Ein KI-Modell, das auf tiefem Lernen basiert und auf Tausenden von Mammographien „trainiert“ wird, kann das Risiko für Brustkrebs in den nächsten 5 Jahren vorhersagen und funktioniert besser als jedes andere Modell.
Das neue Modell hat die Ergebnisse von über 90.000 Mammographien "gespeichert" und kann sie miteinander in Beziehung setzen, um winzige Signale zu identifizieren, die das menschliche Auge nicht sieht.
Das Ergebnis ist die Fähigkeit, 31% der Menschen mit hohem Krebsrisiko nach kurzer Zeit zu erkennen. Wenn dieser Prozentsatz niedrig erscheint, ist es gut zu bedenken, dass die aktuellen Modelle immer noch bei 18% liegen.
„Seit den 60er Jahren haben Radiologen uns gezeigt, dass Frauen andere Anzeichen als Mammographien haben, die es uns ermöglichen, die Risiken einer Brustkrebserkrankung zu verstehen“, erklärt die Co-Autorin der Studie, Constance Lehman. „Diese Signale können den Einfluss von Genetik, Hormonen, Schwangerschaft, Gewichtszunahme oder -abnahme, Ernährung und Stillzeit darstellen. Jetzt können wir all diese Signale mit einer in der Vergangenheit nie erreichten Präzision lesen.“
Alles das selbe
Eine weitere Stärke des neuen AI-Modells ist seine identische Genauigkeit bei allen Hauttypen. Diagnosewerkzeuge haben oft Schwächen in der Tatsache gezeigt, dass die verwendeten Daten größtenteils von weißhäutigen Probanden stammten: Dies hat insgesamt die gleiche Erfolgsrate.
Die auf künstlicher Intelligenz basierende diagnostische Forschung erlebt einen echten Boom: Die Modelle auf diesem Gebiet lernen, eine breite Palette von Krankheiten, von Alzheimer bis Melanom, die durch Depressionen im Kindesalter gehen, besser zu identifizieren.
Im Laufe der Zeit wird die Datenmenge, die durch Mammogramme der neuen Generation gesammelt wird, zunehmend mit Modellen gekreuzt, die auf tiefem Lernen basieren, wodurch die Fähigkeit zur Diagnose eines Neoplasmas in den frühen Stadien seiner Entwicklung exponentiell verbessert wird, oft noch bevor es gebildet werden kann .
Mit anderen Worten, die Zukunft spielt zu unseren Gunsten.
Die neue Forschung wurde in der Zeitschrift veröffentlicht Radiologie.
