Inteligența artificială, antrenată să „gândească” precum medicii. A depistat toate probele cu cancer

Cercetătorii au dezvoltat un sistem de inteligență artificială care nu mai analizează mecanic fiecare porțiune a unei probe, ci imită modul în care medicii caută celulele suspecte: privește mai întâi imaginea de ansamblu, selectează zonele importante și apoi le examinează la rezoluție mai mare.

Inteligența artificială, antrenată să „gândească” precum medicii. A depistat toate probele cu cancer

Sistemele de inteligență artificială folosite pentru analizarea probelor de țesut ar putea deveni mai eficiente dacă sunt antrenate să urmărească aceiași pași ca medicii anatomopatologi.

Cercetătorii de la Universitatea Pennsylvania au creat un instrument care înregistrează modul în care specialiștii examinează lamele microscopice: zonele asupra cărora se opresc, direcția în care se deplasează și momentele în care măresc imaginea pentru a verifica celulele suspecte.

Aceste informații au fost folosite pentru dezvoltarea metodei Pathology-CoT și a unui sistem numit Pathology-o3, prezentate într-un studiu publicat în revista „Nature Biomedical Engineering”.

Inteligența artificială a învățat de la opt medici

Pentru antrenarea sistemului, cercetătorii au analizat comportamentul a opt medici anatomopatologi. Mișcările accidentale sau ezitările au fost eliminate, iar zonele asupra cărora specialiștii și-au concentrat atenția au fost comparate cu date obținute prin monitorizarea privirii.

Inteligența artificială a fost astfel învățată să examineze inițial întreaga probă la rezoluție redusă, să identifice regiunile care ar putea conține anomalii și apoi să revină asupra lor pentru o analiză detaliată.

Metoda diferă de cea utilizată de numeroase sisteme actuale, care împart imaginile foarte mari în fragmente de dimensiuni fixe. O probă digitalizată poate conține miliarde de pixeli, în timp ce țesutul canceros poate ocupa doar o zonă foarte mică.

A detectat toate probele pozitive într-unul dintre teste

Cercetătorii au testat sistemul pe imagini ale ganglionilor limfatici provenite de la pacienți cu cancer colorectal. Unele probe conțineau metastaze identificate anterior de specialiști.

În primul test, Pathology-o3 a detectat toate imaginile care conțineau cancer. Dintre probele semnalate de sistem ca fiind pozitive, 15,5% erau însă, în realitate, negative.

Prin comparație, modelul general OpenAI o3 a identificat 87,5% dintre probele cu cancer, iar 53,3% dintre imaginile pe care le-a considerat pozitive nu conțineau boala, relatează Live Science.

Pe un set independent de imagini, Pathology-o3 a detectat 97,6% dintre probele pozitive, dar rata rezultatelor fals pozitive a urcat la 37,1%.

AI nu poate înlocui diagnosticul medicului

Autorii au conceput sistemul astfel încât să semnaleze mai multe zone suspecte, pentru a reduce riscul ca o probă cu cancer să treacă neobservată. Această abordare explică însă și numărul rezultatelor fals pozitive.

Cercetarea nu a comparat direct performanțele inteligenței artificiale cu cele ale medicilor și nici nu a demonstrat că utilizarea sistemului îi ajută deja pe specialiști să lucreze mai repede sau mai precis.

În plus, stabilirea unui diagnostic poate necesita analizarea mai multor probe, colorații și informații din istoricul pacientului, în timp ce sistemul examinează momentan câte o singură imagine.

Cea mai probabilă utilizare ar fi selectarea preliminară a zonelor care trebuie verificate cu atenție de un medic. Următoarele teste vor urmări dacă specialiștii asistаți de sistem detectează mai multe cazuri de cancer și termină examinarea într-un timp mai scurt.