Algorytm Google wykryje raka? Skuteczność większa niż u lekarzy

Algorytm Google wykrywa raka lepiej niż lekarze. Do wykrycia raka wystarczy nawet jedno zdjęcie z tomografu. Deep learning pozwala na zmniejszenie liczby fałszywych wskazań o 11 procent, a niesłusznych rozpoznań o 5 procent.

Google w służbie nauki

Google może znacznie przyczynić się do wykrywania raka u pacjentów. Oczywiście nie nie mamy tutaj na myśli ich najpopularniejszego produktu, czołowej wyszukiwarki – stanowczo odradzamy diagnozowanie się za jej pomocą. Chodzi o skupiony wokół sztucznej inteligencji oddział giganta z Mountain View, Google AI, który we współpracy z Uniwersytetem w Northwestern opracował algorytm zdolny do wykrywania nowotworów na podstawie analizy testów przesiewowych. Nowy algorytm udostępniono za pośrednictwem interfejsu API Google Cloud Healthcare, który wykorzystuje deep learning do stwierdzenia, czy badany pacjent ma raka płuc.

Naprawdę inteligente AI

Testy wykazały, że algorytm pozwalał na wykrycie raka płuc na podstawie pojedynczego zdjęcia z tomografu komputerowego przeciętnie o 5 procent częściej niż grupa złożona z sześciu wykwalifikowanych lekarzy. Na dodatek liczba fałszywych trafień została zmniejszona aż o 11 procent. Artykuł prezentujący wyniki badania opublikowany w czasopiśmie “Nature Medicine” dowodzi, że już na tym etapie rozwoju sztuczna inteligencja jest pod pewnymi względami bardziej dokładna niż wyszkoleni radiologowie z średnio ośmioletnim doświadczeniem w zawodzie.

Człowiek kontra maszyna

Jak to często miało miejsce w przypadku używania algorytmów deep learning dla celów medycznych, komputerowy “mózg” projektu był szkolony na podstawie skanów płuc zainfekowanych nowotworem pacjentów – musiał dokładnie przeanalizować przedstawiony materiał, rozstrzygnąć, które cechy wyróżniają chore organy od zdrowych i zapamiętać je. Następnie postawiono przed nim zadanie przeanalizowania prawie siedmiu tysięcy innych skanów – zarówno tych przedstawiających zdrowe, jak i zainfekowane płuca – i na tej podstawie zdecydowanie, z którym przypadkiem mają do czynienia. Okazało się, że algorytm uzyskał imponujący wynik 94,4% właściwych diagnoz.

Kolejny krok polegał na skonfrontowaniu ustaleń płynących z zasilanego deep learningiem mechanizmu z wnioskami wysuwanymi w tradycyjny sposób przez grupę sześciu ekspertów z zakresu radiologii. Okazało się, że w wypadkach, gdy dysponowano dodatkowymi informacjami wynikającymi ze skanów tomografii, komputer i radiologowie uzyskiwali bardzo zbliżoną skuteczność diagnozy. Jednak tam, gdzie uzupełniające dane nie były dostępne i uczestnicy badania musieli decydować tylko na podstawie pojedynczego zdjęcia, sztuczna inteligencja poradziła sobie znakomicie, z łatwością pokonując swoich ludzkich przeciwników. AI fałszywie wskazywało cechy świadczące o obecności nowotworu o 11 procent rzadziej, niż w przypadku lekarzy, a niesłusznie rozpoznawało płuca jako zdrowe o 5 procent rzadziej. – Nasz system wykorzystuje model 3D wolumetrycznego deep learning, aby analizować pełną anatomię skanów TK klatki piersiowej, a także wykrywanie obiektów typowych dla złośliwych zmian nowotworowych – tłumaczy Shravya Shetty odpowiedzialna w Google za ten projekt.

Przyszłość medycyny

Sukces systemu dostarczanego przez Google nie zwiastuje jednak rychłej zamiany lekarzy na ultrainteligentne komputery. W przypadku chorób tak poważnych i skomplikowanych, jak rak, prawdopodobnie nigdy nie będziemy mogli zrezygnować z czynnika ludzkiego. Sztuczna inteligencja powinna być używana jako znakomite pomocnicze narzędzie. Połączenie ekspertyzy doświadczonych naukowców z możliwościami, jakie oferuje deep learning, może zaowocować w przyszłości doskonałymi wynikami w walce z najgroźniejszymi spośród chorób.

Źródło: bgr.com, nt.interia.pl

Oferty pracy z