Найсвіжіші І. І. Стенфорда допомагають лікарям більш точно діагностувати аневризми мозку

Від раку молочної залози до аневризм головного мозку, штучний інтелект продовжує утверджуватися як цінний діагностичний інструмент. Дослідники з Стенфордського університету створили прогностичну ІІ для виявлення ймовірності аневризми в скануваннях головного мозку з високою точністю.

Хоча відносно рідко, аневризми мозку присутні раптово і мають дуже короткий термін для лікування, перш ніж вони стають фатальними. За даними Фонду Brain Aneurysm Foundation, близько 30 тисяч людей у ​​Сполучених Штатах відчувають цю умову на рік, 15% вмирають на шляху до лікарні, а 40% всіх випадків призводять до летального результату. З тих, хто вижив, 66% страждають певною мірою зниженої неврологічної функції. Це робить точну і ранню діагностику найважливішим фактором у запобіганні аневризмі мозку, але це виявилося дуже важким завданням для медичних працівників.

Дослідження в Стенфордському університеті визнали складність цієї проблеми і створили інструмент для її вирішення. Kristen Yeom, ад'юнкт-професор радіології та спів-старший автор статті, пояснює, чому AI є життєво важливим компонентом у діагностичному процесі:

Пошук аневризми є одним з найбільш трудомістких і критичних завдань рентгенологів. Враховуючи невід'ємні проблеми комплексної нервово-судинної анатомії та потенційний смертельний результат пропущеної аневризми, це спонукало мене застосувати досягнення в області комп'ютерних наук та бачення нейровізуалізації.

Аневризми мозку присутні, коли стінка артерії в головному мозку піднімається вгору, але реальні проблеми не починаються, поки ці випинання не почнуть пропускати кров або розриватися. Чим більше вони стають, тим складніше стає лікування, якщо вони розірвуться. Хоча інші діагностичні зусилля прагнуть знайти ознаки хвороби, перш ніж вона може помітно проявитися, аневризми головного мозку мають різноманітність походження від зловживання наркотиками до раку до різних питань, пов'язаних з кров'ю. Більшою проблемою залишається виявлення наявних аневризм. Перед тим, як вони розірвуться, мозкові аневризми, як правило, не представляють ніяких симптомів і видалення їх вимагає корекційної хірургії. Це веде до обережного і ретельного діагностичного процесу, оскільки клініцисти не хочуть замовляти хірургічну операцію на мозку без гарантії її необхідності.

Ускладнення з діагностичним процесом створили унікальні виклики для Yeom та її команди, коли наближалися до створення свого інструменту AI HeadXNet. Важливість уникнення помилкового діагнозу означала, що HeadXNet не міг забезпечити надмірного впливу на рішення лікаря. Крім того, сканування мозку є повноцінними тривимірними моделями з набагато більшою складністю, ніж плоскі зображення, які звичні нейронні мережі зазвичай навчаються розуміти. Щоб вирішити ці проблеми, команда Yeom вручну позначила кожний воксель в навчальних даних, щоб визначити, чи містить він аневризму. Після навчання HeadXNet лише надав свою відповідь у вигляді накладення, щоб точно визначити місця в мозку з найбільшою ймовірністю аневризми, не надаючи подальшого впливу, який може вплинути на помилковий діагноз.

Команда Yeom перевірила HeadXNet з вісьмома клініцистами та 115 скануваннями мозку, і цей невеликий тест дав позитивні результати. Використовуючи інструмент, клініцисти правильно визначили більше аневризм і зменшили кількість діагностичних розбіжностей серед них. Навіть з тими перспективними результатами, ми не побачимо HeadXNet як частину діагностичного процесу в найближчому майбутньому. Крім необхідності подальшого розвитку та тестування для забезпечення його безпечного використання у великих групах населення, поточні глядачі сканування мозку не призначені для інтеграції з технологіями машинного навчання, як HeadXNet. Широке використання цієї технології вимагає більшої кількості даних, тестування та розробки, перш ніж загальне населення може отримати вигоду від неї.

Незважаючи на це, HeadXNet є важливим кроком вперед у процесі вирішення складних і фатальних проблем з недостатньо фінансованими дослідженнями. Вона також демонструє більшу користь від використання штучного інтелекту як партнера, що співпрацює, а не заміни для людей взагалі. З правильними мотиваціями та реалізаціями, AI має багато чого запропонувати людям. Хоча ми також повинні розглянути найгірше, ми продовжуємо бачити результати сподівання на краще.

Найпопулярніші кредити: Storyblocks

Читати далі

Лікарі 3D надрукують вухо з клітин людини

Після вирощування клітин із зразка пацієнта вухо людини може бути 3D надруковано за 10 хвилин.

Google розробляє ШІ, який може переписати курячу подряпину лікарів

Google намагається позбутися світ на поспіху поспішно написаних рецептів лікаря за допомогою ШІ.

VR та Now AR Медичні рішення потрапляють в лікарні

У чомусь іронія, в той час як попит на гарнітуру для споживчих VR не встигав за раптовими прогнозами, їх існування дало можливість широкого спектру використання в медицині.

Лікарі використовують генно-інженерні віруси для боротьби з стійкими до наркотиків супербурами

Підліток у Великобританії був у дверях смерті після ускладнень від трансплантації легенів, але останнє зусилля з використанням генно-інженерних вірусів врятувало їй життя. Лікарі говорять, що це переломний момент для використання так званих бактеріофагів у медицині.