Výzkumníci z University of Texas Southwestern Medical Center vyvinuli převratný model hlubokého učení, který dokáže odhalit šíření rakoviny prsu bez nutnosti invazivní chirurgie. Tento nástroj založený na AI analyzuje časové řady MRI a klinická data, aby zjistil, zda rakovinné buňky metastázovaly do blízkých lymfatických uzlin, což potenciálně mění plánování léčby pro lékaře i pacienty.
V současné době lékaři používají biopsie sentinelových lymfatických uzlin (SLNB), aby zjistili, zda se rakovina prsu rozšířila do lymfatických uzlin. Tento postup je invazivní a nese rizika, jako jsou komplikace anestezie, radiační expozice a pooperační bolest. Nový model umělé inteligence představuje neinvazivní alternativu využívající vlastní čtyřrozměrnou konvoluční neuronovou síť (4D CNN), trénovanou na datech dynamického kontrastu MRI (DCE-MRI) od 350 žen s diagnózou rakoviny prsu, která se rozšířila do lymfatických uzlin. Model zpracovává data ve čtyřech rozměrech, zkoumá 3D MRI skeny v průběhu času a integruje klinické proměnné, jako je věk a stupeň nádoru, aby přesně identifikoval rakovinné lymfatické uzliny.
Model AI prokázal působivou 89% míru přesnosti při identifikaci metastáz v lymfatických uzlinách, čímž překonal tradiční zobrazovací metody a hodnocení radiologů. To by mohlo potenciálně ušetřit pacientky s rakovinou prsu od zbytečných procedur, jako je SLNB a disekce axilárních lymfatických uzlin (ALND), což snižuje související rizika a zdroje zdravotní péče.
Hlavní autor studie, Dr. Dogan Polat, zdůraznil zaměření modelu na data z primárního nádoru, čímž se minimalizovala potřeba dalšího zobrazování. "Naším cílem je snížit potřebu dalšího zobrazování a snížit počet invazivních postupů u pacientů," řekl Dr. Polat a zdůraznil potenciál modelu zlepšit výsledky pacientů a zefektivnit léčbu rakoviny.
Výzkumníci plánují nasadit model umělé inteligence v reálných klinických podmínkách, aby shromáždili data pro další ověření a zpřesnění. Tento krok bude zásadní pro posouzení jeho účinnosti v širším spektru klinických scénářů a potenciální rozšíření jeho aplikace na další druhy rakoviny. Použití grafických procesorů NVIDIA A100 a V100 Tensor Core bylo stěžejní při sestavování a trénování modelu, jak poznamenal Paniz Karbasi, spoluautor studie a NVIDIA Senior HPC Engineer. Tato spolupráce zdůrazňuje roli špičkových technologií v pokroku v lékařském výzkumu a zlepšování diagnostické přesnosti.
<p>Příspěvek Konzistentní přístup umělé inteligence detekuje metastázy rakoviny prsu bez invazivní chirurgie se poprvé objevil na CoinBuzzFeed.</p>