KI erkannte Gebärmutterhalskrebsbeginn besser als Standardtests 

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Künstliche Intelligenz könnte den Beginn von Gebärmutterhalskrebs bei Frauen besser erkennen als ausgebildete Ärzte, so eine neue Studie.

Forscher des National Cancer Institute (NCI) und von Global Good entwickelten einen Computeralgorithmus, der präkanzeröse Veränderungen am Gebärmutterhals einer Frau bis zu 1,3 mal besser identifizieren kann als Standardtests.

Bisherige Tests betrafen das Abstrich des Gebärmutterhalses mit einer Essiglösung, aber die Lösung konnte nicht zwischen Entzündung, Infektion und Präkanzerose unterscheiden.

Das Team sagt, dass das KI-Modell schneller, billiger und genauer ist als die aktuellen Messungen und auf Länder ausgedehnt werden könnte, die nur begrenzten Zugang zu fortschrittlichen Screening-Methoden haben.

Gebärmutterhalskrebs tritt in den Zellen des Gebärmutterhalses, dem untersten Teil der Gebärmutter, auf.

Die American Cancer Society schätzt, dass 2019 mehr als 13.000 US-Frauen Gebärmutterhalskrebs entwickeln werden, was zu mehr als 4.200 Todesfällen führen wird.

Es wird am häufigsten zwischen 35 und 44 Jahren diagnostiziert, aber eine aktuelle Studie der Mayo-Klinik ergab, dass weniger als zwei Drittel der Frauen im Alter von 30 bis 65 Jahren nicht auf dem neuesten Stand der Gebärmutterhalskrebsvorsorge waren.

Diese Screenings erkennen präkanzeröse Veränderungen im Gebärmutterhals, bevor sie sich zu einer Krankheit entwickeln.

Zu diesen Veränderungen gehören normale Drüsenzellen, die sich in Plattenepithelzellen verwandeln, die nach Angaben der Canadian Cancer Society empfindlicher auf die Wirkung des menschlichen Papillomavirus (HPV) reagieren.

Ein weiterer Krebsvorläufer ist das Adenokarzinom in situ, d.h. wenn abnormale Zellen im Drüsengewebe gefunden werden, das Gebärmutter und Gebärmutterhals auskleidet.

Die aktuelle Norm für Screenings, insbesondere in Gebieten mit wenig Ressourcen, heißt Sichtprüfung mit Essigsäure.

Der Gebärmutterhals wird mit einer geschwächten Essiglösung abgetupft“, sagte Jennifer Loukissas, Leiterin der Kommunikation in der Abteilung für Krebsepidemiologie und Genetik bei NCI, gegenüber DailyMail.com.

Die Lösung wird HPV weiß und alle Zellen werden weiß, während Rosa normal ist. Aber Weiß kann eine Infektion, eine Entzündung oder ein Vorgeschwür sein. Deshalb ist es so schwierig, mit dem menschlichen Auge zu interpretieren.

Eine Studie aus dem Jahr 2003 ergab, dass der Test zu etwa 80 Prozent genau war, um diejenigen mit der Krankheit korrekt zu identifizieren, die positiv waren.

Um den Algorithmus zu trainieren, rekrutierte das Team mehr als 9.400 Frauen aus Costa Rica im Alter zwischen 18 und 94 Jahren.

Mehr als 60.000 Bilder wurden während der Gebärmutterhalskrebsvorsorge zwischen 1993 und 2000 aufgenommen und die Frau über einen Zeitraum von 18 Jahren beobachtet.

Das Team digitalisierte die Fotos und trainierte dann den Algorithmus, um zu erkennen, welche Veränderungen am Gebärmutterhals behandelt werden mussten und welche nicht für die neue Methode der automatisierten visuellen Auswertung.

Zuerst erhalten Sie[den Algorithmus], um den Gebärmutterhals zu erkennen“, sagte Senior-Autor Dr. Mark Schiffman von der Abteilung für Krebsepidemiologie und Genetik des NCI gegenüber DailyMail.com.

Du nimmst 80 Prozent der schlechten und guten Dinge und trainierst sie, um zu erkennen, dass „das“ schlecht ist und „das“ nicht schlecht ist. Dann nimmst du unabhängige 20 Prozent, die nicht miteinander verbunden sind, und schaust, ob sie den Unterschied erkennen können.

Das Team verwendete ein statistisches Modell, um seine Ergebnisse zu quantifizieren, die als Bereich unter der Kurve bezeichnet werden. Eine AUC von 0,5 bedeutet, dass sie ungefähr derselbe ist wie das Schätzen und eine AUC von 1,0 bedeutet perfekte Genauigkeit.

Das KI-Tool erreichte bei der Identifizierung von Präkanzerosen einen AUC von 0,91, etwa 1,3 mal besser als die Überprüfung von menschlichen Experten, die einen AUC von 0,69 erreichten.

Auch die Pap-Tests schnitten schlechter ab und erreichten einen AUC von 0,71.

Mit einem menschlichen Experten ist es offen für Interpretationen, und obwohl das Gehirn gut darin ist, Muster zu erkennen, sind die neuronalen Netze besser“, sagt Loukissas.

„Es würde das Screening und die Triage an Orten, an denen sie es derzeit nicht sind, kostengünstiger machen.

Für die Zukunft hoffen die Forscher, das Programm auf ein Handy zu übertragen, so dass jede Frau in jedem Land in der Lage sein wird, ein Foto von ihrem Gebärmutterhals zu machen und ihre Ergebnisse schnell zu erhalten.

Gebärmutterhalskrebs ist zu einem Problem der gesundheitlichen Ungleichheit geworden“, sagte Dr. Schiffman.

In Malawi bekommen fünf Prozent der Frauen Gebärmutterhalskrebs in ihrem Leben. In den USA ist es ein Zehntel davon.

Wir haben also etwas sehr Einfaches, sehr Günstiges, das überall dort eingesetzt werden kann, wo der HPV-Impfstoff die Menschen nicht erreicht und wo gute Tests die Menschen nicht erreichen.

Die Studie folgt einer wachsenden Zahl von Forschern, die festgestellt haben, dass die künstliche Intelligenz die Arbeit von Ärzten verbessern kann.

Diese Woche fanden zwei separate Studien der Mayo Clinic und der Stanford University heraus, dass die KI in der Lage war, unregelmäßige Herzrhythmen und das Frühstadium der Herzinsuffizienz zu identifizieren.

In einigen Fällen hat das KI-Modell dies bis zu 15 Prozent genauer getan als die von den von der Behörde zertifizierten Kardiologen analysierten EKG-Ergebnisse.

Tekk Tv

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