Cercetători din Germania au dezvoltat un sistem IA capabil să identifice peste 100 de subtipuri de tumori cerebrale folosind doar imagini digitale ale probelor de țesut analizate în mod obișnuit în laboratoare, relatează Mediafax.
Un nou sistem de Inteligență Artificială poate reduce de la aproape două săptămâni la doar câteva minute timpul necesar clasificării tumorilor cerebrale, potrivit unui studiu publicat în revista Nature Cancer de cercetători de la German Cancer Research Center și Heidelberg University.
Sistemul, denumit Hetairos, poate identifica peste 100 de subtipuri moleculare de tumori ale sistemului nervos central folosind doar imagini digitale ale secțiunilor de țesut analizate în mod obișnuit în laboratoarele de anatomie patologică.
12 minute față de două săptămâni
În prezent, diagnosticul precis al tumorilor cerebrale necesită adesea analize moleculare complexe, inclusiv testarea metilării ADN-ului, considerată standardul de referință pentru multe tipuri de tumori.
Aceste investigații presupun laboratoare specializate, costuri ridicate și pot dura aproximativ două săptămâni până la obținerea rezultatelor.
Noul sistem de AI a reușit însă să genereze rezultate în aproximativ 12 minute după încărcarea imaginilor digitale pe un computer obișnuit.
Colectare impresionantă de date
Chiar și luând în calcul pregătirea și digitalizarea probelor, cercetătorii spun că diagnosticul ar putea fi disponibil în 24 până la 48 de ore.
Pentru dezvoltarea sistemului, cercetătorii au folosit peste 11.000 de secțiuni de țesut digitalizate provenite de la 9.606 pacienți din 11 centre medicale de pe patru continente.
Hetairos poate diferenția 102 subtipuri moleculare de tumori, acoperind aproape întreaga clasificare actuală a Organizației Mondiale a Sănătății pentru tumorile sistemului nervos central.
Acuratețe ridicată
Potrivit autorilor, sistemul nu doar formulează un diagnostic, ci indică și nivelul de certitudine al predicției.
În aproximativ 50% până la 70% dintre cazuri, AI-ul a avut un grad ridicat de încredere, iar acuratețea a fost de aproximativ 87%-88%.
Cercetătorii au comparat performanța sistemului cu cea a medicilor specialiști.
Cinci neuropatologi cu experiență au analizat 210 cazuri folosind exclusiv secțiunile tisulare, iar sistemul AI a obținut o rată de acuratețe de 68%, comparativ cu media de 30% înregistrată de experți.
Recunoaște tipare morfologice extrem de subtile
Atunci când au fost luate în calcul primele trei variante de diagnostic, acuratețea sistemului a ajuns la 84%, față de aproximativ 50% în cazul specialiștilor.
„Rezultatele arată că sistemele moderne de AI sunt acum capabile să recunoască tipare morfologice extrem de subtile, dificil de diferențiat chiar și pentru specialiști cu experiență”, a declarat dr. Felix Sahm, profesor de neuropatologie la Heidelberg University.
Metoda reduce considerabil costurile medicale
Autorii studiului spun că tehnologia nu este concepută pentru a înlocui testele moleculare sau medicii, ci pentru a accelera și completa diagnosticul, în special în regiunile unde accesul la analize avansate este limitat.
Potrivit cercetătorilor, metoda ar putea reduce și costurile medicale, deoarece folosește secțiuni de țesut deja disponibile în laboratoare, în timp ce testele moleculare standard costă adesea câteva sute de euro.
Sursă: stiripesurse.ro
