;

AI systém od Googlu dokáže diagnostikovat rakovinu prsu lépe než lékaři

09. 01. 2020

AI systém od Googlu dokáže diagnostikovat rakovinu prsu lépe než lékaři

Podle studie publikované v časopisu Nature společnost Google vyvinula systém umělé inteligence (AI), který výrazně zvýšil spolehlivost diagnostiky rakoviny prsu. AI systém od Googlu při rozpoznávání rakoviny ze snímků předčí i schopnosti školeného lékaře.

Rakovina prsu je u žen druhou nejčastější příčinou úmrtí na nádorové onemocnění. Pro úspěšnou léčbu je zásadně důležitá včasná diagnostika. Ženám se doporučuje pravidelně podstupovat vyšetření na mamografu. Ačkoli toto preventivní opatření přispívá k časnému odhalení nádoru, existují stále případy tzv. chyb druhého typu („false negative“), kdy je reálné onemocnění přehlédnuto a výsledek vyšetření je vyhodnocen chybně jako negativní. Řečeno jinak, pacientka má rakovinu prsu, ale lékař ji nezaznamená. Příčinou tohoto omylu je nesprávná interpretace snímků z vyšetření.

Systém umělé inteligence, který vyvinula společnost Google, analyzuje rentgenové snímky z mamografu a počet chyb druhého typu u amerických žen snižuje o 9,4 %. (A zároveň počet chyb prvního typu – kdy je negativní nález vyhodnocen jako pozitivní – o 5,7 %. Ve Velké Británii to bylo 2,7 % a 1,2 %.)

I když tento systém ve většině případů podal lepší výsledky než lékaři, lékař zaznamenal skutečný výskyt rakoviny v některých případech, kdy AI model rakovinu přehlédl.

Ve studii se uvádí: „AI systém sestával ze tří modelů pro deep learning, z nichž každý pracoval na jiné úrovni analýzy (jednotlivá poškození, jednotlivá prsa a celý případ). Výsledkem každého modelu je skóre rizika rakoviny v číselných hodnotách od nuly do jedné pro celý mamografický případ. Finální prognóza systému byla průměrem prognóz ze tří nezávislých modelů.“

Profesor Ara Darzi, jeden z autorů studie a ředitel výzkumné instituce Cancer Research UK Imperial Centre, pro stanici CNN uvedl, že tak působivé výsledky od AI systému nečekal a dodal: „Je to jeden z převratných objevů, které máme nyní k dispozici. Mohl by zcela změnit vyhodnocování [diagnostických] snímků, pokud jde o přesnost a produktivitu.“

Foto: Northwestern University

Autor: Petr Bílek

Další články