מנתונים שהוצגו במהלך כנס הווירטואלי מטעם ה-European Respiratory Society International Congress עולה כי מערכת בינה מלאכותית מובילה לזיהוי קשריות ריאתיות עד שנה מוקדם יותר, בהשוואה לזיהוי הקשריות ע”י רדיולוגים.
החוקרים בחנו את תוצאות מערכת בינה מלאכותית עם למידה-עמוקה על מאגר נתונים ציבורי של 888 בדיקות CT במנת קרינה נמוכה לזיהוי קשריות ריאתיות על-פי קריטריונים הדמייתיים בלבד. הם העריכו את תוצאות התכנית ב-1,179 משתתפים במחקר National Lung Screening Trial עם אבחנה של קשרית ממארת על-פי ביופסיה עם שתי בדיקות CT במרווח של שנה אחת.
מבין 1,179 נבדקים, תכנית הבינה המלאכותית הובילה לזיהוי 75% מהקשריות (68% מבין 2,352 קשריות שפירות).
מדגם המחקר כלל 177 חולים עם אבחנה של ממאירות בשנה האחרונה. בחולים אלו תכנית בינה מלאכותית הובילה לזיהוי הקשרית שנה לפני קביעת האבחנה.
החוקרים מצאו כי תכנית הבינה המלאכותית זיהתה 172 מבין 177 הקשריות הממאירות (רגישות של 97%). חמש הקשריות הריאתיות שלא זוהו ע”י התכנית היו ממוקמות קרוב יותר למרכז החזה, אזור בו קשה יותר להבחין במאפיינים ממאירים.
כאשר החוקרים בחנו את התכנית אל מול בדיקות CT שנערכו שנה לפני אבחנת סרטן ריאות, הם מצאו כי זו זיהתה בהצלחה 152 מבין 157 קשריות ריאתיות.
מערכת הבינה המלאכותית הובילה ל-12 תוצאות חיוביות-שגויות בכל בדיקה, בממוצע.
החוקרים קוראים לערוך שיפורים נוספים במערכת הבינה המלאכותית לשיפור היכולת להבחין בין רקמת ריאה שפירה וחריגה וכן לזהות אתרים חשודים לממאירות. מערכת מדויקות עשויה לסייע במניעת ביופסיות מיותרות.
לסיכום, מערכת הבינה המלאכותית עדיין מובילה לשיעור תוצאות חיוביות-שגויות גבוה בכל בדיקה. עם זאת, המערכת הדגים תוצאות טובות בזיהוי נגעים ממאירים כפי שהוכח בביופסיה, אף שנה לפני זיהוי הממצא ע”י רדיולוגים.
מתוך הכנס הווירטואלי מטעם ה-European Respiratory Society International Congress
e-Med Tools
קצר קולע וממוקד
e-Med סמינרים
אי-מד תחקירים
Medscape Tools
Journal Club
מרכזי מידע ושירות
Facebook
מידע למפרסם
מאגר תרופות
מאגר אנשי המקצוע
אינדקס שימושי
חדשות משה"ב
eMed HealthClub
מחקרים קליניים
השאירו תגובה
רוצה להצטרף לדיון?תרגישו חופשי לתרום!