Cancerul de sân a cauzat 670.000 de decese la nivel mondial în 2022. Aproximativ jumătate din toate cancerele de sân apar la femei fără alţi factori de risc specifici în afară de sex şi vârstă. Cancerul de sân a fost cel mai frecvent cancer la femei în 157 de ţări din 185 în 2022, potrivit estimărilor Organizaţiei Mondiale a Sănătăţii (OMS).
La începutul acestui an, cercetătorii de la Universitatea Northeastern au prezentat un instrument de inteligenţă artificială (AI), conceput pentru a diagnostica cancerul de prostată la o rată mai rapidă şi mai precisă.
Acum, acelaşi grup a dezvoltat un nou sistem AI conceput pentru a detecta cancerul de sân, despre care cercetătorii spun că a atins o rată de precizie de 99,72%.
Cercetarea privind rezultatele a fost publicată în revista Cancers.
Aceste proiecte fac parte dintr-un efort mai amplu al laboratorului american de a crea un cadru online pe care medicii îl pot accesa pentru a diagnostica o serie de tipuri de cancer folosind aceste tehnologii inovatoare de inteligenţă artificială.
Echipa spune că noul instrument va „redefini patologia digitală", şi a depus recent o cerere de brevet la Centrul pentru Cercetare şi Inovare pentru această invenţie.
„Inteligenţa artificială poate analiza imaginile de înaltă rezoluţie şi învăţa din datele existente cum să identifice modelele de cancer şi să efectueze diagnostice", spune profesorul de bioinginerie Saeed Amal.
AI nu poate rata o tumoră în biopsie şi nu va da semne de epuizare după ce a diagnosticat 10 sau 20 de persoane, explică cercetătorul.
În mod ideal, acest cadru le va permite medicilor nu numai să trateze pacienţii mai rapid şi mai precis, ci şi să ajute la dezvoltarea de noi modele de AI care pot fi utilizate pentru a diagnostica cancerele rare şi neobişnuite care nu au multe date despre pacienţi, spun cercetătorii.
Pentru proiectul privind cancerul de sân, echipa a utilizat seturile de date disponibile publicului care conţin imagini ale ţesutului mamar malign şi benign găsite în baza de date histopatologice privind cancerul de sân.
Cu aceste date la îndemână, echipa a construit un ansamblu de învăţare profundă, care a utilizat diverse modele pentru creşterea preciziei şi reducerea erorilor, şi le-a antrenat pe datele imagistice ale ţesutului sânului.
„Este ca şi cum am lua diagnosticul mai multor medici şi am vota pentru a alege cea mai bună decizie", explică autorii.
Imagini microscopice care demonstrează cele patru clase din setul de date BACH. Credit: Cancers, 2024.
