#Sukienhomnay: AI cải thiện dự đoán ung thư vú xâm lấn
Một nghiên cứu mới từ Mayo Clinic và Đại học California, San Francisco đã chứng minh khả năng dự đoán nguy cơ ung thư vú lâu dài bằng việc kết hợp phân tích hình ảnh do AI cung cấp với chấm điểm rủi ro dựa trên hình ảnh. Việc sử dụng công nghệ AI này giúp các bác sĩ X quang định lượng mô vú một cách chính xác hơn và giảm sự thay đổi của người đọc trong việc đánh giá mật độ vú.
Điểm kiểm tra Transpara của Screenpoint Medical với phần mềm TruDensity của Volpara được sử dụng để nghiên cứu cách thức kết hợp này có thể hỗ trợ các bác sĩ X quang dự đoán nguy cơ lâu dài của ung thư vú giai đoạn cuối. Tuy nhiên, phương pháp này không đạt được ý nghĩa thống kê đối với ung thư khoảng cách hoặc ung thư vú được phát hiện giữa các lần chụp nhũ ảnh.
Công nghệ AI được đề xuất như một công cụ hỗ trợ hoặc thậm chí thay thế các bác sĩ X quang trong quá trình đọc hình ảnh chụp quang tuyến vú. Tuy nhiên, Tiến sĩ Michael Donovan, đồng sáng lập và giám đốc y tế tại PreciseDx, cho rằng trọng tài cuối cùng, từ góc độ chẩn đoán, đạo đức và pháp lý y tế, vẫn là bác sĩ.
Ung thư vú không phải là lĩnh vực duy nhất mà trí tuệ nhân tạo có thể giúp các bác sĩ X quang và nhiều người lo sợ AI sẽ thay thế các bác sĩ. Công nghệ này còn có thể giúp chẩn đoán và sau đó đưa ra các quyết định quản lý chăm sóc cá nhân hóa thuốc.
Tuy nhiên, điểm mấu chốt là trọng tài cuối cùng trong quá trình chẩn đoán vẫn là bác sĩ. Công nghệ AI chỉ là một công cụ hỗ trợ để tăng cường khả năng phát hiện sớm ung thư và giúp phụ nữ được chăm sóc nhanh hơn, đồng thời ngăn chặn tỷ lệ tử vong do bệnh ung thư vú đang gia tăng trên toàn thế giới.
Nguồn: Healthcare IT News.
Nguồn: https://techtoday.co/ai-shows-it-can-improve-predictions-for-invasive-breast-cancer/
bản tin
Sed ut perspiciatis unde.
Theo một nghiên cứu mới từ Mayo Clinic và Đại học California, San Francisco, việc kết hợp phân tích hình ảnh do AI cung cấp với chấm điểm rủi ro dựa trên hình ảnh đã chứng minh khả năng dự đoán nguy cơ ung thư vú lâu dài.
TẠI SAO NÓ QUAN TRỌNG
Trong báo cáo được công bố trên Tạp chí Ung thư lâm sàngcác nhà nghiên cứu đã sử dụng Điểm kiểm tra Transpara của Screenpoint Medical với phần mềm TruDensity của Volpara để nghiên cứu cách thức kết hợp này có thể hỗ trợ các bác sĩ X quang dự đoán nguy cơ lâu dài của ung thư vú giai đoạn cuối và ung thư vú giai đoạn cuối.
Mayo Clinic và UCSF đã thu thập các bản chụp quang tuyến vú kỹ thuật số toàn trường hai chiều được thực hiện từ 2-5,5 năm trước khi chẩn đoán ung thư từ 2.412 phụ nữ bị ung thư vú xâm lấn và 4.995 đối chứng từ hai đoàn hệ chụp quang tuyến vú của Hoa Kỳ.
Họ phát hiện ra rằng việc sử dụng phân tích hình ảnh do AI cung cấp với công cụ phân loại rủi ro dựa trên hình ảnh sẽ cho phép các bác sĩ X quang định lượng mô vú một cách chính xác, vì phần mềm hình ảnh làm giảm sự thay đổi của người đọc trong việc đánh giá mật độ vú.
Theo thông báo về nghiên cứu mới của Hoa Kỳ, thuật toán TruDensity AI sử dụng sự kết hợp giữa vật lý tia X và máy học để tạo ra phép đo thể tích chính xác về thành phần vú nhằm loại bỏ sự thay đổi có thể phát sinh từ cách giải thích của con người.
Tiến sĩ Ralph Highnam, giám đốc khoa học và đổi mới của Volpara Health, cho biết: “Mật độ vú là một yếu tố quan trọng trong việc đánh giá nguy cơ ung thư vú và phép đo mật độ theo thể tích, khách quan là rất quan trọng.
“Thông qua sức mạnh của AI, chúng tôi có thể khám phá những hiểu biết có giá trị giúp các bác sĩ lâm sàng xác định những cá nhân có nguy cơ mắc bệnh ung thư và điều chỉnh các chiến lược sàng lọc và phòng ngừa được cá nhân hóa.”
Nghiên cứu hồi cứu này lặp lại một nghiên cứu trước đó được công bố vào tháng 3 năm X quang châu Âu đã hợp nhất kết quả sàng lọc từ những phụ nữ tham gia chương trình Kiểm tra vú ở Na Uy với điểm số AI và khám phá sự đồng thuận, thu hồi và phát hiện ung thư cho các tình huống lý thuyết khác nhau về AI và bác sĩ X quang khi đọc màn hình.
Nghiên cứu của Na Uy đã thử nghiệm phương pháp này – sử dụng điểm kiểm tra của Transpara và phân tích hình ảnh của TruDensity – để đánh giá 949 ca ung thư vú được phát hiện trên màn hình, 305 ca ung thư khoảng cách và 13.646 ca kiểm tra âm tính được thực hiện từ năm 2010 đến 2018.
Các nhà nghiên cứu Mỹ cho biết trong phần tóm tắt của họ: “Chúng tôi đã đánh giá mật độ Hệ thống Dữ liệu và Báo cáo Hình ảnh Vú, điểm ác tính AI (1-10) và các phép đo mật độ thể tích.
Họ cho biết: “Chúng tôi đã sử dụng hồi quy logistic có điều kiện để ước tính tỷ lệ chênh lệch, 95% CI, được điều chỉnh theo độ tuổi và chỉ số BMI và C để mô tả mối liên hệ của điểm số AI với bệnh ung thư xâm lấn và sự đóng góp của nó đối với các mô hình đo mật độ vú”.
Mặc dù điểm số AI cải thiện dự đoán về tất cả các loại ung thư trong các mô hình có đo mật độ và cải thiện khả năng phân biệt đối với ung thư tiến triển, nhưng phương pháp này không đạt được ý nghĩa thống kê đối với ung thư khoảng cách hoặc ung thư vú được phát hiện giữa các lần chụp nhũ ảnh.
Các nhà nghiên cứu Na Uy lưu ý rằng 20–30% trường hợp ung thư được phát hiện trên màn hình và ung thư khoảng cách được phân loại là bị bỏ sót trong các nghiên cứu đánh giá hồi cứu có thông tin, đồng thời trích dẫn giao thức đọc kép và sự thiếu hụt bác sĩ X quang ở Châu Âu là nguyên nhân thúc đẩy nhu cầu về các công cụ chẩn đoán dựa trên AI.
“Các hệ thống AI đã được đề xuất như một công cụ hỗ trợ hoặc thậm chí thay thế các bác sĩ X quang trong quá trình đọc,” họ viết trong báo cáo đầy đủ. Họ có thể so sánh hiệu suất của AI với cách đọc kép của bác sĩ X quang.
Họ cho biết: “Độ chính xác của hệ thống AI tương đương với một đầu đọc trong cài đặt đọc kép độc lập.
XU HƯỚNG LỚN HƠN
Trong nhiều năm, cuộc chiến chống lại bệnh ung thư vú đã trở nên phức tạp bằng cách đọc các hình ảnh chụp quang tuyến vú ở những phụ nữ có mật độ mô vú cao. Mục tiêu là thúc đẩy phát hiện sớm và giúp phụ nữ được chăm sóc nhanh hơn – đồng thời ngăn chặn tỷ lệ tử vong do ung thư vú đang gia tăng trên toàn thế giới.
Ung thư vú không phải là lĩnh vực duy nhất mà trí tuệ nhân tạo có thể giúp các bác sĩ X quang và nhiều người lo sợ AI sẽ thay thế các bác sĩ.
Theo Tiến sĩ Michael Donovan, đồng sáng lập và giám đốc y tế tại PreciseDx, một công ty CNTT y tế sử dụng AI để điều trị, mặc dù lợi ích trước mắt và lâu dài của AI có thể giúp chẩn đoán và sau đó đưa ra các quyết định quản lý chăm sóc. cá nhân hóa thuốc.
“Điểm mấu chốt là, thông qua những ưu điểm và hiệu quả chăm sóc do AI cung cấp cho bác sĩ, trọng tài cuối cùng, từ góc độ chẩn đoán, đạo đức và pháp lý y tế, chính là bác sĩ,” ông nói Tin tức CNTT chăm sóc sức khỏe trong tháng Một.
“Ví dụ, một mình AI không thể đưa ra chẩn đoán cuối cùng khi quét X quang hoặc đưa ra chẩn đoán xác định trên hình ảnh mẫu sinh thiết kim của bệnh nhân.”
TRÊN HỒ SƠ
“Mặc dù chúng ta đã biết trong nhiều thập kỷ rằng mật độ và nguy cơ ung thư vú có mối tương quan với nhau, nhưng nghiên cứu gần đây đã thực sự thúc đẩy khả năng của chúng ta trong việc hiểu rõ hơn về tác động của mật độ kết hợp với rủi ro dựa trên hình ảnh để điều chế thuốc cá nhân hóa cho phụ nữ,” Tiến sĩ Nico Karssemeijer, giám đốc khoa học tại Screenpoint Medical và giáo sư tại Đại học Radboud, cho biết trong tuyên bố.
Andrea Fox là biên tập viên cao cấp của Healthcare IT News.
Email: [email protected]
Healthcare IT News là một ấn phẩm của HIMSS Media.
[ad_2]
