Naujos metas prasidėjo su įspūdinga studija, paskelbta 2024 metų vasario „Endokrinologijoje”, kurioje pristatytas naujas dirbtinio intelekto (AI) modelis, vadinamas AI-Thyroid, skirtas padėti diagnozuoti skydliaukės vėžį. Šiame tyrimo Ha ir kt. siekė ištirti šią inovatyvią technologiją ir jos įtaką diagnostiniam našumui.
AI-Thyroid modelis buvo mokomas naudojant didelį 19 711 medicininių vaizdų, gautų iš 6163 pacientų Ajou universiteto medicinos centro (AUMC), duomenų rinkinį. Norint įvertinti jo veiksmingumą, modelis buvo išbandytas kruopščiai validuojamas naudojant didelį 11 185 vaizdų iš 4820 pacientų 24 ligoninėse (testo rinkinys 1) ir 4490 vaizdų iš 2367 pacientų AUMC (testo rinkinys 2).
Studija parodė AI-Thyroid neįtikėtiną galios savybes su įspūdingu plotu pagal priimančiosios charakteristikos (AUROC) kreivė 0,939. Testo rinkinyje 1 AUROC, jautrumas ir specifiškumas buvo atitinkamai 0,922, 87,0 % ir 81,5 %. Panašiomis sąlygomis testo rinkinyje 2 AUROC, jautrumas ir specifiškumas buvo atitinkamai 0,938, 89,9 % ir 81,6 %. Svarbu, kad AI-Thyroid diagnostinis našumas nesiskyrė labai priklausomai nuo piktybinių navikų paplitimo.
Be to, tyrimas atliko simuliuotus scenarijus, kad įvertintų AI-Thyroid įtaką diagnostiniam tikslumui ir tarpstaliniams sutarimams. Rezultatai buvo įspūdingi, rodantys reikšmingą pagerėjimą AUROC, jautrumą ir specifiškumą abiejose gydytojų grupėse. 1 grupei, sudarytai iš mažiau patyrusių mokinių, AUROC iš esmės pagerėjo nuo 0,854 iki 0,945, jautrumas padidėjo nuo 84,2 % iki 92,7 % ir specifiškumas krito nuo 72,9 % iki 86,6 %. 2 grupės, kurioje buvo fakultetiniai radiologai, AUROC padidėjo nuo 0,914 iki 0,939.
AI-Thyroid įvedimas į diagnostikos procesą turėjo reikšmingą teigiamą poveikį tarpstaliniams sutarimams, pagerindamas juos iš vidutinio į reikšmingą abiejose grupėse. Tai reiškia, kad AI modelis ne tik pagerina diagnostinį našumą, bet taip pat padeda susitarimu tarp sveikatos priežiūros specialistų.
Ši revoliuciniai tyrimai įrodo dirbtinio intelekto potencialą, pakeičiant skydliaukės vėžio diagnostikos sritį. AI-Thyroid yra galingas įrankis, galintis padėti gydytojams, ypač tiems, kuriems trūksta patirties, tiksliai diagnozuoti skydliaukės vėžį. Pasinaudojus dideliais duomenimis ir mašininio mokymosi algoritmais, ši technologija gali papildyti ir sustiprinti sveikatos priežiūros specialistų diagnostikos galimybes.
DUK:
Q: Kas yra AI-Thyroid?
AI-Thyroid yra pagrįstas dirbtiniu intelektu modelis, kuris padeda diagnozuoti skydliaukės vėžį ir pagerinti diagnostinį našumą.
Q: Kaip buvo mokomas AI-Thyroid?
AI-Thyroid modelį buvo mokoma naudojant 19 711 medicininių vaizdų duomenų rinkinį, gautą iš 6163 pacientų Ajou universiteto medicinos centro.
Q: Koks efektyvumas yra AI-Thyroid?
AI-Thyroid pasiekė įspūdingą plotą pagal priimančiosios charakteristikos (AUROC) kreivę 0,939. Jis parodė didelį jautrumą ir specifiškumą, diagnozuojant skydliaukės vėžį tiek testo rinkinyje 1, tiek testo rinkinyje 2.
Q: Kas gali pasinaudoti AI-Thyroid?
AI-Thyroid gali ypatingai pasinaudoti mažiau patyrę gydytojai, pagerindami diagnostinį našumą ir gerindami tarpstalinius susitarimus skydliaukės vėžio diagnozėje.
Šaltiniai:
– Ha, et al. „Artificial Intelligence Model Assisting Thyroid Nodule Diagnosis and Management: A Multicenter Diagnostic Study.” Endokrinologija, academic.oup.com/jcem/article-abstract/109/2/527/7250484.
Įvedant AI-Thyroid modelį, yra galimybė pakeisti skydliaukės vėžio diagnozės sritį. Ši inovatyvi technologija, parengta remiantis daugiau nei 19 000 medicininių vaizdų duomenų rinkinio tyrime, parodė įspūdingas diagnostikos galimybes.
Remiantis Ha ir kt. atliktu tyrimu, AI-Thyroid pasiekė įspūdingą plotą pagal priimančiosios charakteristikos (AUROC) kreivę 0,939. Tai rodo jo aukštą tikslumą ir našumą diagnozuojant skydliaukės vėžį. Modelis taip pat parodė didelį jautrumą ir specifiškumą abiejuose testavimo rinkiniuose, toliau sustiprinant jo efektyvumą.
Vienas pagrindinių AI-Thyroid pranašumų yra galimybė padėti mažiau patyrusiems gydytojams tiksliai diagnozuoti skydliaukės vėžį. Tyrimas atskleidė reikšmingą pagerėjimą diagnostiniam tikslumui ir tarpdisciplininiams susitarimams, kai buvo pristatytas AI modelis. Mokiniams AUROC pagerėjo nuo 0,854 iki 0,945, jautrumas padidėjo nuo 84,2 % iki 92,7 %, o specifiškumas išaugo nuo 72,9 % iki 86,6 %. Neteisės radiologai taip pat patyrė pagerėjimą, kai AUROC išaugo nuo 0,914 iki 0,939. Tai įrodė AI-Thyroid gebėjimą sustiprinti sveikatos priežiūros specialistų diagnostikos galimybes.
AI-Thyroid įgyvendinimas ne tik pagerina diagnostinį našumą, bet taip pat padeda pasiekti sutarimą tarp sveikatos priežiūros specialistų. AI modelio įvedimas rezultavo reikšmingu tarpstalinių susitarimų pagerėjimu, nukreipiant juos nuo vidutinio lygio iki reikšmingo. Tai reiškia, kad AI-Thyroid ne tik teikia tiksliausias diagnozes, bet taip pat padeda sveikatos priežiūros specialistams pasiekti susitarimą dėl skydliaukės vėžio buvimo.
Atliktas tyrimas apie AI-Thyroid pabrėžia dirbtinio intelekto potencialą skydliaukės vėžio diagnozės srityje. Pasinaudojus dideliais duomenimis ir mašininio mokymosi algoritmais, ši technologija gali padėti gydytojams tiksliai diagnozuoti skydliaukės vėžį, ypač tiems, kuriems trūksta patirties.
Daugiau informacijos šiuo inovatyviu tyrimu galite rasti ta originaliame straipsnio Ha ir kt. straipsnyje žurnale Endokrinologija: link.