Революция в ранното откриване: AI предсказва рак на гърдата
Разширено прогнозиране благодарение на новите модели на изкуствен интелект
Иновативно проучване, публикувано в “Радиология” представя AsymMirai, инструмент за прогнозиране, базиран на изкуствен интелект (AI), което използва асиметрията между двете гърди да прогнозирам thриск от рак на гърдата една до пет години преди клиничната диагноза. Тази технология обещава значително да подобри точността на мамографския скрининг, предлагайки нова надежда в борбата срещу една от водещите причини за смърт от рак сред жените.
Значение на мамографския скрининг
мамография остава най-ефективният инструмент за ранно откриване на рак на гърдата. Навременната диагноза може да спаси животи, като намали смъртността чрез по-целенасочени и по-малко инвазивни лечения. Въпреки това, точност при прогнозиране кой ще развие рак остава предизвикателство. Въвеждането на AsymMirai представлява значителна стъпка към персонализиран скрининг, подобрявайки диагностичните възможности чрез подробен анализ на мамографски изображения.
AI се представя по-добре в прогнозирането на риска
Резултатите от проучването показват, че AsymMirai, заедно с още четирима AI алгоритми, превъзхожда стандартните модели за клиничен риск при прогнозиране на рак на гърдата в краткосрочен и средносрочен план. Тези алгоритми не само идентифицират неоткрити преди това случаи на рак, но и тъканни характеристики, които показват бъдещ риск от развитие на болестта. Способността на AI бързо да интегрира оценка на риска в мамографския доклад представлява значително практическо предимство пред традиционните клинични модели на риска, които изискват анализ на множество източници на данни.
Към бъдещето на персонализираната превенция
Изследването бележи повратна точка в персонализирана превантивна медицина. Чрез използването на AI за оценка на индивидуалния риск от рак на гърдата, има възможност да се приспособят честотата и интензивността на скрининга към специфичните нужди на всяка жена. Този подход не само оптимизира използването на диагностични ресурси но също така насърчава по-голяма ефективност на превантивните стратегии с потенциално положително въздействие върху общественото здраве и намаляване на разходите за здравеопазване.
Източници