcjonowanie komórek. Dzięki połączeniu sztucznej inteligencji oraz technik mikroskopowych i biochemicznych uczeni z Wydziału Medycyny Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego (UCSD) dokonali ważnego kroku w kierunku zrozumienia komórek ludzkiego organizmu.
      Dzięki mikroskopom możemy dojrzeć struktury komórkowe wielkości pojedynczych mikrometrów. Z kolei techniki biochemiczne, w których wykorzystuje się pojedyncze proteiny, pozwalają na badanie struktur wielkości nanometrów, czyli 1/1000 mikrometra. Jednak poważnym problemem w naukach biologicznych jest uzupełnienie wiedzy o tym, co znajduje się w komórce pomiędzy skalą mikro- a nano-. Okazuje się, że można to zrobić za pomocą sztucznej inteligencji. Wykorzystując dane z wielu różnych źródeł możemy ją poprosić o ułożenie wszystkiego w kompletny model komórki, mówi profesor Trey Ideker z UCSD.
      Gdy myślimy o komórce, prawdopodobnie przyjdzie nam do głowy schemat ze szkolnych podręczników do biologii, z jego mitochondrium, jądrem komórkowym i retikulum endoplazmatycznym. Jednak czy jest to pełny obraz? Zdecydowanie nie. Naukowcy od dawna zdawali sobie sprawę z tego, że więcej nie wiemy niż wiemy. Teraz w końcu możemy przyjrzeć się komórce dokładniej, dodaje uczony. Ideker i Emma Lundberg ze szwedzkiego Królewskiego Instytutu Technicznego stali na czele zespołu, który jest autorem najnowszego osiągnięcia.
      Wykorzystana przez naukowców nowatorska technika nosi nazwę MuSIC (Multi-Scale Integrated Cell). Podczas pilotażowych badań MuSIC ujawniła istnienie około 70 struktur obecnych w ludzkich komórkach nerek. Połowa z nich nie była dotychczas znana. Zauważono np. grupę białek tworzących nieznaną strukturę. Po bliższym przyjrzeniu się naukowcy stwierdzili, że wiąże ona RNA. Prawdopodobnie struktura ta bierze udział w splicingu, czyli niezwykle ważnym procesie składania genu.
      Twórcy MuSIC od lat próbowali stworzyć mapę procesów zachodzących w komórkach. Tym, co różni MuSIC od podobnych systemów jest wykorzystanie technik głębokiego uczenia się do stworzenia mapy komórki bezpośrednio z obrazów mikroskopowych. System został wyćwiczony tak, by bazując na dostępnych danych stworzył model komórki. Nie mapuje on specyficznych struktur w konkretnych lokalizacjach, tak jak mamy to w schematach uczonych w szkole, gdyż niekoniecznie zawsze znajdują się one w tym samym miejscu.
      Na razie w ramach badań pilotażowych uczeni opracowali za pomocą MuSIC 661 protein i 1 typ komórki. Następnym celem badań będzie przyjrzenie się całej komórce, a później innym rodzajom komórek, komórkom u różnych ludzi i u różnych gatunków zwierząt. Być może z czasem będziemy w stanie lepiej zrozumieć molekularne podstawy różnych chorób, gdyż będziemy mogli wyłapać różnice pomiędzy zdrowymi a chorymi komórkami, wyjaśnia Ideker.

      « powrót do artykułu
  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×
×
  • Create New...