Công nghệ AI giúp phân loại nguy cơ ung thư tiền liệt tuyến

Đăng vào 20/03/2019
Phương pháp cho phép các bác sĩ X quang xác định chính xác các lựa chọn điều trị cho bệnh nhân ung thư tuyến tiền liệt, giúp giảm những can thiệp lâm sàng không cần thiết.

Theo một nghiên cứu mới được công bố trên Scientific Reports, phương pháp mới kết hợp học máy và phương pháp sử dụng các thuật toán để trích xuất một lượng lớn các đặc điểm định lượng từ hình ảnh y tế (radiomics) sẽ giúp phân loại ung thư tiền liệt tuyến có nguy cơ cao hay thấp.

Tác giả chính của nghiên cứu, Tiến sỹ Gaurav Pandey từ trường Y Icahn tại Mount Sinai ở thành phố New York, Hoa Kỳ cho biết: "Bằng cách kết hợp chặt chẽ và có hệ thống giữa phương pháp học máy với radiomics, mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là cung cấp cho các bác sĩ X quang và nhân viên lâm sàng một công cụ dự đoán có thể giúp thực hành chăm sóc bệnh nhân hiệu quả và cá nhân hóa hơn”.

AI tiếp tục là một công cụ hữu hiệu trong chẩn đoán nhiều bệnh ung thư, bao gồm ung thư cổ tử cung, ung thư tử cung và ung thư phổi.

Ảnh minh họa

Pandey và các đồng nghiệp đã phát triển phương pháp cho phép các bác sĩ X quang xác định chính xác các lựa chọn điều trị cho bệnh nhân ung thư tuyến tiền liệt. Điều này có thể giúp giảm những can thiệp lâm sàng không cần thiết.

Phương pháp hiện tại được sử dụng để đánh giá nguy cơ ung thư tuyến tiền liệt - Hệ thống dữ liệu và báo cáo hình ảnh tiền liệt tuyến phiên bản 2 (PI-RADS v2) mang tính chủ quan, vì nó sử dụng hệ thống tính điểm năm điểm đánh giá các tổn thương tìm thấy trên MRI. PI-RADS v2, thường dẫn đến các cách hiểu và điểm số khác nhau ở mỗi bác sĩ X quang, có khả năng tạo ra các can thiệp không cần thiết.

Pandey và cộng sự kết hợp radiomics với máy học trong phương pháp của họ. Radiomics đã cho thấy hiệu quả trong cải thiện và cung cấp thông cần thiết liên quan đến các khối u vú lành tính và ác tính cho các bác sĩ X quang.

So với phương pháp PI-RADS v2, phương pháp học máy được thực hiện với độ chính xác cao, giá trị tiên đoán và độ nhạy cao (lần lượt là 0,86 đối với các nhóm bệnh nhân có nguy cơ cao và 0,72 đối với các nhóm bệnh nhân có nguy cơ thấp).

Theo ông Pand Pandey "Con đường dự đoán tiến triển ung thư tiền liệt tuyến với độ chính xác cao đang ngày càng được cải thiện và chúng tôi tin rằng phương pháp khách quan của chúng tôi là một tiến bộ rất cần thiết.

Đoàn Nga 

Theo aiin.healthcare

Tin khác