Primul model de inteligenţă artificială (AI) din lume conceput pentru diagnosticul cancerului tiroidian a ajuns la o acurateţe de peste 90%. Modelul AI a fost conceput pentru a clasifica stadiul şi categoria de risc a cancerului.
Cancerul tiroidian este una dintre cele mai răspândite neoplazii la nivel mondial. În practica clinică, pentru un management eficient al cancerului tiroidian, medicii utilizează în mod frecvent două cadre de referinţă standardizate: sistemul AJCC (American Joint Committee on Cancer) de stadializare (Tumor-Node-Metastasis/TNM, ediţia a 8-a) - folosit pentru a descrie răspândirea cancerului în organism, şi sistemul de clasificare a riscului al American Thyroid Association (ATA).
Aceste instrumente de evaluare contribuie semnificativ la estimarea supravieţuirii pacientului şi la luarea deciziilor medicale optime. Totuşi, procesarea manuală a informaţiilor medicale detaliate în cadrul acestor sisteme poate fi consumatoare de timp şi ineficientă.
Pentru a eficientiza acest proces, cercetători din Hong Kong şi Marea Britanie au dezvoltat un asistent virtual, bazat pe inteligenţa artificială (AI), pentru analiza rapoartelor medicale în cancerul tiroidian.
Modelul inovator de AI reduce la jumătate timpul necesar medicilor pentru a analiza şi interpreta documentele medicale înainte de consultaţia cu pacientul, şi oferă clasificări precise a stadiului şi categoriei de risc a cancerului tiroidian, conform standardelor internaţionale.
Asistentul AI utilizează modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM), precum ChatGPT şi DeepSeek, concepute pentru a înţelege şi procesa limbajul uman, pentru a analiza documente clinice şi a îmbunătăţi acurateţea şi eficienţa în stadializarea cancerului tiroidian şi clasificarea riscului pacienţilor.
Acesta foloseşte patru modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM), instalate local şi cu acces liber la codul sursă - Mistral (Mistral AI), Llama (Meta), Gemma (Google) şi Qwen (Alibaba) - pentru a procesa documente clinice redactate în limbaj natural.
Modelul inteligent a fost antrenat pe seturi de date cu acces liber din Statele Unite, folosind rapoarte de patologie de la 50 de pacienţi cu cancer tiroidian, din Cancer Genome Atlas Program (TCGA), care au fost apoi validate pe rapoarte medicale de la 289 de pacienţi TCGA şi pe 35 de situaţii medicale simulate, recreate experimental de specialişti în chirurgie endocrină.
Combinând rezultatele celor patru LLM, echipa a îmbunătăţit performanţa generală a modelului, atingând o acurateţe între 88,5% şi 100% pentru clasificarea riscului ATA şi între 92,9% şi 98,1% pentru stadializarea AJCC.
Comparativ cu evaluarea tradiţională manuală, această inovaţie este aşteptată să reducă la jumătate timpul petrecut de medici în etapa de pregătire pre-consult.
Un avantaj major este faptul că poate funcţiona offline - fără conexiune la internet - ceea ce permite procesarea datelor la nivel local şi elimină riscul expunerii informaţiilor confidenţiale, protejând, astfel, datele sensibile ale pacienţilor.
„Pe lângă acurateţea ridicată în extragerea şi analiza informaţiilor din rapoarte patologice complexe, fişe operatorii şi note clinice, modelul reduce semnificativ timpul de pregătire al medicilor - cu aproape 50% faţă de procesarea manuală a datelor. El poate furniza simultan stadializarea cancerului şi stratificarea riscului clinic al pacienţilor, conform celor două sisteme recunoscute internaţional”, a declarat dr. Matrix Fung Man-him, şeful secţiei de chirurgie endocrină de la Universitatea Hong Kong (HKUMed), citat într-un comunicat.
Modelul de AI poate fi utilizat eficient în medii variate, putând fi integrat cu uşurinţă atât în sectorul public, cât şi în cel privat, în instituţii de sănătate şi centre de cercetare, locale sau internaţionale.
Aplicarea în practică a acestui instrument de AI ar putea eficientiza semnificativ activitatea personalului medical şi ar creşte calitatea serviciilor oferite, notează autorii studiului. Pe lângă aceste beneficii, medicii ar avea mai mult timp pentru a discuta direct cu pacienţii.
Următorul pas este evaluarea performanţei acestui asistent AI cu un volum mare de date reale despre pacienţi. După validare, modelul AI va putea fi implementat în spitale şi clinici, pentru a sprijini medicii în eficientizarea proceselor clinice şi a strategiilor de tratament.
Un studiu care descrie modelul a fost publicat recent în revista npj Digital Medicine.
