Revolutsiooniline uuring, mis avaldati veebruar 2024 Endokrinoloogia väljaandes, tõi sisse uue tehisintellekti (AI) mudeli nimega AI-Thyroid, mis on loodud kilpnäärmevähi diagnoosimise abistamiseks. Uuring, mille viisid läbi Ha ja kolleegid, eesmärk oli arendada ja valideerida seda innovaatilist tehnoloogiat ning uurida selle mõju diagnoosimise tulemuslikkusele.
AI-Thyroid mudel treeniti ulatuslikul andmekogumikul, mis sisaldas 19 711 meditsiinipilti, saadud 6163 patsiendilt Ajou Ülikooli Meditsiinikeskusest (AUMC), tuntud kolmanda astme haiglast. Selle efektiivsuse hindamiseks viidi mudel läbi põhjalik validerimine kasutades suurt valimite hulka – 11 185 pilti 4820 patsiendilt 24 haiglas (testkogum 1) ja 4490 pilti 2367 patsiendilt AUMC-s (testkogum 2).
Uuringu tulemused näitasid AI-Thyroidi märkimisväärseid võimeid, millel oli muljetavaldav ala vastuvõtva karakteristiku töögraafiku (AUROC) 0,939. Testkogumis 1 oli AUROC, tundlikkus ja spetsiifilisus vastavalt 0,922, 87,0% ja 81,5%. Sarnaselt testkogumis 2 olid vastavad väärtused 0,938, 89,9% ja 81,6%. Tähtis on märkida, et AI-Thyroidi diagnoosimise tulemuslikkus ei erinenud oluliselt pahaloomulisuse esinemissageduse põhjal.
Lisaks viidi uuringus läbi simuleeritud stsenaariumid, et hinnata AI-Thyroidi mõju diagnostilisele täpsusele ja vaatlejate kokkuleppele. Tulemused olid märkimisväärsed, näidates olulist paranemist AUROC-is, tundlikkuses ja spetsiifilisuses mõlemas arstide rühmas. Rühmas 1, kuhu kuulusid vähem kogenud praktikandid, paranes AUROC 0,854-lt 0,945-ni, tundlikkus tõusis 84,2%-lt 92,7%-ni ja spetsiifilisus tõusis 72,9%-lt 86,6%-ni. Rühmas 2, kes koosnes kogenud radioloogidest, suurenes AUROC 0,914-lt 0,939-ni.
AI-Thyroidi sisseviimine diagnostilisse protsessi avaldas olulist positiivset mõju vaatlejate kokkuleppele, parandades seda mõõdukast märkimisväärseks mõlemas rühmas. See tähendab, et AI mudel mitte ainult ei suurenda diagnoosimise jõudlust, vaid aitab ka tervishoiutöötajate konsensuse saavutamisel.
See läbimurdeline uurimus on demonstreerinud tehisintellekti potentsiaali kilpnäärmevähi diagnoosimise valdkonnas. AI-Thyroid on võimas tööriist, mis suudab aidata arste, eriti vähem kogenud, täpse diagnoosi panemisel. Kasutades ulatuslikke andmekogumeid ja masinõppe algoritme, võib see tehnoloogia täiendada ja suurendada tervishoiutöötajate diagnostilisi võimeid.
KKK:
Q: Mis on AI-Thyroid?
AI-Thyroid on tehisintellekti põhine mudel, mis on välja töötatud kilpnäärmevähi diagnoosi abistamiseks ja diagnostilise tulemuslikkuse parandamiseks.
Q: Kuidas AI-Thyroidi treeniti?
AI-Thyroidi mudel treeniti andmekogumikul, mis sisaldas 19 711 meditsiinipilti, saadud 6163 patsiendilt Ajou Ülikooli Meditsiinikeskusest.
Q: Kui efektiivne on AI-Thyroid?
AI-Thyroid saavutas märkimisväärse ala vastuvõtva karakteristiku (AUROC) kõvera väärtusega 0,939. See näitas kõrget tundlikkust ja spetsiifilisust kilpnäärmevähi diagnoosimisel nii testkogumis 1 kui testkogumis 2.
Q: Kes võib kasu saada AI-Thyroidist?
AI-Thyroid võib eriti kasu olla vähem kogenud arstidele, suurendades diagnostilist jõudlust ja parandades vaatlejate kokkulepet kilpnäärmevähi diagnoosimisel.
Allikad:
– Ha, et al. “Artificial Intelligence Model Assisting Thyroid Nodule Diagnosis and Management: A Multicenter Diagnostic Study.” Endocrinology, academic.oup.com/jcem/article-abstract/109/2/527/7250484.
Uue AI-Thyroid mudeli tutvustamine võib revolutsioonida kilpnäärmevähi diagnoosimise valdkonda. See innovaatiline tehnoloogia, mis on välja töötatud ulatusliku uurimistöö ja treeningu põhjal kasutades üle 19 000 meditsiinipildi andmekogu, on näidanud muljetavaldavaid diagnoosimisvõimeid.
Uuringu kohaselt, mille viis läbi Ha ja kolleegid, saavutas AI-Thyroid muljetavaldava ala vastuvõtva karakteristiku (AUROC) kõvera väärtusega 0,939. See näitab selle kõrget täpsust ja tulemuslikkust kilpnäärmevähi diagnoosimisel. Mudel näitas ka kõrget tundlikkust ja spetsiifilisust mõlemas testkogumis, tugevdades veelgi selle efektiivsust.
Üks suur eelis AI-Thyroidil on võime aidata vähem kogenud arstidel täpsemalt diagnoosida kilpnäärmevähki. Uuring näitas olulist paranemist diagnoosimise täpsuses ja vaatlejate kokkuleppes, kui AI mudel oli kasutusele võetud. Praktikantide puhul paranes AUROC 0,854-lt 0,945-ni, tundlikkus tõusis 84,2%-lt 92,7%-ni ja spetsiifilisus tõusis 72,9%-lt 86,6%-ni. Ka radioloogiaõppejõud kogesid paranemist, kus AUROC suurenes 0,914-lt 0,939-ni. See demonstreerib AI-Thyroidi võimet suurendada tervishoiutöötajate diagnoosimisvõimeid.
AI-Thyroidi kasutuselevõtt mitte ainult ei paranda diagnoosimisjõudlust, vaid aitab ka kaasa tervishoiutöötajate konsensusele. AI mudeli kasutuselevõtt viis olulise paranemiseni vaatlejate kokkuleppes, muutes selle mõõdukast märkimisväärseks. See tähendab, et AI-Thyroid mitte ainult ei paku täpseid diagnoose, vaid aitab ka tervishoiutöötajatel saavutada konsensust kilpnäärmevähi esinemise kohta.
AI-Thyroidi kohta saate lisateavet selle läbimurdeuuringu kohta viidates originaalartiklile Ha ja kolleegide poolt ajakirjas Endocrinology: link.