Il nuovo sistema di AI ha potuto migliorare l'accuratezza di rilevazione del cancro al seno

Un programma di intelligenza (AI) artificiale progettato da Google e dai collaboratori è risultato essere migliore dei radiologi ad individuare il cancro al seno nei mammogrammi, secondo i ricercatori negli Stati Uniti ed in Gran-Bretagna.

mammogramma del cancro al senoCredito di immagine: Produzioni di Shutterstock.com/Syda

L'algoritmo, che è stato sviluppato da un gruppo internazionale, compreso i ricercatori da salubrità di Google e dall'istituto universitario imperiale Londra, ha superato sei radiologi macchiando i cancri che i radiologi hanno mancato, mentre trascurava le funzionalità che hanno inbandierato erroneamente come segni potenziali di cancro.

La tecnologia è stata progettata e preparato stata in collaborazione con DeepMind, il centro imperiale BRITANNICO di ricerca sul cancro, la Northwestern University e l'ospedale reale della contea di Surrey.

Lo studio, recentemente pubblicato nella natura del giornale, è il più recente per dimostrare che il AI potrebbe migliorare l'accuratezza della selezione di cancro al seno e se prova efficace nei test clinici, potrebbe essere usato per facilitare il carico sui servizi come NHS dove i radiologi scarseggiano.

Ciò è una grande dimostrazione di come queste tecnologie possono permettere ed aumentare all'esperto umano.

Re di Dominic, cavo BRITANNICO, salubrità di Google

Re continuato, “il sistema di AI sta dicendo ` penso che là possa essere un'emissione qui, voi voglia controllare? '„

Statistiche del cancro al seno

Circa uno in otto donne è diagnosticato con cancro al seno globalmente. In Inghilterra da solo, schermare individua più di 18.000 casi all'anno. Tuttavia, i tumori ancora sono mancati, con alcune donne che ricevono i falsi negativi, mentre altri sono sospettati in modo errato di avere cancro dovuto i falsi positivi.

L'associazione del cancro americana dice che i radiologi non riescono ad individuare il cancro nei mammogrammi dentro intorno un quinto dei casi e che più di 50% delle donne che ricevono la schermatura in 10 anni ricevono un falso positivo.

Che cosa lo studio ha compreso?

Per lo studio, i ricercatori hanno preparato l'algoritmo per macchiare i cancri al seno nei mammogrammi da più di 76.000 donne nel Regno Unito e da circa 15.000 donne negli Stati Uniti.

Poi gli hanno chiesto per valutare 25.856 nuovi mammogrammi dalle donne nel Regno Unito e 3.097 dalle donne negli Stati Uniti, che biopsia-non aveva confermato il cancro al seno o segni di cancro durante il seguito almeno un anno più successivamente.

I risultati hanno indicato che il sistema di AI potrebbe individuare il cancro con un simile grado di accuratezza ai radiologi, ma che egualmente ha diminuito il numero degli errori, con i falsi positivi ridotti di 5,7% nel gruppo degli Stati Uniti ed entro 1,2% nel gruppo BRITANNICO.

Egualmente ha diminuito il numero dei falsi negativi, da 9,4% nel gruppo degli Stati Uniti e da 2,7% nel gruppo BRITANNICO.

Differenze nella selezione fra gli Stati Uniti ed il Regno Unito

Queste differenze nella riduzione degli errori riflettono le differenze fra gli Stati Uniti ed il Regno Unito in come i mammogrammi sono letti.

Negli Stati Uniti, le donne tendono ad essere schermate ogni un - due anni ed un radiologo esamina soltanto i risultati. In Gran-Bretagna, le donne sono schermate ogni tre anni ed i risultati sono esaminati da due radiologi, con un terzo radiologo di consulenza se i primi due sono in disaccordo.

Lo sviluppo ha potuto essere usato per migliorare la selezione

I risultati suggeriscono che il AI potrebbe migliorare l'accuratezza di selezione negli Stati Uniti e mantenere un simile livello di qualità nel Regno Unito, con la tecnologia che è usando per assistere o sostituire un secondo radiologo.

“Il nostro gruppo è realmente fiero di questi risultati della ricerca, che suggeriscono che siamo sul nostro modo di sviluppare uno strumento che può aiutare i clinici a macchiare il cancro al seno con maggior accuratezza,„ dice re.

Prova continuata e “ulteriore di re, la convalida clinica e le approvazioni regolarici sono richieste prima che questa potrebbe cominciare fare una differenza per i pazienti, ma siamo commessi al lavoro con i nostri partner verso questo scopo.„

Nel Regno Unito, la selezione di cancro al seno è stata collocata nell'ambito di sforzo particolare dovuto una scarsità almeno di 1.100 radiologi, secondo l'istituto universitario reale dei radiologi. Nel caso della radiologia del petto, 8% degli ospedali sono non riempiti, in gran parte perché i radiologi più anziani stanno andando in pensione rapidamente di nuovi radiologi stanno unendo.

Come il resto del servizio sanitario, la rappresentazione del petto e la radiologia BRITANNICA più ampiamente, è a corto di personale e disperate per guida… I programmi di AI non risolveranno la crisi d'assunzione di personale umana, come i radiologi ed i gruppi della rappresentazione fanno molto appena esaminano le scansioni, ma aiuteranno indubbiamente fungendo da secondo paio degli occhi e di una rete di sicurezza.„

Caroline Rubin, vice presidente per radiologia clinica, l'istituto universitario reale dei radiologi

Rubin dice che il punto seguente è affinchè la tecnologia sia utilizzato nei test clinici, valutata in pratica ed utilizzata sui pazienti schermati nel tempo reale.

L'amministratore delegato del Regno Unito di ricerca sul cancro, Michelle Mitchell, dice che sebbene le guide della selezione di cancro al seno diagnostichino il cancro nelle fasi iniziali quando il trattamento è probabile essere più efficace, può anche non riuscire ad individuare i cancri, o può diminuire sui cancri che non avrebbero continuato mai a causare il danno.

“Questa è ancora la ricerca della fase iniziale, ma mostra come il AI potrebbe migliorare la selezione di cancro al seno e la pressione di facilità fuori da NHS,„ dice Mitchell. “E mentre ulteriori studi clinici sono necessari vedere come e se questa tecnologia potesse lavorare in pratica, i risultati iniziali stanno promettendo,„ conclude.

Journal reference:

McKinney, et al. (2019). International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature. https://www.nature.com/articles/s41586-019-1799-6

Sally Robertson

Written by

Sally Robertson

Sally has a Bachelor's Degree in Biomedical Sciences (B.Sc.). She is a specialist in reviewing and summarising the latest findings across all areas of medicine covered in major, high-impact, world-leading international medical journals, international press conferences and bulletins from governmental agencies and regulatory bodies. At News-Medical, Sally generates daily news features, life science articles and interview coverage.

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