Code that debugs itself - CodeProject 12,817,428 members (34,682 online)
Last Visit: 31-Dec-99 19:00 Last Update: 24-Mar-17 2:25Refresh« Prev1234 Next » Kunsmatige intelligensie ál slimmer met kanker | Netwerk24
Deur Elsabé Brits 08 Februarie 2020 11:11
Luidens navorsing wat in die vaktydskrif Nature gepubliseer is, kon ’n nuwe KI-borskankermodel nie net ’n mammogram ontleed nie, maar ook vals negatiewe en vals positiewe resultate uitskakel in ’n groot internasionale studie wat in Amerika en Brittanje gedoen is.
Kunsmatige intelligensie leer op ’n manier wat soortgelyk is aan hoe die mens leer. Dit bestaan uit netwerke van elektroniese senuwees wat elkeen “leer” om een aspek van ’n bepaalde foto of beeld te herken. Foto: Dreamstime LLC
Borskanker is wêreldwyd en in Suid-Afrika die kanker wat die algemeenste onder vroue voorkom.
’n Mammogram word algemeen gebruik om daarvoor te soek, maar om kanker so te diagnoseer bly ’n uitdaging. Luidens die studie kan een uit elke vyf kankers steeds misgekyk word en kan 50% van alle vroue wat ’n mammogram ondergaan, ’n vals positiewe uitslag kry.
Dit lei tot ’n biopsie en onnodige stres. En, indien daar ’n vals negatiewe uitslag is, kan dit die kankerbehandeling vertraag.
Daar is na die mammogramme van 25 856 vroue in Brittanje en 3 097 in die VSA gekyk. Dit was van vroue wat normale resultate gehad het en van vroue wat ná ’n biopsie wel positief vir kanker getoets is.
Die algoritme wat deur Google Health ontwerp is, het die vals positiewe met 5,7% in die Amerikaanse studie en met 1,2% in die Britse studie verminder. Die vals negatiewe is met 9,4% in die Amerikaanse studie en met 2,7% in die Britse studie verminder.
Die kenners sê hulle hoop dit word eendag so algemeen gebruik soos ’n speltoetser.
In sommige gevalle het die KI beter gevaar as die mens en in ander gevalle omgekeerd. Die doelwit is om albei te kombineer om so die beste uitslag vir die pasiënt te kry.
Die algoritme sal nou aansienlik verfyn en weer getoets word voordat dit in die toekoms beskikbaar gestel sal word.
’n KI-model was ook suksesvol om die tien algemeenste breinkankers te diagnoseer, luidens ’n studie in Nature Medicine.
Luidens dié studie word kanker jaarliks by sowat 15,2 miljoen mense gediagnoseer en meer as 80% sal snykunde ondergaan.
In talle van dié gevalle word ’n deel van die gewas, en/of limfkliere verwyder om ’n voorlopige diagnose te kry. Soms word dit dringend na ’n patoloog gestuur wat dit dadelik moet ontleed en ’n verslag terugstuur, terwyl die pasiënt nog onder narkose is sodat die dokters kan besluit wat om verder te doen. Miljoene sulke biopsies word jaarliks gedoen en daar is veral in die geval van breinkanker baie kundigheid nodig.
’n KI-model is met meer as 2,5 miljoen beelde “geleer” om breinkanker binne 150 sekondes te diagnoseer. In ’n kliniese studie waaraan 278 mense met breingewasse deelgeneem het, was die diagnose wat die model van die biopsies gemaak het net so akkuraat soos dié van die patoloog.
Nog so ’n program was beter as die patoloë om te bepaal hoe aggressief prostaatkanker is. Prostaatkanker is redelik algemeen, maar selde aggressief. Dit is dus belangrik om dit te bepaal sodat die regte behandeling gegee kan word, en hoe die biopsie geklassifiseer word, is bepalend.
Vir prostaatkanker word die Gleason-gradering gebruik. Die robotstelsel is geleer om op dieselfde manier as ’n patoloog na die biopsies te kyk en ’n gradering toe te ken. Duisende beelde is ingevoer sodat die stelsel kan leer. Toe dit met die werk van 15 patoloë met verskillende vlakke van ervaring uit verskeie lande vergelyk is, was die KI beter as tien van die patoloë.
Sulke stelsels leer op ’n manier wat soortgelyk is aan die mens se brein. Dit bestaan uit netwerke van elektroniese senuwees, wat elkeen leer om een aspek van ’n bepaalde foto of beeld te herken. Die volg hierdie manier van leer deur te doen en te oefen.
Die stelsel word dan al hoe meer beelde gegee wat relevante inligting bevat, soos dat dié een kanker het en dié een nie. Dit leer dan om die eienskappe te herken en hoe meer beelde dit sien, hoe beter raak dit. Net soos wanneer ’n mens leer.
Die rekenaar word nie moeg nie, leer vinniger en kan 24 uur per dag werk.
Die voordeel van KI is dat dit details kan optel wat te klein is vir die menslike oog om te sien, en dit kan vinniger werk sonder om moeg te word. Dit bly egter steeds die mens wat die algoritme ontwerp en die finale resultate interpreteer. Vir nou.
• Bronne: Nature; Nature; Lancet Oncology
• Brits is ’n vryskutwetenskapjoernalis.
Meer oor: Kunsmatige Intelligensie (Ki) | Elsabé Brits | Kanker
Mutasie beskerm vrou teen Alzheimers