Kilpirauhassyövän diagnosoinnissa avautuu uusia mahdollisuuksia kiitos tuoreen tutkimuksen, joka on esitelty Endokrinologian helmikuun 2024 numerossa. Tutkimuksessa esitellään uusi tekoälymalli nimeltään AI-Thyroid, jonka tarkoituksena on avustaa kilpirauhassyövän diagnosoinnissa.
AI-Thyroid -mallia koulutettiin käyttämällä laajaa datasettiä, joka koostui 19 711 lääketieteellisestä kuvasta, jotka saatiin 6 163 potilaalta Ajoun yliopistollisesta sairaalasta. Mallin tehokkuutta arvioitiin laajalla validointitutkimuksella, johon kuului 11 185 kuvaa 4 820 potilaalta 24 sairaalassa (testiryhmä 1) sekä 4 490 kuvaa 2 367 potilaalta Ajoun yliopistollisessa sairaalassa (testiryhmä 2).
Tutkimuksen tulokset kertoivat AI-Thyroidin vaikuttavista kyvyistä, saaden aikaan upean alueen käyrän alla (AUROC) arvolla 0.939. Testiryhmässä 1 AUROC, herkkyys ja spesifisyys olivat 0.922, 87,0% ja 81,5% vastaavasti. Samoin testiryhmässä 2 AUROC, herkkyys ja spesifisyys olivat 0.938, 89,9% ja 81,6% vastaavasti. Tärkeää on, että AI-Thyroidin diagnostinen suorituskyky ei ollut merkittävästi erilaista pahanlaatuisuuden esiintymistiheyden perusteella.
Lisäksi tutkimus toteutti simuloidut skenaariot arvioidakseen AI-Thyroidin vaikutusta diagnostiseen tarkkuuteen ja tarkkailijoiden väliseen yksimielisyyteen. Tulokset olivat merkittäviä, osoittaen huomattavaa parannusta AUROC:ssa, herkkyydessä ja spesifisyydessä molemmissa lääkäriryhmissä. Ryhmälle 1, joka koostui vähemmän kokeneista harjoittelijoista, AUROC parani 0.854:stä 0.945:een, herkkyys nousi 84,2%:sta 92,7%:iin ja spesifisyys nousi 72,9%:sta 86,6%:iin. Ryhmässä 2, joka koostui tiedekunnan radiologeista, AUROC nousi 0.914:stä 0.939:ään.
AI-Thyroidin käyttö diagnostisessa prosessissa oli merkittävästi positiivinen vaikutus tarkkailijoiden väliseen yksimielisyyteen, parantaen sitä kohtalaisesta merkittävään molemmissa ryhmissä. Tämä tarkoittaa, että AI-malli parantaa ei ainoastaan diagnostista suorituskykyä vaan auttaa myös terveydenhuollon ammattilaisia pääsemään yhteisymmärrykseen.