O tehnologie concepută de cercetătorii Google a depășit câțiva medici patologi de top în clasificarea cancerului de prostată la un nivel standard, potrivit unei cercetări publicate recent. Sistemul de...
Cercetătorii Google au publicat recent o lucrare care a explorat dacă învățarea profundă ar putea fi utilizată pentru a îmbunătăți acuratețea și obiectivitatea clasificării Gleason a cancerului de prostată în biopsiile de prostată. Sistemul de clasificare Gleason este folosit pentru a evalua și a clasifica celulele canceroase în funcție de cât de aproape seamănă cu glandele prostatice normale. Cu toate acestea, sistemul de clasificare și gradele Gleason pentru cancerul de prostată stârnesc adesea provocări și contradicții în rîndul medicilor anatomo-patologi.
Pentru acest studiu, cercetătorii au dezvoltat și validat un sistem de învățare profundă (DLS)prin colectarea unor imagini din probe de prostatectomie. 32 de medici patologi au furnizat adnotări ale modelelor Gleason, ceea ce a dus la mai mult de 112 milioane de imagini adnotate. Sistemul Google de învățare profundă a atins o precizie generală de 70%, depășind performanța generală a medicilor patologi din SUA utilizată în studiu. Medicii anatomo-patologii au obținut o precizie medie de 61%, sistemul fiind mai precis decât opt din zece medici patologi.
"DLS a fost mai precis decât media specialiștilor anatomo-patologi în cuantificarea modelului Gleason. Aceste îmbunătățiri în gradarea Gleason a însemnat că pacienții au fost mai bine identificați cu risc mai mare de recurență a bolii după intervenție chirurgicală de către DLS decât de către medicul patologul", au declarat Martin Stumpe, conducătorul tehnic și Craig Mermel, manager de produs al companiei Google.
Compania a descris rezultatele inițiale "încurajatoare", dar precizează că trebuie făcute mai multe eforturi pentru a îmbunătăți acuratețea sistemului.
"Vor fi necesare eforturi suplimentare pentru a evalua modul în care să se integreze cel mai bine DLS-ul nostru în fluxul de lucru al medicului patolog privind diagnosticarea și impactul acestei asistențe bazate pe inteligența artificială asupra eficienței globale, a acurateței și a capacității prognostice a clasificării Gleason în practica clinică", au spus cercetătorii, potrivit Health Imaging.com.
Tratamentul oncologic, impact devastator. RMN-ul arată un adevăr șocant în cazul pacienților oncologici.
Conform unui studiu, pacientele mai în vârstă cu cancer mamar care utilizează cremă cu estrogen trăiesc mai mult.
Un nou studiu revoluționar arată că un obicei banal poate reduce semnificativ riscul de recidivă a cancerului de colon.
Află care sunt cele mai periculoase stadii ale cancerului pulmonar și de ce majoritatea pacienților ajung prea târziu la medic.
