Ob uporabi revolucionarnega algoritma strojnega učenja, ki ga je razvilo podjetje Smart Blood Analytics Swiss, je mogoče tudi postaviti diagnozo možganskega tumorja z uporabo običajnih preiskav krvi, so dokazali prof. dr. Simon Podnar z Nevrološke klinike UKC Ljubljana, raziskovalci s Fakultete za računalništvo in informatiko UL in omenjeno podjetje - rezultate pa so predstavili v znanstvenem članku, pred dnevi objavljenem v reviji Scientific reports.
Algoritem pokaže 10 verjetnih bolezenskih stanj
Na današnji novinarski konferenci so podrobneje pojasnili dosežek. Dodali so, da zadnja objava kaže, da "smo s tem dosežkom prvi in edini na svetu, ki smo pokazali, da je to mogoče." A žal kar 40 % zdravnikov odklanja tovrstne rešitve, saj se "bojijo", da jih bo umetna inteligenca nadomestila. Zbrani na konferenci so poudarili, da je ta strah absolutno odveč, saj je še vedno zdravnik tisti, ki postavi diagnozo. Algoritem deluje, da krvni sliki pripiše 10 verjetnih bolezenskih stanj. Zdravnik, ki pozna pacientove simptome, lahko to združi in skok do končne diagnoze je kratek. To je dodatna vrednost algoritma, so poudarili.
Možganski tumorji veljajo za relativno redko, vendar pogosto usodno bolezen. Njihovo odkrivanje je zahtevno, saj se pogosto pojavljajo z zelo neznačilnimi težavami, kot sta glavobol in osebnostna spremenjenost. Običajno jih diagnosticirajo s pomočjo klinične slike in slikovne diagnostike.
V raziskavi, ki so jo raziskovalci UKC Ljubljana izvedli v sodelovanju s Fakulteto za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani in z zagonskim podjetjem Smart Blood Analytics Swiss SA, so dokazali, da je z metodo strojnega učenja mogoče postaviti diagnozo tumorjev možganov tudi iz rezultatov rutinskih preiskav krvi, česar zdravniki sami brez tovrstne informacijske podpore ne morejo, so že včeraj pri UKC Ljubljana zapisali v sporočilu za javnost.
Poleg tega se zaradi redkosti in resnosti bolezni pogosto opravi draga diagnostika, katere rezultati so največkrat negativni. Ob diagnostiki so pacienti navadno izpostavljeni tudi sevanju, natančnost preiskav pa tudi ni vedno optimalna.
Omenjeni model strojnega učenja se je "naučil" prepoznati krvne vzorce pacientov z možganskimi tumorji na 15.176 krvnih vzorcih pacientov obravnavanih na nevrološki kliniki UKC Ljubljana, med katerimi jih je imelo 701 tumor živčevja, dodajajo.
Uporabnost metode so preverili na vzorcu 68 zaporednih pacientov z možganskim tumorjem in 215 kontrolnih preiskovancih ter ugotovili občutljivost 96 odstotkov in značilnost 74 odstotkov.
Tumorji ob svoji rasti proizvajajo in v telo izločajo številne snovi in tudi telo samo reagira na njihovo rast. Oboje vpliva na sestavo krvi in drugih telesnih tekočin.
Z novo metodo pa je mogoče iz obsežnega nabora podatkov krvnih testov izluščiti in povezati podrobnosti, ki lahko kažejo na pojav možganskega tumorja, vendar bi brez analize ostali neznani tudi za najbolj izkušene strokovnjake.
Avtorji članka so prepričani, da to odkritje omogoča povsem nov pristop v diagnostiko možganskih tumorjev. Še pomembnejša pa je potrditev, da lahko z metodo strojnega učenja iz običajnih krvnih izvidov postavimo diagnoze, ki jih zdravniki sami ne morejo, so še zapisali v sporočilu za javnost.
KOMENTARJI (19)
Opozorilo: 297. členu Kazenskega zakonika je posameznik kazensko odgovoren za javno spodbujanje sovraštva, nasilja ali nestrpnosti.