Modelele IA pentru detectarea cancerului ovarian

Modelele bazate pe inteligență artificială (AI) au dat rezultate mai bune comparativ cu imagistica cu ultrasunete în diagnosticarea cancerului ovarian, demonstrează un studiu efectuat de cercetătorii de la Institutul Karolinska din Suedia.

„Tumorile ovariene sunt comune și, de multe ori, sun detectate întâmplător. Există un deficit de experți în imagistica cu ultrasunete în multe zone de pe glob, ceea ce generează îngrijorări privind intervenții nenecesare și diagnostice întârziate de cancer. De aceea, am încercat să vedem dacă AI poate reprezenta un ajutor complementar la munca experților”, a declarat prof. Elisabeth Epstein, de la Departamentul de Știință și Educație Clinică de la Institutul Karolinska.

Examenul cu ultrasunete transvaginal este principala tehnică utilizată pentru a diferenția între leziunile ovariene benigne și maligne, datorită disponibilității sale largi și acurateței diagnostice ridicate atunci când este efectuată de un examinator cu experiență. Cu toate acestea, acuratețea diagnosticului și acordul dintre observatori tind să fie considerabil mai scăzute în rândul examinatorilor mai puțin experimentați, ceea ce poate duce la diagnostice de cancer întârziate și incorecte, precum și la un tratament inutil.

Biopsia este contraindicată, deoarece poate determina răspândirea unei tumori maligne, agravând prognosticul.

Din păcate, chiar și în țările cu venituri mari, există o lipsă substanțială de experți în investigații cu ultrasunete, ceea ce duce la diagnostice întârziate și ratate, punând astfel o povară substanțială asupra sistemului de sănătate.

Pornind de la aceste realități, cercetătorii au dezvoltat și validat modele AI bazate pe rețele neurale, capabile să facă diferența între leziuni benigne și maligne la nivelul ovarului, utilizând peste 17.000 de imagini obținute cu imagistica cu ultrasunete de la 3.652 de paciente în 20 de spitale din opt țări.

Apoi, s-a făcut o amplă comparație între capacitatea de diagnostic a modelului AI cu cea a unui grup de experți în examinarea imaginilor obținute cu ultrasunete și cu acuratețea unui grup de examinatori considerați că nu sunt experți în imagistica cu ultrasunete.

Studiul a indicat că modelul AI a obținut o rată de acuratețe în diagnostic de peste 86,3% față de 82,6% în cazul grupului de experți, scăzând la 77,7% în cazul grupului de examinatori care nu sunt experți.

Potrivit cercetătorilor, acesta este primul studiu cuprinzător care explorează și validează sistematic potențialul modelelor AI în mai multe centre internaționale externe pentru a face distincția între leziunile ovariene benigne și maligne în imaginile cu ultrasunete, în comparație cu examinatorii umani. „Descoperirile noastre demonstrează capacitatea puternică de generalizare a modelelor de rețele neuronale bazate pe transformatoare, care au funcționat mai bine decât fiecare examinator expert și neexpert”, se precizează în prezentarea studiului în revista Nature Medicine.

Totuși, cercetătorii consideră că este nevoie de studii suplimentare pentru a înțelege pe deplin potențialul modelelor AI bazate pe rețele neurale, dar și limitările acestora în mediu clinic.