المجموعات

يمكن أن يتنبأ نموذج التعلم العميق بسرطان الثدي حتى خمس سنوات مقدمًا

يمكن أن يتنبأ نموذج التعلم العميق بسرطان الثدي حتى خمس سنوات مقدمًا

ابتكر باحثون من مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي (CSAIL) ومستشفى ماساتشوستس العام (MGH) التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا نموذجًا جديدًا للتعلم العميق يمكنه تحسين الكشف المبكر عن سرطان الثدي.

ذات صلة: برنامج AI-POWERED يساعد الأطباء في اكتشاف سرطان الثدي

يمكن للنظام معرفة ما إذا كان من المحتمل أن يصاب المريض بسرطان الثدي خلال خمس سنوات في المستقبل من خلال التصوير الشعاعي للثدي. تُعد فحوصات الكشف عن سرطان الثدي أداة مهمة في الكشف المبكر عن سرطان الثدي وتقليل الوفيات المرتبطة بسرطان الثدي.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في سد ندرة الأطباء

الفحوصات في الوقت الحالي تتطلب عمالة مكثفة للغاية بسبب الحجم الكبير للنساء اللائي يحتجن إلى فحوصات. في بعض أنحاء العالم ، بما في ذلك الولايات المتحدة ، هناك ندرة في عدد أخصائيي أشعة فحص الثدي المدربين تدريباً عالياً مما أدى إلى تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها القيام ببعض المهام المتعلقة بتقييم تصوير الثدي بالأشعة السينية.

تم تدريب نظام MIT الجديد على تصوير الثدي بالأشعة السينية ونتائج أكثر من 60 ألف مريض ؛ من هذه البيانات ، تعلمت الخوارزمية الأنماط الدقيقة في أنسجة الثدي التي هي مقدمة للأورام الخبيثة. يأمل مبتكرو النظام أن يجعل الكشف المتأخر عن سرطان الثدي شيئًا من الماضي.

الفحص على أساس المخاطر أكثر دقة

سيساعد النظام الأطباء على تطوير خطط إدارة المخاطر الفردية للنساء والتي ستحدد عدد المرات التي يجب فيها الفحص. في الوقت الحالي ، توصي جمعية السرطان الأمريكية بإجراء فحص سنوي يبدأ في سن 45 في الولايات المتحدة.

يوصي فريق العمل الوقائي بإجراء الفحص كل عامين بدءًا من سن 50. ولكن بالنسبة للنساء المعرضات لخطر كبير ، قد لا يكون هذا كافياً.

يقول بارزيلاي ، كبير مؤلفي ورقة بحثية جديدة حول المشروع المطروح اليوم في قسم الأشعة: "بدلاً من اتباع نهج واحد يناسب الجميع ، يمكننا تخصيص الفحص حول خطر إصابة المرأة بالسرطان".

"على سبيل المثال ، قد يوصي الطبيب بإجراء فحص ماموجرام لمجموعة واحدة من النساء كل عامين ، في حين أن مجموعة أخرى معرضة لخطر أكبر قد تخضع لفحص التصوير بالرنين المغناطيسي التكميلي."

نظام أكثر دقة من الطرق التقليدية

بارزيلاي هو أستاذ دلتا للإلكترونيات في CSAIL وقسم الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر في MIT وعضو في معهد Koch لأبحاث السرطان التكاملية في MIT. وضع النظام بدقة 31 في المائة من جميع مرضى السرطان في فئته الأكثر خطورة ، مقارنة بـ 18 في المائة فقط للنماذج التقليدية.

يثبت النظام أنه يمكن تحديد استراتيجيات الفحص بناءً على عوامل الخطر بدلاً من العمر فقط. في السابق ، كان يتم تحديد عامل خطر إصابة المرأة بسرطان الثدي من خلال مزيج من العمر ، والتاريخ العائلي للإصابة بسرطان الثدي والمبيض ، والعوامل الهرمونية والإنجابية ، وكثافة الثدي.

تكتشف الخوارزميات أنماطًا دقيقة للغاية بالنسبة للبشر

ترتبط هذه العلامات ارتباطًا ضعيفًا بالتطور الفعلي لسرطان الثدي ، ولا يتم دعم الفحص القائم على المخاطر على نطاق واسع. طور فريق MIT / MGH نموذجًا للتعلم العميق يمكنه تحديد أنماط التصوير الشعاعي للثدي التي تقود السرطان في المستقبل. من خلال التدريب على أكثر من 90000 صورة شعاعية للثدي ، اكتشف النموذج أنماطًا دقيقة للغاية بحيث يتعذر على العين البشرية اكتشافها.

يقول ليمان: "منذ ستينيات القرن الماضي ، لاحظ أخصائيو الأشعة أن لدى النساء أنماطًا فريدة ومتغيرة على نطاق واسع من أنسجة الثدي يمكن رؤيتها في صورة الثدي الشعاعية".

يمكن أن تمثل هذه الأنماط تأثير الجينات والهرمونات والحمل والرضاعة والنظام الغذائي وفقدان الوزن وزيادة الوزن.

يمكننا الآن الاستفادة من هذه المعلومات التفصيلية لنكون أكثر دقة في تقييمنا للمخاطر على المستوى الفردي ".

سيغلق النموذج أيضًا الفجوة في اكتشاف سرطان الثدي وعلاجه بين النساء السود والبيض. النساء السود أكثر عرضة بنسبة 42٪ للوفاة من سرطان الثدي مقارنة بالنساء البيض بسبب مجموعة متنوعة من العوامل ، بما في ذلك الوصول إلى الرعاية الصحية.

يأمل الفريق أن يصبح النظام جزءًا قياسيًا من الرعاية الصحية في جميع أنحاء الولايات المتحدة والعالم.


شاهد الفيديو: سرطان الثدي: الأفكار الخاطئة والعلامات المثيرة للقلق (كانون الثاني 2022).