תוכנית אינטליגנציה מלאכותית (AI) מנבאת במדויק את הסיכון לכך שגושים של ריאות שזוהו בבדיקת CT יהפכו לסרטניים, על פי מחקר שפורסם בכתב העת. רדיולוגיה.
על פי ארגון הבריאות העולמי, סרטן הריאות הוא הגורם המוביל למוות מסרטן ברחבי העולם, עם הערכה של 1.8 מיליון מקרי מוות בשנת 2020. CT בחזה במינון נמוך משמש להקרנת אנשים בסיכון גבוה לסרטן ריאות, כגון מעשנים ותיקים. הוכח כי היא מפחיתה באופן משמעותי את התמותה מסרטן הריאות, בעיקר בכך שהיא מסייעת לגילוי סרטן בשלב מוקדם כאשר קל יותר לטפל בהם בהצלחה.
בעוד שסרטן הריאות מופיע בדרך כלל כצמתים ריאתיות בתמונות CT, רוב הגושים הם שפירים ואינם דורשים עיבוד קליני נוסף. הבחנה מדויקת בין גושים שפירים וממאירים היא אפוא קריטית לתופעת סרטן מוקדם.
לצורך המחקר החדש, החוקרים פיתחו אלגוריתם להערכת גושים בריאה באמצעות למידה עמוקה, יישום AI המסוגל למצוא דפוסים מסוימים בנתוני הדמיה. החוקרים הכשירו את האלגוריתם בתמונות CT של יותר מ- 16,000 גושים, כולל 1,249 ממאירות, מתוך הניסוי הלאומי לסינון ריאות. הם אימתו את האלגוריתם על שלוש קבוצות גדולות של נתוני הדמיה של גושים מהניסוי הדני לסרטן הריאות.
אלגוריתם הלמידה העמוקה סיפק תוצאות מצוינות, בהשוואה למבחן המוקדם המשותף לגילוי סרטן ריאות פנ-קנדי להערכת סיכון לגידול ממאירות בגושים. זה ביצע בהשוואה ל- 11 רופאים, כולל ארבעה רדיולוגים בחזה, חמישה דיירים ברדיולוגיה ושני רופאי ריאות.
"האלגוריתם עשוי לסייע לרדיולוגים להעריך במדויק את הסיכון לממאירות בגושים ריאיים", אמרה מחברת המחקר הראשונה, ד"ר ד"ר קיראן וידיה וונקדש. מועמד בקבוצת ניתוח הדימויים הדיאגנוסטיים במרכז הרפואי האוניברסיטאי רדבו בנימיגן, הולנד. "זה עשוי לסייע באופטימיזציה של המלצות המשך למשתתפים בבדיקת סרטן ריאות."
החוקרים אומרים כי האלגוריתם מביא למרפאה כמה יתרונות נוספים.
"מכיוון שהוא אינו דורש פרשנות ידנית של מאפייני הדמיה של הגושים, האלגוריתם המוצע עשוי להפחית את השונות המשמעותית בין השרתים בפרשנות CT", אמר הסופר הבכיר קולין ג'ייקובס, דוקטורט, פרופסור במחלקה להדמיה רפואית ברפואה באוניברסיטת רדבו. מרכז בנימגן. "זה עשוי להוביל להפחתת התערבויות אבחוניות מיותרות, להפחתת עומס הרדיולוגים ולהפחתת עלויות ההקרנה לסרטן הריאות."
החוקרים מתכננים להמשיך ולשפר את האלגוריתם על ידי שילוב פרמטרים קליניים כמו גיל, מין והיסטוריה של עישון.
הם עובדים גם על אלגוריתם למידה עמוק שלוקח מספר בדיקות CT כקלט. האלגוריתם הנוכחי מתאים מאוד לניתוח גושים בתחילת ההקרנה, או בתחילת המחקר, אך לגושים שזוהו בהקרנות עוקבות, יש חשיבות לגדילה ולהופעה בהשוואה ל- CT הקודם.
ד"ר ג'ייקובס ועמיתיו פיתחו אלגוריתמים אחרים כדי לחלץ מהימן תכונות הדמיה מ- CT בחזה הקשורות למחלות ריאות חסימות כרוניות ולמחלות לב וכלי דם. הם יבדקו כיצד ניתן לשלב ביעילות את תכונות ההדמיה הללו באלגוריתם הנוכחי.
.
קישור לכתבת המקור – 2021-05-18 18:48:25
