Bei der Bekämpfung von Krebs können fast alle Technologien als mögliche Lösungen untersucht werden. Dank eines Teams von Ingenieuren verfügen Ärzte möglicherweise über ein neues Programm für künstliche Intelligenz KI, mit dem sie und ihre Patienten gegen die tödliche Krankheit kämpfen können.
Forscher vom Center for Research in Computer Vision der Universität von Zentralflorida haben eine KI mit einwandfreiem "Sehen" erstellt, um kleine Tumoren in CT-Scans zu erkennen. Die meisten menschlichen Radiologen haben eine Erfolgsrate von 65 Prozent bei der Identifizierung kleinerer Tumoren bei einem Scan stellte das Team fest. Dieses neue KI-System erhöht diesen Prozentsatz um bis zu 95 Prozent Genauigkeit, die den Radiologen einen zweiten Satz scharfer Augen gibt, die sie verwenden können.
Training der KI zum Aufspüren von Tumoren
Wie bei vielen KI-Systemen musste gelernt werden, wie genau ein Tumor aussieht und wie sich diese Tumoren in verschiedenen Körperteilen unterscheiden.
„Wir haben das Gehirn als Modell für die Erstellung unseres Systems verwendet“, sagte Rodney LaLonde, Doktorand. LaLonde ist nicht nur Informatikingenieur, sondern auch Kapitän der UCF. Eishockeymannschaft . LaLonde wurde von dem technischen Assistenten Professor Ulas Bagci unterstützt.
„Sie wissen, wie sich die Verbindungen zwischen Neuronen im Gehirn während der Entwicklung stärken und lernen? Wir haben diese Blaupause verwendet, um unserem System zu helfen, zu verstehen, wie man in CT-Scans nach Mustern sucht, und sich selbst beizubringen, wie man diese winzigen Tumoren findet", Fuhr LaLonde fort.
Die Ingenieure orientierten sich an gängigen Gesichtserkennungsalgorithmen wie dem iPhone X. Der größte Teil dieser Software scannt kontinuierlich Gesichter, um ein bestimmtes Muster zu finden, und findet in diesen Mustern schließlich eine Übereinstimmung.
In diesem Fall hat das Team mit dem National Institute of Health und der Mayo Clinic zusammengearbeitet, um Tausende von CT-Scans in ihre KI-Software zu scannen. Bei jedem CT-Scan wurde der KI unter anderem beigebracht, worauf bei Tumorgröße und -form zu achten ist.
Verbesserung der Chancen durch Verbesserung der Technologie
„Ich glaube, dass dies sehr große Auswirkungen haben wird“, sagte Bagci. Bagci hat intensiv in der biomedizinischen Bildgebung und im maschinellen Lernen gearbeitet, in der Hoffnung, den Stand der klinischen Bildgebung zu verbessern. Bevor er zu UCF kam, war er Laborleiter für das NIH-Zentrumfür das Imaging Lab für Infektionskrankheiten in Radiologie und Bildgebungswissenschaften.
„Lungenkrebs ist in den USA die häufigste Krebserkrankung, und wenn er in späten Stadien entdeckt wird, beträgt die Überlebensrate nur 17 Prozent“, erklärte er. „Indem wir Wege finden, um früher zu identifizieren, können wir meines Erachtens dazu beitragen, das Überleben zu verbessernPreise. ”
Lungenkrebs ist in der Tat der größte krebsbedingte Killer in den USA und behauptet fast 800.000 lebt jedes Jahr. Die KI könnte eines Tages angewendet werden, um Tumore in anderen Körperteilen zu erkennen. Dickdarm- und Rektumkrebs ist der zweithöchste Killer und weist bei Diagnose eine der höchsten Stadien 4-Raten auf.
Der Druck, die KI zu verbessern, motiviert das Forschungsteam ständig. Lungen-, Prostata-, Darm- und Brustkrebs bilden sich 45 Prozent von allen Krebstoten in den USA. Die Ingenieure möchten die KI in einem Krankenhaus schnell erhalten.
„Ich denke, wir sind alle hierher gekommen, weil wir unsere Leidenschaft für das Ingenieurwesen nutzen wollten, um etwas zu bewirken, und Leben zu retten, ist eine große Wirkung“, sagte LaLonde.