Utilizarea IA pentru a prezice cancerul de sân și a personaliza îngrijirea MIT News Massachusetts Institute of
Contact presa:
Imaginea anterioară Imaginea următoare
În ciuda progreselor majore în genetică și imagistică modernă, diagnosticul surprinde majoritatea pacienților cu cancer mamar prin surprindere. Pentru unii, vine prea târziu. Diagnosticul ulterior înseamnă tratamente agresive, rezultate incerte și mai multe cheltuieli medicale. Ca rezultat, identificarea pacienților a fost un pilon central al cercetării cancerului de sân și al detectării precoce eficiente.
Având în vedere acest lucru, o echipă de la Laboratorul de Informatică și Inteligență Artificială (CSAIL) al MIT și Spitalul General din Massachusetts (MGH) a creat un nou model de învățare profundă care poate prezice dintr-o mamografie dacă este posibil ca un pacient să dezvolte cancer de sân la fel de mult. ... ca cinci ani în viitor. Antrenat pe mamografii și rezultate cunoscute de la peste 60.000 de pacienți cu MGH, modelul a învățat tiparele subtile din țesutul mamar care sunt precursori ai tumorilor maligne.
Profesorul MIT Regina Barzilay, ea însăși supraviețuitoare a cancerului de sân, spune că speranța este ca sisteme ca acestea să permită medicilor să personalizeze programe de screening și prevenire la nivel individual, făcând din diagnosticarea tardivă o relicvă a trecutului.
Deși s-a demonstrat că mamografia reduce mortalitatea prin cancer de sân, există o dezbatere continuă asupra frecvenței de screening și a momentului de început. În timp ce Societatea Americană a Cancerului recomandă screeningul anual începând cu vârsta de 45 de ani, SUA Preventive Task Force recomandă screeningul la fiecare doi ani începând cu vârsta de 50 de ani.
„Mai degrabă decât să adoptăm o abordare unică pentru toți, putem personaliza screening-ul în jurul riscului unei femei de a dezvolta cancer”, spune Barzilay, autor principal al unei noi lucrări despre proiect, prezentat astăzi în Radiologie. De exemplu, un medic ar putea recomanda ca unui grup de femei să li se facă o mamografie din doi în doi ani, în timp ce un alt grup cu risc crescut ar putea face screening suplimentar pentru RMN. Barzilay este profesor Delta Electronics la CSAIL și Departamentul de Inginerie Electrică și Informatică la MIT și membru al Institutului Koch pentru Cercetarea Integrativă a Cancerului la MIT.
Modelul echipei a fost semnificativ mai bun în prezicerea riscului decât abordările existente: a plasat cu precizie 31% din toți pacienții cu cancer în categoria sa cu cel mai mare risc, comparativ cu doar 18% pentru modelele tradiționale.
Profesorul de la Harvard, Constance Lehman, spune că anterior a existat un sprijin minim în comunitatea medicală pentru strategii de screening bazate pe risc, mai degrabă decât pe vârstă.