В новом исследовании, опубликованном в журнале Cancers, ученые из Университета Карла Ландштейнера (Karl Landsteiner University) обнаружили, что искусственный интеллект превосходит, среди прочего, точность, прецизионность и ошибочную классификацию, в то время как профессионалы лучше справляются с чувствительностью и специфичностью.
Актуальность исследования
Опухоли головного мозга можно легко обнаружить с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ), но их точная классификация затруднена. Тем не менее, именно это имеет решающее значение для выбора наилучших возможных методов лечения. В исследовании использовались методы многоклассового машинного обучения для анализа и классификации опухолей головного мозга с применением физиологических данных магнитно-резонансной томографии (МРТ). Затем результаты сравнивали с классификациями, сделанными экспертами.
Точная диагностика опухолей головного мозга с помощью искусственного интеллекта
Исследователи обнаружили, что в некоторых областях классификация с использованием искусственного интеллекта может быть лучше, чем у подготовленных специалистов. Ученые использовали для исследования как передовые, так и физиологические данные МРТ. Оба метода обеспечивают более глубокое понимание структуры и метаболизма опухоли головного мозга и в течение некоторого времени позволяли лучше их классифицировать. Но цена такой дифференцированной картины — огромные объемы данных, требующие экспертной оценки.
В новом исследовании ученые проанализировали, можно ли и как применить искусственный интеллект, использующий машинное обучение, для поддержки обученных профессионалов в этой сложнейшей задаче. И результаты очень многообещающие. Когда дело доходит до точности и предотвращения ошибочной классификации, искусственный интеллект может хорошо классифицировать опухоли головного мозга, используя данные МРТ.
Чтобы добиться впечатляющего результата, ученые обучили 9 известных алгоритмов Multiclass ML с данными МРТ 167 предыдущих пациентов, которые имели 1 из 5 наиболее распространенных опухолей головного мозга и имели точную классификацию с использованием гистологии. Всего в сложном протоколе было сгенерировано 135 так называемых классификаторов. Это математические функции, которые распределяют исследуемый материал по определенным категориям.
Авторы исследования назвали комбинацию данных разных методов МРТ с многоклассовым машинным обучением «радиофизиомикой». Алгоритмы многоклассового машинного обучения были снабжены соответствующими данными МРТ из 20 текущих опухолей головного мозга пациентов, и результаты полученных таким образом классификаций сравнивали с результатами двух сертифицированных рентгенологов. Таким образом, 2 лучших алгоритма машинного обучения превзошли результаты оценки человека в областях точности. Кроме того, эти алгоритмы машинного обучения привели к меньшему количеству ошибочных классификаций. С другой стороны, когда дело дошло до чувствительности и специфичности оценки, человеческие оценки оказались более точными, чем тестируемый искусственный интеллект.
Авторы другого исследования утверждают, что терапия электрическим полем повышает выживаемость пациентов с опухолью головного мозга.
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики АО «СЗМЦ» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей
E-mail для связи – [email protected];
