Inteligența artificială prezice reapariția tumorilor cerebrale la copii cu precizie impresionantă

Sistemul creat de cercetătorii de la Mass General Brigham, în colaborare cu Spitalul de Copii din Boston și Centrul Dana-Farber pentru Cancer și Tulburări Sangvine, folosește o metodă inovatoare numită „învățare temporală”, care analizează mai multe scanări IRM făcute după tratament.

Abordarea este semnificativ mai eficientă decât modelele tradiționale care analizează o singură imagine, acestea din urmă având o precizie de aproximativ 50%, echivalentă cu șansa, menționează Scitech Daily.

„Multe glioame pediatrice sunt vindecabile doar prin intervenție chirurgicală, dar atunci când apar recidive, acestea pot fi devastatoare”, a explicat dr. Benjamin Kann, autorul principal al studiului și membru al Programului de Inteligență Artificială în Medicină.

Pentru a depăși provocarea datelor limitate, cercetătorii au colaborat cu instituții din întreaga Americă, reușind să compileze un set de aproape 4.000 de scanări IRM de la 715 copii. Modelul de învățare temporală a fost antrenat să recunoască modele prin examinarea modului în care scanările creierului unui copil se schimbă în timp după operație.

Pentru o acuratețe optimă, sistemul necesită între patru și șase imagini din perioade diferite după tratament. Cercetătorii speră că tehnologia va permite reducerea frecvenței scanărilor la pacienții cu risc scăzut și intervenția precoce, mai țintită, atunci când riscul de recidivă este ridicat.

Sistemul ar putea fi aplicat în multe alte contexte medicale unde pacienții necesită imagistică periodică.