Ačkoliv zatím není výzkum ještě využitelný v praxi, k tomu bude potřeba ještě mnoho měsíců, případně let dalších testů, může v budoucnu objevený systém vést k lepší léčbě rakoviny.
Výzkum publikovali pro AACR vědci z univerzity v Ósace. Využili k tomu konvoluční neuronovou síť (CNN), relativně běžnou metodu hlubokého učení; použili ji pro analýzu obrazu. CNN jsou vytvářeny na základě způsobu, kterým člověk vnímá obraz, dokáží tedy rozeznávat i jemné rozdíly a komplexní prvky.
Aplikace umělé inteligence k výzkumu rakoviny a zhoubných nádorů není ničím novým, pokroky v této oblasti přichází každý týden.
Schopnost rozpoznat konkrétní nádory a jejich původ je podstatným posunem vpřed – systém dokáže kupříkladu poznat, zda je nádor rezistentní vůči radioterapii; pokud ano, pacient by ozařování nemusel podstupovat. V současnosti je rozpoznávání druhu nádorů založené na lidské expertíza, která však není neomylná a je časově náročná.
V této studii dokázali japonští vědci rozřadit buňky do pěti kategorií. CNN byla trénována na databázi 8 000 mikroskopických skenů obsahujících dané rakovinové buňky. Validace probíhala prostřednictvím 2 000 dalších obrázků.
Konvoluční neuronová síť hlubokého učení byla schopna správně buňky rozpoznat v 96 % případů. Další výzkum bude pro zdokonalení metody ještě potřeba, do budoucna by však mohl znamenat další zlepšení diagnózy v boji proti rakovině.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU