Forscher an der Stanford University entwickelt haben ein Tool für künstliche Intelligenz KI, das bei der Erkennung von Gehirnaneurysmen helfen kann. Das Tool lokalisiert Bereiche eines Gehirnscans, die möglicherweise ein Aneurysma enthalten.
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„Es gab große Bedenken, wie maschinelles Lernen im medizinischen Bereich tatsächlich funktionieren wird“, sagte Allison Park, eine Stanford-Doktorandin in Statistik und Co-Hauptautorin des Papiers. „Diese Forschung ist ein Beispiel dafür, wie MenschenBleiben Sie mit Hilfe eines Tools für künstliche Intelligenz am Diagnoseprozess beteiligt. “
Das Tool hat Klinikern dabei geholfen, bis zu sechs weitere Aneurysmen in 100 Scans korrekt zu identifizieren. Das Forscherteam weist jedoch darauf hin, dass weitere Untersuchungen erforderlich sind, um die Generalisierbarkeit des AI-Tools zu bewerten, bevor es in klinischen Echtzeitanwendungen veröffentlicht werden kannist das Tool eine willkommene Ergänzung, da die Suche nach Aneurysmen eine schmerzlich schwierige Arbeit ist.
Die komplizierte Suche nach Aneurysmen
"Die Suche nach einem Aneurysma ist eine der arbeitsintensivsten und kritischsten Aufgaben, die Radiologen übernehmen", sagte Kristen Yeom Associate Professor für Radiologie und Co-Senior-Autor des Papiers. „Angesichts der inhärenten Herausforderungen der komplexen neurovaskulären Anatomie und des möglichen tödlichen Ergebnisses eines fehlenden Aneurysmas veranlasste es mich, Fortschritte in der Informatik und im Sehen auf die Bildgebung anzuwenden.“
Um ihren Algorithmus zu trainieren, skizzierten Yeom und ihr Team klinisch signifikante Aneurysmen, die mit 611 Angiogramm-Kopfscans mit Computertomographie CT nachweisbar sind.
„Wir haben jedes Voxel - das 3D, das einem Pixel entspricht - von Hand beschriftet, ob es Teil eines Aneurysmas war oder nicht“, sagte Chute, der auch Co-Hauptautor des Papiers istwar eine ziemlich anstrengende Aufgabe und es gab viele Daten. ”
Nach dem Training kann der Algorithmus für jedes Voxel eines Scans entscheiden, ob dort ein Aneurysma vorliegt. Besser noch, das Ergebnis des AI-Tools wird angezeigt, wenn die Schlussfolgerungen des Algorithmus als halbtransparente Hervorhebung über dem Scan überlagert werdenDamit können die Kliniker immer noch sehen, wie die Scans ohne die Eingabe der KI aussehen.
„Wir waren daran interessiert, wie diese Scans mit AI-hinzugefügten Overlays die Leistung von Klinikern verbessern würden“, sagte Pranav Rajpurkar, Doktorand in Informatik und Co-Hauptautor des PapiersEin Scan enthielt ein Aneurysma. Wir konnten den Kliniker auf die genauen Positionen der Aneurysmen aufmerksam machen. “
Acht Kliniker testeten das neuartige Tool, indem sie einen Satz von 115 Gehirnscans auswerteten. Mit dem Tool identifizierten die Kliniker mehr Aneurysmen korrekt und waren sich bei der endgültigen Diagnose eher einig.
Nicht für die Arbeit mit KI ausgelegt
Das Tool könnte nach Ansicht der Forscher jetzt weiter geschult werden, um andere Krankheiten zu identifizieren. Bei dieser Arbeit bleibt jedoch ein Problem. Aktuelle Scan-Viewer und andere Maschinen sind einfach nicht für die Arbeit mit Deep-Learning-Technologie ausgelegt.
„Aufgrund dieser Probleme wird die Bereitstellung meiner Meinung nach nicht schneller erfolgen, nicht durch reine KI-Automatisierung, sondern durch die Zusammenarbeit von KI und Radiologen“, sagte Andrew Ng , außerordentlicher Professor für Informatik und Co-Senior-Autor des Papiers . „Wir haben noch technische und nichttechnische Arbeit zu erledigen, aber wir als Gemeinschaft werden dorthin gelangen und die Zusammenarbeit zwischen KI und Radiologen ist der vielversprechendste Weg.“
Das Papier ist veröffentlicht am 7. Juni in JAMA Network Open ,