Teste pentru detectarea cancerului
O echipă internațională de cercetători, inclusiv specialiști de la Universitatea Charles Darwin din Australia, a dezvoltat un nou model de inteligență artificială, ECgMPL, capabil să evalueze imagini microscopice ale celulelor și țesuturilor pentru a identifica cancerul endometrial, o formă comună de tumori reproductive, cu o precizie remarcabilă de 99,26%. Cercetătorii anticipează aplicabilitatea acestui model și la alte tipuri de cancer, inclusiv colorectal și bucal.
Acest model, antrenat pe un volum substantial de date, analizează imagini histopatologice, îmbunătățind calitatea imaginii pentru a identifica stadii incipiente de cancer. Se concentrează pe zone specifice ale scanărilor pentru a descoperi modificări suspecte, uneori nedetectabile vizual.
Metodele actuale de diagnosticare au o acuratețe cuprinsă între 78,91% și 80,93%. Cancerul endometrial, dacă este depistat timpuriu, are rate de supraviețuire bune. Cu toate acestea, răspândirea sa în afara uterului complică tratamentul, evidențiind importanța interceptării precoce pentru salvarea vieților.
„Aceeași abordare poate fi utilizată pentru detectarea timpurie și diagnosticarea precisă a altor afecțiuni, conducând la rezultate clinice mai favorabile pentru pacienți”, a declarat coautoarea studiului, Niusha Shafiabady, profesor asociat la ACU. „Modelul a demonstrat performanțe înalte și în diagnosticarea cancerului colorectal (98,57%), cancerului mamar (98,20%) și cancerului bucal (97,34%) printr-o evaluare pe diverse seturi de date.”
Este important de menționat că acest instrument nu înlocuiește specialiștii medicali, ci îi asistă în diagnosticarea precisă a bolii și monitorizarea tratamentului. În plus, este o metodă mai rapidă și mai accesibilă din punct de vedere financiar pentru detectarea cancerelor.
„Modelul AI dezvoltat poate fi integrat într-un sistem software pentru a asista medicii în procesul decizional legat de diagnosticarea cancerului”, a adăugat Shafiabady.
„Detectarea rapidă și precisă a cancerului endometrial este esențială pentru un tratament eficient”, subliniază cercetătorii. „Clasificarea cancerului endometrial din imagini histopatologice, realizată prin algoritmi de învățare profundă, a obținut performanțe superioare în ceea ce privește acuratețea și timpul de procesare.”