Beliebte Beiträge Zum Thema Gesundheit

Die Besten Artikel Über Gesundheit - 2018

Kann "AI" Partner in der Brustkrebsvorsorge werden?

DIENSTAG, 17. Oktober 2017 (HealthDay News) - Maschinen mit künstlicher Intelligenz kann eines Tages helfen Ärzte besser zu erkennen, Risiko-Brustläsionen, die möglicherweise zu neuen Erkenntnissen führen.

Hochrisiko-Brustläsionen sind abnormale Zellen, die in einer Brustbiopsie gefunden werden. Diese Läsionen sind eine Herausforderung für Ärzte und Patienten. Die Zellen in solchen Läsionen sind nicht normal, aber sie sind auch nicht bösartig. Und obwohl sie sich zu Krebs entwickeln können, tun viele das nicht. Also, welche müssen entfernt werden?

"Die Entscheidung, ob man mit der Operation fortfährt oder nicht, ist eine Herausforderung, und die Tendenz besteht darin, diese Läsionen aggressiv zu behandeln [und sie zu entfernen]", sagte Studienautor Dr. Manisha Bahl.

"Wir hatten das Gefühl, dass es einen besseren Weg geben muss, diese Läsionen zu stratifizieren", fügte Bahl hinzu, Leiter des Programms für Brustbildgebung im Massachusetts General Hospital.

In enger Zusammenarbeit mit Informatikern am Massachusetts Institute of Technology, Forscher entwickelten ein "Machine-Learning" -Modell, um hochriskante Läsionen zu unterscheiden, die operativ entfernt werden müssen, die man im Laufe der Zeit beobachten konnte.

Maschinelles Lernen ist eine Art künstlicher Intelligenz. Das Computermodell lernt automatisch und verbessert sich aufgrund früherer Erfahrungen, erklärten die Forscher.

Die Forscher gaben der Maschine viele Informationen über festgestellte Risikofaktoren, wie zum Beispiel die Art der Läsion und das Patientenalter. Die Forscher fütterten auch den tatsächlichen Text aus dem Biopsiebericht. Insgesamt seien 20.000 Datenelemente in das Modell eingeflossen, sagten die Forscher.

Der Test des maschinellen Lernmodells umfasste Informationen von etwas mehr als 1.000 Frauen, die eine hochgradige Läsion aufwiesen. Etwa 96 Prozent dieser Frauen hatten ihre Läsion operativ entfernt. Etwa 4 Prozent der Frauen hatten ihre Läsionen nicht entfernt, sondern hatten zwei Jahre lang Nachuntersuchungen.

Das Modell wurde mit zwei Dritteln der Fälle trainiert und am verbleibenden Drittel getestet.

Der Test umfasste 335 Läsionen. Die Studie identifizierte 37 der 38 Läsionen (97 Prozent), die sich zu Krebs entwickelt hatten, korrekt. Das Modell hätte auch Frauen geholfen, ein Drittel der Operationen an Läsionen zu vermeiden, die während des Follow-up-Zeitraums gutartig geblieben wären.

Außerdem, so Bahl, "hat das Modell den Text im Biopsiebericht aufgegriffen Worte, die schwer und schwer atypisch waren, bereiteten ein höheres Risiko für eine Besserung der Krebserkrankung. "

Bahl sagte, dass die Forscher hoffen, Mammographiebilder und pathologische Folien in das maschinelle Lernmodell einzubauen, mit dem Ziel, dies schließlich in die klinische Praxis aufzunehmen.

"Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug, mit dem wir die Patientenversorgung verbessern können - ob es darum geht, unnötige Operationen zu reduzieren oder den Patienten mehr Informationen zu geben, damit sie fundierte Entscheidungen treffen können", sagte Bahl.

Dr. Bonnie Litvack ist medizinische Direktorin des Frauen-Bildgebungszentrums im Northern Westchester Hospital in Mt. Kisco, NY

"Frauen sollten wissen, dass es eine neue Art des maschinellen Lernens gibt, die uns geholfen hat, hochriskante Läsionen mit einem geringen Krebsrisiko zu identifizieren. Und vielleicht haben wir bald mehr Informationen für sie, wenn sie mit der Entscheidung, ob eine Operation durchgeführt werden soll, um diese Hochrisiko-Läsionen zu entfernen oder nicht ", sagte Litvak, der nicht an der Studie beteiligt war.

" Künstliche Intelligenz ist ein spannendes Feld, das uns helfen wird, Frauen mehr Daten zu geben und ihnen zu helfen Gemeinsame Entscheidungsfindung ", fügte Litvack hinzu.

Die Studie wurde am 17. Oktober in Radiologie veröffentlicht.

Weitere Informationen

Erfahren Sie mehr über benigne Brusterkrankungen bei der American Cancer Society.

Senden Sie Ihren Kommentar