Изследователи от отдела CSAIL на Масачузетския технологичен институт (MIT), който се занимава с компютърно инженерство и разработване на изкуствен интелект, са създали два алгоритъма за машинно обучение, които могат да откриват рак на панкреаса при по-висок праг от сегашните стандарти за диагностика.

Двата модела заедно се обединяват, за да създадат невронната мрежа PRISM. Тя е проектирана специално за откриване на панкреатичен дуктален аденокарцином (PDAC) - най-разпространената форма на рак на панкреаса.

Настоящите стандартни критерии за скрининг на PDAC улавят около 10% от случаите при пациенти, изследвани от специалисти. За сравнение, PRISM на MIT е в състояние да идентифицира 35% от случаите на PDAC.

Въпреки че използването на изкуствен интелект в областта на диагностиката не е нещо ново, PRISM на MIT се отличава с начина, по който е разработен. Невронната мрежа е програмирана въз основа на достъп до над 5 милиона разнообразни набори от реални електронни здравни досиета от институции в САЩ, което според изследователите от екипа "надминава мащаба" на информацията, подавана на модел на изкуствен интелект в тази конкретна област.

AI на DeepMind разкрива потенциала на хиляди нови материалиОткриването и синтезирането на нови материали е скъп и продължителен процес


"Моделът използва рутинни клинични и лабораторни данни, за да направи своите прогнози, а разнообразието на населението на САЩ е значителен напредък в сравнение с други модели за диагностика на PDAC, които обикновено са ограничени до определени географски региони", казва Кай Джиа, доктор от MIT CSAIL и старши автор на научната статия, цитиран от Engadget.

Проектът PRISM на MIT започва преди повече от шест години. Мотивацията за разработване на алгоритъм, който може да открива PDAC на ранен етап, е свързана с факта, че повечето пациенти се диагностицират в по-късните етапи от развитието на заболяването, а около 80% се диагностицират твърде късно.

AI работи, като анализира демографските данни на пациента, предишни диагнози, настоящи и предишни лекарства в пациентските планове и лабораторни резултати. В съвкупност моделът може да прогнозира и вероятността от поява на рак, като анализира данните от електронните здравни досиета заедно с възрастта на пациента и някои рискови фактори, свързани с начина му на живот.

Човекът и AI ръка за ръка: 10 фундамента на когнитивната епохаТя бележи началото на това, което много анализатори разглеждат като Пета индустриална революция


Това не е първият опит на Масачузетския технологичен институт за разработване на модел на изкуствен интелект, който може да предсказва риска от рак. Учебното заведение разработва и начин за обучение на модели за прогнозиране на риска от рак на гърдата сред жените, използвайки записи от мамографии. В тази насока на изследване експертите на MIT потвърждават, че колкото по-разнообразни са наборите от данни, толкова по-добре AI се справя с диагностицирането на ракови заболявания при различни раси и популации.

Продължаващото разработване на модели на AI, които могат да прогнозират вероятността за рак, не само ще подобри резултатите за пациентите, след като злокачественото заболяване се идентифицира по-рано, но и ще намали натоварването на медицинските специалисти. Пазарът на AI в диагностиката е толкова готов за промени, че предизвиква интереса на големи технологични компании като IBM, която се опитва да създаде AI програма, откриваща рак на гърдата една година преди той да се появи.