Az AI a rákdiagnózisban forradalmasítja az orvosi képalkotás területét, jelentős előrelépéseket kínálva a felismerési pontosságban és a betegek eredményeiben. A közelmúlt fejlesztései bemutatták az AI potenciálját a hagyományos diagnosztikai módszerek felülmúlására, a Northeastern Egyetem eszköze figyelemre méltó 99,72%-os pontosságot ért el az emlőrák diagnózisában. Ez jelentős előrelépés a diagnosztikai pontosságban a hagyományos megközelítéshez képest, ahol a radiológusok általában 67,3%-os felismerési arányt érnek el. Ezeknek az AI fejlesztéseknek mélyreható következményei vannak, mivel ígéretesek a téves diagnózisokhoz és az ebből következő további vizsgálatok szükségességéhez kapcsolódó betegek szorongásának csökkentésében.
Az AI képessége nem korlátozódik egyetlen ráktípusra. A CHIEF modell például 94%-os pontosságot mutatott 11 ráktípus esetében, akár 36%-kal felülmúlva a meglévő AI rendszereket. Ez a széles körű alkalmazás kiemeli az AI algoritmusok sokoldalúságát és robusztusságát a különböző onkológiai kihívásokhoz való alkalmazkodásban. Emellett a ROC (receiver operating characteristic) elemzés 0,853-as görbe alatti területet (AUC) mutatott, 72,8%-os érzékenységgel és 88,3%-os specificitással az AI felismerés esetében, kiemelve annak diagnosztikai pontosságát. Az AI kudarcának kitett betegek a priori azonosítására összpontosítva, az AI javíthatja a biztonságos klinikai integrációt, lehetővé téve a jobb betegeredményeket és megbízhatóbb diagnosztikai folyamatokat.
94%-os pontossággal 11 ráktípus esetében az AI figyelemre méltó sokoldalúságot és pontosságot mutat.
Az AI és a radiológiai szakértelem integrációja tovább javítja a diagnosztikai eredményeket. Amikor az AI és a radiológusok együttműködnek, a felismerési arányok 83,6%-ra emelkednek, ami jelentős javulás az önmagában használt AI 72,7%-os és a radiológusok önmagukban elért 67,3%-os arányához képest. Ez a szinergikus megközelítés kihasználja az AI képességét a történelmi adatminták elemzésére és olyan finom elváltozások azonosítására, amelyeket a fáradékony munkafolyamatokban figyelmen kívül hagyhatnak. A klinikusok fenntartják a felügyeletet, biztosítva az AI etikus és biztonságos integrációját a klinikai gyakorlatba, ezáltal elősegítve egy betegközpontú környezetet, amely a pontosságot és biztonságot helyezi előtérbe.
Az AI kritikus szerepet játszik a kihagyott és intervallum-rák kihívásának kezelésében is. A radiológusok által nem azonosított intervallum-rákok 44,4%-ának és a kihagyott rákok 66,7%-ának felismerésével az AI jelentősen csökkenti a fals negatívokat. Az a képessége, hogy újraértékelje a korábban negatívnak minősített felvételeket az evolválódó elváltozások szempontjából, bemutatja az AI dinamikus jellegét a diagnosztikai folyamatok bővítésében. Emellett a bizonytalanság-kvantifikációs mértékek használata lehetővé teszi azon esetek azonosítását, ahol az AI teljesítménye romolhat, jelezve a diverzifikált adathalmazokon történő dinamikus újratanítás szükségességét.
Lenyűgöző teljesítménye ellenére az AI változékonyságot mutat az alacsony bizalmi előrejelzésű esetekben, ahol a pontosság 51%-ra csökken a magabiztos forgatókönyvek 80%-ával szemben. Ez kiemeli a bizonytalanság-tudatos képzés szükségességét, lehetővé téve az alacsony megbízhatóságú esetek humán specialistákhoz történő triázsolását.
Ahogy az AI rendszerek tovább fejlődnek, klinikai munkafolyamatokba történő integrációjuk paradigmaváltást jelent a rákdiagnosztik
References
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8796113/
- https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9786074/
- https://pubs.rsna.org/doi/full/10.1148/radiol.230275
- https://www.newenglandcouncil.com/news-article/new-ai-tool-to-diagnose-breast-cancer-is-nearly-100-accurate/
- https://news.harvard.edu/gazette/story/2024/09/new-ai-tool-can-diagnose-cancer-guide-treatment-predict-patient-survival/
