Sztuczna inteligencja stosowana do przeddiagnostycznych skanów TK może pomóc w diagnozie

ROCHESTER, MN – A nauka Opublikowany w Choroby przewodu pokarmowego Stwierdzono, że modele uczenia maszynowego oparte na radionauce mogą wykrywać raka trzustki w przeddiagnostycznych skanach CT znacznie wyprzedzając obecne metody diagnozy klinicznej.

„Rak trzustki jest śmiertelną chorobą i główną przyczyną zgonów związanych z rakiem” – mówi. Ajit Goenka, MDradiolog diagnostyczny w Mayo Clinic i starszy autor badania.

Dr Goenka mówi, że podczas gdy wczesne wykrycie zwiększa szanse na skuteczne leczenie, standardowe obrazowanie nie może wykryć wczesnego raka trzustki.

„Do 40% małych nowotworów trzustki może nie być widocznych na standardowym obrazowaniu. W rezultacie większość pacjentów ma zaawansowaną, nieuleczalną chorobę” – mówi dr Goenka.

Z tego powodu dr Goenka i współpracownicy starali się zintegrować sztuczną inteligencję (AI) z badaniem radiologicznym, aby wykryć raka trzustki we wczesnym, bardziej uleczalnym stanie. „Odkryliśmy, że modele AI mogą wykryć raka trzustki, który wygląda normalnie na tomografii komputerowej na kilka miesięcy przed pojawieniem się objawów raka, nawet jeśli choroba jest poza świadomością radiologa”.

Na potrzeby badania naukowcy wyodrębnili komputerowo obrazowy odcisk palca wczesnego raka ze skanu CT. Przeddiagnostyczny skan CT to skan CT, który został wykonany dla niepowiązanych wskazań w okresie od trzech miesięcy do trzech lat przed wystąpieniem raka.

Następnie użyli dopasowanej wiekowo grupy osób kontrolnych, u których nie rozwinął się rak trzustki w ciągu trzech lat obserwacji. Eksperci radiolodzy następnie podzielili trzustkę na skanach CT z obu grup i wyodrębnili i określili ilościowo miary heterogeniczności tkanki trzustki.

Następnie naukowcy zbudowali zaawansowane modele uczenia maszynowego, które mogą przewidywać przyszłe ryzyko raka trzustki w średnim czasie 386 dni, w zakresie od 97 do 1092 dni, przed diagnozą kliniczną z dokładnością od 94% do 98%.

„Dla porównania, radiolodzy nie byli w stanie wiarygodnie odróżnić pacjentów z rakiem od tych, którzy mają prawidłową trzustkę” – mówi dr Suvan Mukherjee, starszy analityk danych w zespole dr Goenki i pierwszy autor badania. . „Przetestowaliśmy również nasze modele sztucznej inteligencji pod kątem różnic w szumie obrazu, modelach skanerów, protokołach pozyskiwania obrazu i parametrach przetwarzania końcowego i stwierdziliśmy, że te różnice nie mają na nie wpływu”.

Dr Goenka mówi, że ten poziom testów jest niezbędny do potencjalnego wdrożenia tej technologii w praktyce klinicznej. Na koniec badacze potwierdzili wysoką specyficzność – 96,2% – modelu AI na zbiorze danych CT o otwartym kodzie źródłowym, aby zwiększyć wiarygodność metodologii AI.

„Nasze badanie pokazuje, że sztuczna inteligencja może zidentyfikować osoby bezobjawowe, u których może rozwinąć się tajemniczy nowotwór w momencie, gdy możliwe jest leczenie chirurgiczne” – mówi dr Goenka. „Te odkrycia mogą pomóc w przezwyciężeniu jednej z głównych barier w poprawie przeżywalności pacjentów z rakiem trzustki”.

Dr Goenka mówi, że potencjalnie duże badanie kliniczne – Inicjatywa Wczesnego Wykrywania (EDI)NCT04662879) sponsorowany przez Pancreatic Cancer Action Network – w trakcie oceny wpływu strategii badań przesiewowych w kierunku raka trzustki przy użyciu tomografii komputerowej u 12 500 uczestników. Badaniem kieruje dr Suresh Shari, emerytowany gastroenterolog z Mayo Clinic. Zespół Dr. bada

Współautorami są: dr Mukherjee, dr Panagiotis Corviatis, dr Garima Suman, dr Shunak Majumder, Matthew P. Johnson, dr Nicholas Larson, dr Daryl Wright, dr Timothy Klein, dr Joel J. Fletcher medycyna i dr Shari, wszyscy z Mayo Clinic; Oprócz Anorima Batra, MD, MD, Hala Khasawneh, MD, Naveen Rajamohan i Ananya Panda, MBBS, którzy byli w Mayo Clinic w czasie tych badań.

Autorzy z wdzięcznością wyrażają uznanie dla fundacji Centene Charitable Foundation, programu Champions for Hope Pancreatic Cancer Research Program Fundacji Funk Zitiello oraz National Cancer Institute.

###

O kompleksowym centrum onkologicznym Mayo Clinic
Wyznaczony jako kompleksowe centrum onkologiczne przez Narodowy Instytut RakaA Kompleksowe Centrum Onkologiczne Mayo Clinic Wyznacza nowe granice możliwości, skupia się na opiece skoncentrowanej na pacjencie, opracowuje nowe terapie, szkoli przyszłe pokolenia ekspertów onkologicznych i wprowadza badania nad rakiem do społeczności. W kompleksowym Centrum Onkologicznym Mayo Clinic kultura innowacji i współpracy prowadzi do przełomowych odkryć badawczych, które zmieniają podejście do profilaktyki, badań przesiewowych i leczenia raka oraz poprawiają jakość życia osób, które przeżyły raka.

O klinice Mayo
Klinika majonezu jest organizacją non-profit zaangażowaną w innowacje w praktyce klinicznej, edukacji i badaniach oraz dostarczanie empatii, doświadczenia i odpowiedzi wszystkim, którzy potrzebują uzdrowienia. wizyta Mayo Clinic News Network Więcej aktualności Mayo Clinic.

Zastrzeżenie: AAAS i EurekAlert! Nie ponosimy odpowiedzialności za dokładność biuletynów wysyłanych do EurekAlert! Za pośrednictwem współpracujących instytucji lub w celu wykorzystania jakichkolwiek informacji za pośrednictwem systemu EurekAlert.