Borstkanker opsporen is iets waar Google AI goed in is. Hoe goed? Een Ubergizmo kop:"Google beweert dat zijn AI 99% nauwkeurigheid heeft bij het detecteren van uitgezaaide borstkanker." Wat zit er achter de kop?

Het antwoord is dat het bedrijf een diepgaand leerinstrument heeft dat in tests 99% van de tijd uitgezaaide kanker kon onderscheiden - wat neerkomt op een grotere nauwkeurigheid dan menselijke pathologen.

Waarom dat belangrijk is:"Kanker is een van die gevallen waarin vroege detectie kan leiden tot een hoger overlevingspercentage, " becommentarieerde Tyler Lee in Ubergizmo . Kyle Wiggers, wie dekt AI voor? VentureBeat , op dezelfde manier dreef het punt naar huis dat uitgezaaide kankers "notoir moeilijk te detecteren waren".

Wiggers bekeek enkele statistieken en schreef dat "van de half miljoen sterfgevallen wereldwijd veroorzaakt door borstkanker, naar schatting 90 procent is het resultaat van metastase." Nu wil de technologie van Google een nuttige rol spelen bij detectie.

Posting in de Google AI Blog op 12 oktober, Martin Stompe, technisch leider en Craig Mermel, productmanager, Gezondheidszorg, Google-AI, benadrukte het belang van timing.

"Detectie van nodale metastase is relevant voor de meeste kankers, " Zij schreven, en, bij borstkanker, "nodale metastase beïnvloedt behandelingsbeslissingen met betrekking tot radiotherapie, chemotherapie, en de mogelijke chirurgische verwijdering van extra lymfeklieren. Als zodanig, de nauwkeurigheid en tijdigheid van het identificeren van nodale metastasen heeft een aanzienlijke impact op de klinische zorg."

Lee meldde dat de onderzoekers hun AI hebben getest "tegen de Lymph Node 2016 challenge-dataset die 399 hele dia-afbeeldingen bevat van lymfekliersecties van het Radboud Universitair Medisch Centrum en het Universitair Medisch Centrum Utrecht." Resultaat:99,3% score in nauwkeurigheid. Ja, 99,3 is niet 100, omdat het af en toe dingen verkeerd identificeerde. Niettemin, de score van 99,3% was "beter vergeleken met een praktiserende patholoog die dezelfde dia's moest evalueren, ’ schreef Lee.

MIT Technology Review , "Het downloaden, " wees er op dezelfde manier op dat "het percentage van 99% superieur is aan de prestaties van menselijke pathologen."

Wiggers had meer details. "Bij testen het bereikte een gebied onder de receiver operating karakteristieke (AUC) - een maat voor de detectienauwkeurigheid - van 99 procent. Dat is superieur aan menselijke pathologen, die volgens een recente beoordeling maar liefst 62 procent van de tijd kleine metastasen op individuele dia's missen wanneer ze onder tijdsdruk staan."

Voeg een tromgeroffel toe voor open source. De technologie is gebaseerd op een open source deep learning-model voor beeldherkenning. Het is Inception V-3. Hun AI-systeem, In de tussentijd, wordt lymfeklierassistent genoemd, of LYNA. Joseph Boogschutter, De Telegraaf , zei dat de Google AI werd geleerd om de kenmerken van tumoren te herkennen "door scans van kankerpatiënten te bestuderen."

Wat de volgende stappen betreft, de onderzoekers erkenden wat ze hebben bereikt - en wat er nog moet worden bereikt.

"Met deze onderzoeken we hebben vooruitgang geboekt bij het aantonen van de robuustheid van ons LYNA-algoritme om één onderdeel van de TNM-stadiëring van borstkanker te ondersteunen, en het beoordelen van de impact ervan in een proof-of-concept diagnostische setting."

Echter, 'de reis van bank naar bed' is lang, ze zeiden, en deze studies hebben beperkingen, "zoals beperkte datasetgroottes en een gesimuleerde diagnostische workflow die slechts één lymfeklierglaasje voor elke patiënt onderzocht in plaats van de meerdere dia's die gebruikelijk zijn voor een compleet klinisch geval."

Ze verklaarden dat verder werk nodig is om de impact van LYNA op echte klinische workflows en patiëntresultaten te beoordelen.

MIT Technology Review het downloaden, ging in op mogelijke angsten dat technologie als deze menselijke beoefenaars probeert te vervangen. Het is geen kwestie van of-of. Een diagnose is slechts één facet van de arts-patiëntzorg, gevolgd door een plan van aanpak. De Google AI-inspanning is en-en.

"In plaats van mensen te vervangen, deze technologie is eerder een aanvulling op hun vaardigheden, " zei De Download, "waardoor het gemakkelijker en sneller wordt om uitgezaaide tumoren te diagnosticeren. In één onderzoek, het algoritme halveerde de tijd die nodig was om een ​​dia gemiddeld te controleren, het terugbrengen tot slechts één minuut per dia."

© 2018 Tech Xplore