यह एमआईटी एआई 5 साल तक एडवांस में स्तन कैंसर का खतरा पैदा करता है

Anonim
कैसे एआई स्तन-कैंसर की भविष्यवाणी करने की शक्ति है

स्तन कैंसर अमेरिका में महिलाओं में कैंसर से संबंधित मौत के शीर्ष तीन कारणों में से एक है, और जबकि मैमोग्राफी जैसी विधियों और तकनीकों ने 1989 के बाद से मृत्यु दर को 39 प्रतिशत तक कम करने में मदद की है, अमेरिका में 41, 000 से अधिक महिलाओं की मृत्यु हो जाएगी। इस साल ब्रेस्ट कैंसर।

MIT के कंप्यूटर साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब्स (CSAIL) के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल, हालांकि, मैमोग्राम का विश्लेषण कर सकता है और पांच साल पहले तक स्तन कैंसर के जोखिमों की भविष्यवाणी कर सकता है।

रिस्क मॉडल फ्लॉएड हैं

प्रारंभिक पहचान कम मृत्यु दर से निकटता से जुड़ी हुई है, इसलिए क्षेत्र में अनुसंधान जल्द से जल्द लक्षणों का पता लगाने पर केंद्रित किया गया है।

एमआईटी CSAIL के डॉक्टरेट छात्र और अध्ययन के सह-लेखक एडम याला कहते हैं, "शोधकर्ता 80 के दशक के अंत से स्तन कैंसर के लिए जोखिम मॉडल बना रहे हैं। लेकिन वैज्ञानिकों ने जिस तरह से इस बारे में सोचा है, वह बहुत पहले तक नहीं बदला है।" मेडिकल जर्नल रेडियोलॉजी में प्रकाशित हुआ था।

पिछले जोखिम मॉडल उम्र, स्तन कैंसर के पारिवारिक इतिहास, स्तन घनत्व और आनुवंशिक कारकों सहित कारकों पर आधारित थे। जबकि इन मॉडलों ने शुरुआती पहचान में सुधार करने में मदद की है, वे रोगी के बारे में बहुत सारे महत्वपूर्ण डेटा को याद करते हैं और व्यक्तिगत स्तर पर सटीक परिणाम प्रदान नहीं करते हैं।

"इस दृष्टिकोण के साथ समस्या यह है कि आप जानकारी को संक्षेप में प्रस्तुत कर रहे हैं जो मॉडल में खिलाने से पहले मायने रखता है, और इसका मतलब है कि मॉडल खुद बहुत सटीक नहीं थे, " याला कहते हैं।

MIT CSAIL के वैज्ञानिकों ने मैसाचुसेट्स जनरल हॉस्पिटल (MGH) के साथ भागीदारी की और एक गहन-शिक्षण मॉडल विकसित किया, जिसे 60, 000 रोगियों से 90, 000 पूर्ण-रिज़ॉल्यूशन मैमोग्राम स्कैन पर प्रशिक्षित किया गया, जो विभिन्न परिणामों के साथ कई वर्षों से स्कैन किए गए थे।

MIT के डीप-लर्निंग एल्गोरिथ्म में स्तन के ऊतकों में पैटर्न पाया गया जो कैंसर के खतरे को इंगित करता है लेकिन मानव आंख को पकड़ने के लिए बहुत सूक्ष्म था। नतीजतन, एआई मानव रेडियोलॉजिस्ट की तुलना में सालों पहले स्तन कैंसर में स्तन कैंसर के संकेत पा सकता है, जो आक्रामक उपचार को कम कर सकता है और चिकित्सा खर्चों को कम कर सकता है।

अध्ययन के अनुसार, मॉडल सबसे अधिक जोखिम वाले श्रेणी में 31 प्रतिशत कैंसर रोगियों की सटीक भविष्यवाणी करता है। मौजूदा मॉडलों की सटीकता लगभग 18 प्रतिशत है।

निजीकृत देखभाल प्रदान करना

एआई-आधारित स्तन कैंसर का पता लगाने के लाभों में से एक यह है कि डॉक्टर मरीजों के लिए व्यक्तिगत स्कैनिंग और रोकथाम प्रदान करने में सक्षम होंगे।

अध्ययन के वरिष्ठ लेखक और स्तन कैंसर से बचे रहने वाले MIT के प्रोफेसर रेजिना बरज़िले कहते हैं, "एक आकार-फिट-सभी दृष्टिकोण अपनाने के बजाय, हम एक महिला के कैंसर के खतरे के बारे में जांच कर सकते हैं।" "उदाहरण के लिए, एक डॉक्टर यह सलाह दे सकता है कि महिलाओं के एक समूह को हर दूसरे साल मेम्मोग्राम मिलता है, जबकि दूसरे उच्च-जोखिम वाले समूह को पूरक एमआरआई जांच मिल सकती है।"

"यदि आप सही व्यक्ति को सही स्क्रीनिंग देते हैं, तो आप दोनों अनुभव को सुधार सकते हैं और मैमोग्राफी के नुकसान को कम कर सकते हैं, लेकिन पहले कैंसर को भी पकड़ सकते हैं, जो उपचार के फैसलों में बहुत बड़ा बदलाव करता है, क्योंकि आप प्रारंभिक चरण और देर से चरण के लिए क्या करते हैं कैंसर बहुत अलग है, ”याला कहती हैं।

अब तक, मॉडल विभिन्न नस्लों और नस्लों के लोगों के समूहों में समान रूप से सटीक साबित हुआ है। यह अन्य जोखिम मॉडल के दर्द बिंदुओं में से एक है, जिसका प्रदर्शन विभिन्न आबादी में भिन्न होता है। याला के अनुसार, उच्च-स्तरीय सतह कारकों जैसे कि उम्र और परिवार के इतिहास के आधार पर जोखिम मॉडल सामान्य रूप से अच्छी तरह से नहीं होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि वे मुख्यतः श्वेत महिलाओं के डेटा पर बनाए जाते हैं, तो वे गैर-श्वेत रोगियों पर खराब प्रदर्शन करते हैं।

"हमारा मॉडल मैमोग्राम में वास्तविक पैटर्न पर आधारित है। भले ही हमारे डेटा सेटों में, अफ्रीकी-अमेरिकी महिलाएं [शामिल] एक पूरे के रूप में सेट किए गए डेटा का 5 प्रतिशत है, मॉडल अभी भी दोनों के लिए समान रूप से अच्छा प्रदर्शन करता है। वह क्या संकेत देता है। मुझे लगता है कि ऊतक जानकारी अधिक साझा की जाती है, जबकि पारिवारिक इतिहास नहीं हो सकता है, "याला कहते हैं।

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शोधकर्ता अब अन्य समूहों के अध्ययन और सेवा के लिए अधिक अस्पतालों के साथ सहयोग कर रहे हैं और मॉडल को और अधिक न्यायसंगत बना सकते हैं। वे अन्य प्रकार के कैंसर के लिए काम का विस्तार करना चाहते हैं, विशेष रूप से वे जिनके पास कम प्रभावी मॉडल हैं, जैसे अग्नाशयी कैंसर।

MIT CSAIL का डीप-लर्निंग मॉडल कई परियोजनाओं में से एक है जिसका उद्देश्य स्तन कैंसर के निदान और उपचार में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करना है। न्यू यॉर्क विश्वविद्यालय और हार्वर्ड मेडिकल स्कूल जैसे विश्वविद्यालयों के साथ-साथ आईबीएम, गूगल और अल्फाबेट की सहायक कंपनी डीपमाइंड जैसी बड़ी टेक कंपनियां इस क्षेत्र में प्रयास कर रही हैं।

"हमारा लक्ष्य इन प्रगति को देखभाल के मानक का एक हिस्सा बनाना है, " याला कहते हैं। "भविष्य में कैंसर का विकास कौन करेगा, यह अनुमान लगाकर, हम आशा कर सकते हैं कि जान बच सकती है और लक्षणों के बढ़ने से पहले कैंसर को पकड़ सकते हैं।"