AI mund t’i tejkalojë mjekët njerëzorë kur bëhet fjalë për identifikimin e kancerit të vezoreve nga imazhet me ultratinguj.
Një studim i ri tregon se programi i AI i trajnuar posaçërisht arriti një shkallë saktësie prej më shumë se 86% në identifikimin e kancerit ovarian duke skanuar ultratinguj, krahasuar me pak më pak se 83% për ekspertët njerëzorë dhe gati 78% për ekzaminuesit joekspertë.
“Tumorët ovarian janë të zakonshëm dhe shpesh zbulohen rastësisht”, tha studiuesja Elisabeth Epstein.
Këto rezultate sugjerojnë se AI “mund të ofrojë mbështetje të vlefshme në diagnostikimin e kancerit ovarian, veçanërisht në raste të vështira për t’u diagnostikuar dhe në mjedise ku ka mungesë të ekspertëve të ultrazërit”, tha Epstein.
Për studimin, studiuesit trajnuan një program AI për të qenë në gjendje të tregonin dallimin midis lezioneve beninje dhe malinje të vezoreve, duke përdorur më shumë se 17,000 imazhe me ultratinguj nga gati 3,700 pacientë në 20 spitale në tetë vende, shkruan Healthday, transmeton Gazeta Shneta.
Programi i AI gjithashtu shkurtoi nevojën për referime të ekspertëve, duke mbështetur mjekët njerëzorë, zbuluan studiuesit.
Në një skenar të simuluar të kujdesit, mbështetja nga AI uli numrin e referimeve me 63% dhe shkallën e diagnozës së gabuar me 18%.
Në përgjithësi, këto rezultate tregojnë se AI mund të kontribuojë në kujdesin më të shpejtë dhe me kosto më efektive për pacientët me lezione ovariane, përfunduan studiuesit.
Sidoqoftë, ekipi hulumtues vuri në dukje se nevojiten më shumë studime për të vërtetuar gjetjet e tyre dhe për të eksploruar plotësisht dobinë e mundshme të AI.
Ata tani po kryejnë kërkime për të vlerësuar sigurinë dhe dobinë e përditshme klinike të programit dhe po planifikojnë një provë klinike për të ekzaminuar efektin e AI në menaxhimin e pacientit dhe kostot e kujdesit shëndetësor.
“Me kërkimin dhe zhvillimin e vazhdueshëm, mjetet e bazuara në AI mund të jenë pjesë integrale e kujdesit shëndetësor të së nesërmes, duke lehtësuar ekspertët dhe duke optimizuar burimet spitalore, por ne duhet të sigurohemi që ato të mund të përshtaten në mjedise të ndryshme klinike dhe grupe pacientësh”, bashkëdrejtues. studiuesi Filip Christiansen.