{vembed Y = urJ7QEdhP_U}
Chombo cha akili ya bandia - kilifunzwa juu ya picha takriban milioni za uchunguzi wa mammografia-kinaweza kutambua saratani ya matiti na usahihi wa takriban 90% wakati imejumuishwa na uchambuzi wa radiolojia.
Utafiti ulichunguza uwezo wa aina ya akili ya bandia (AI), programu ya kujifunza kompyuta, kuongeza thamani kwa utambuzi wa kikundi cha radiolojia 14 kilifikia walipokuwa wakikagua 720 mammogram Picha.
"Lengo kuu la kazi yetu ni kukuza, sio kuchukua nafasi, wataalamu wa radiolojia."
"Utafiti wetu uligundua kuwa AI iligundua mifumo inayohusiana na saratani katika data ambayo wasomi hawawezi, na kinyume chake," anasema mwandishi mwandamizi wa masomo ya juu, Krzysztof Geras, profesa msaidizi katika idara ya radiology katika Grossman School of Medicine ya Chuo Kikuu cha New York.
"AI iligundua mabadiliko ya kiwango cha pixel kwenye tishu zisizoonekana kwa jicho la mwanadamu, wakati wanadamu walitumia njia za hoja ambazo hazipatikani na AI," anaongeza Geras, ambaye pia ni mshirika wa kitivo cha ushirika katika Kituo cha Sayansi ya Takwimu. "Lengo kuu la kazi yetu ni kukuza, sio kuchukua nafasi, wataalamu wa radiolojia."
Mnamo 2014, wanawake (bila dalili) huko Merika walipata mitihani zaidi ya milioni 39 ya uchunguzi wa saratani ya matiti na kuamua hitaji la ufuatiliaji wa karibu. Wanawake ambao matokeo ya mtihani hutoa matokeo yasiyofaa ya mammografia hurejelewa biopsy, utaratibu ambao huondoa sampuli ndogo ya tishu za matiti kwa upimaji wa maabara.
Chombo cha AI kilijifunza kutabiri ni vidonda vipi ambavyo vinaweza kuwa mbaya (ramani nyekundu ya joto) au uwezekano mbaya (ramani ya joto ya kijani), na uwezo wa kusaidia radiolojia katika utambuzi wa saratani ya matiti. (Mkopo: Shule ya Tiba ya NYU)
Katika utafiti huo mpya, timu ya utafiti ilibuni mbinu za takwimu ambazo zinaruhusu programu yao "kujifunza" jinsi ya kupata vizuri kwenye kazi bila kuambiwa hasa jinsi. Programu kama hizo huunda mifano ya hesabu ambayo inawezesha kufanya maamuzi kulingana na mifano ya data iliyolishwa ndani yao, na programu hiyo kupata "nadhifu" kwani inakagua data zaidi na zaidi.
Njia za kisasa za AI, ambazo zinachukua msukumo kutoka kwa ubongo wa mwanadamu, hutumia mizunguko ngumu kusindika habari katika tabaka, kila hatua inalisha habari kwa zifuatazo, na kugawa umuhimu zaidi au mdogo kwa kila kipande cha habari njiani.
Waandishi wa utafiti wa sasa walifundisha zana yao ya AI kwenye picha nyingi zilizofanana na matokeo ya biopsies zilizofanywa hapo zamani. Kusudi lao lilikuwa kuwezesha zana kusaidia radiolojia kupunguza idadi ya biopsies zinazohitajika kusonga mbele. Hii inaweza kupatikana tu, anasema Gera, kwa kuongeza ujasiri ambao madaktari wanayo katika usahihi wa tathmini zilizofanywa kwa mitihani ya uchunguzi (kwa mfano, kupunguza chanya-chanya na matokeo mabaya-hasi).
Kwa uchunguzi wa sasa, timu ya utafiti ilichambua picha zilizokusanywa kama sehemu ya utunzaji wa kliniki kwa miaka zaidi ya saba, ikipiga data kupitia data iliyokusanywa na kuunganisha picha na matokeo mabaya. Jaribio hili liliunda duka kubwa la kawaida kwa zana yao ya AI kutoa mafunzo, waandishi wanasema, ikiwa na mitihani ya uchunguzi wa dijiti 229,426 na picha 1,001,093. Mbegu nyingi ambazo watafiti walizotumia katika masomo hadi leo wamekuwa na picha 10,000 au chache.
Kwa hivyo, watafiti waliufundisha mtandao wao wa neural kwa kuiboresha ili kuchambua picha kutoka kwa database ambayo utambuzi wa saratani ilikuwa imedhamiriwa. Hii ilimaanisha kuwa watafiti walijua "ukweli" kwa kila picha ya mammografia (saratani au la) wakati walijaribu usahihi wa chombo, wakati kifaa kilibidi kukisia. Watafiti walipima usahihi katika mzunguko wa utabiri sahihi.
Kwa kuongezea, watafiti walibuni mfano wa AI wa uchunguzi kwanza kuzingatia viraka kidogo sana vya picha kamili kando ili kuunda ramani ya joto, picha ya takwimu ya uwezekano wa ugonjwa. Halafu mpango huo unazingatia matiti yote kwa huduma za kimuundo zilizounganishwa na saratani, ikizingatia kwa karibu maeneo yaliyo na alama kwenye ramani ya kiwango cha pixel.
Badala ya watafiti kutambua vitendaji vya picha kwa AI yao ili watafute, kifaa hicho kinagundua juu yake mwenyewe ambayo huduma za picha huongeza usahihi wa utabiri. Kusonga mbele, timu inapanga kuongeza usahihi huu kwa kufunza mpango wa AI juu ya data zaidi, labda hata kutambua mabadiliko katika tishu za matiti ambazo hazijapata saratani lakini zina uwezo wa kuwa.
"Mabadiliko ya msaada wa AI katika uchunguzi wa radiolojia inapaswa kuendelea kama kupitisha magari ya kuendesha gari mwenyewe pole pole na kwa uangalifu, kujenga uaminifu, na kuboresha mifumo njiani kwa kuzingatia usalama," anasema mwandishi wa kwanza Nan Wu, mgombea wa udaktari katika Kituo cha Sayansi ya Takwimu.
Utafiti unaonekana ndani Usafirishaji wa IEEE kwenye Imaging Medical.
Kuhusu Mwandishi
Mwandishi mwandamizi wa utafiti Krzysztof Geras ni profesa msaidizi katika idara ya radiolojia katika Chuo Kikuu cha Tiba cha Grossman cha Chuo Kikuu cha New York.
Wahusika wengine ni kutoka kwa NYU, Chuo cha Tiba cha SUNY Downstate, Chuo Kikuu cha Cambridge, na Chuo Kikuu cha Jagellonia.
Msaada kwa kazi hiyo, kwa sehemu, kutoka kwa Taasisi za Kitaifa za Afya. Mfano uliotumiwa katika utafiti huu umepatikana kwa uwanja ili kuendesha uvumbuzi.
Vitabu kuhusiana:
Mwili Huweka Alama: Akili ya Ubongo na Mwili katika Uponyaji wa Kiwewe
na Bessel van der Kolk
Kitabu hiki kinachunguza uhusiano kati ya kiwewe na afya ya mwili na akili, kikitoa maarifa na mikakati ya uponyaji na kupona.
Bofya kwa maelezo zaidi au kuagiza
Pumzi: Sayansi Mpya ya Sanaa Iliyopotea
na James Nestor
Kitabu hiki kinachunguza sayansi na mazoezi ya kupumua, kutoa maarifa na mbinu za kuboresha afya ya mwili na akili.
Bofya kwa maelezo zaidi au kuagiza
Kitendawili cha Mimea: Hatari Zilizofichwa katika Vyakula "Zenye Afya" vinavyosababisha Ugonjwa na Kuongezeka kwa Uzito.
na Steven R. Gundry
Kitabu hiki kinachunguza uhusiano kati ya lishe, afya na magonjwa, na kutoa maarifa na mikakati ya kuboresha afya na siha kwa ujumla.
Bofya kwa maelezo zaidi au kuagiza
Kanuni ya Kinga: Mtazamo Mpya wa Afya Halisi na Kupambana na Kuzeeka Kubwa
na Joel Greene
Kitabu hiki kinatoa mtazamo mpya kuhusu afya na kinga, kikizingatia kanuni za epijenetiki na kutoa maarifa na mikakati ya kuboresha afya na kuzeeka.
Bofya kwa maelezo zaidi au kuagiza
Mwongozo Kamili wa Kufunga: Uponye Mwili Wako Kupitia Mfungo wa Mara kwa Mara, Siku Mbadala, na Kufunga kwa Kurefusha.
na Dk. Jason Fung na Jimmy Moore
Kitabu hiki kinachunguza sayansi na mazoezi ya kutoa maarifa ya kufunga na mikakati ya kuboresha afya na siha kwa ujumla.
