Výzkumná skupina Alibaba vytvořila model umělé inteligence s otevřeným zdrojovým kódem, který dokáže identifikovat téměř 150 břišních stavů – včetně rakoviny – čtením skenů počítačové tomografie (CT), což je nejnovější krok v rozšiřujícím se programu lékařské AI čínské technologické skupiny.
Model nazvaný Damo Radar byl vyvinut Damo Academy, výzkumným ústavem Alibaba, a popsán ve studii publikované ve čtvrtek v časopise Science, podle South China Morning Post. Institut oznámil vydání open-source v pátek. Na rozdíl od uzavřených komerčních systémů si mohou nemocnice a výzkumní pracovníci stáhnout, zkontrolovat a upravit model s otevřeným zdrojovým kódem – distribuční model, který by mohl urychlit přijetí na klinikách, které by nikdy nemohly licencovat proprietární diagnostický nástroj. For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.
Všeobecný model pro lékařské zobrazování
Damo Radar je model zrakového jazyka navržený tak, aby analyzoval kontrastní CT skeny pokrývající 18 břišních orgánů a identifikoval širokou škálu nemocí a dalších abnormalit, včetně maligních nádorů, uvedl institut. Jeho tvůrci jej popisují jako „první světový model všeobecného lékařského zobrazování na expertní úrovni“ – jediný systém určený k přečtení mnoha různých nálezů spíše než úzký nástroj vyškolený k rozpoznání jedné nemoci.
Tato obecná ambice jej odlišuje od většiny dosud nasazených lékařských systémů umělé inteligence, které byly obvykle sestaveny a ověřeny pro jediný úkol, jako je detekce jednoho typu nádoru. Jediný model, který zahrnuje 146 různých klinických nálezů, pokud obstojí mimo laboratoř, by mohl změnit ekonomiku nasazení AI na radiologických odděleních, kde se spojení tuctu jednoúčelových nástrojů ukázalo jako nepraktické.
Model byl trénován na CT skenech spárovaných s klinickými zprávami, což je přístup, který učí systém propojit to, co se objeví na obrázku, s jazykem, který lékaři používají k popisu. Výzkumný tým uvedl, že tréninková metoda by mohla být nakonec rozšířena na další typy lékařského zobrazování, uvádí Post.
Testováno proti pracujícím radiologům
Titulní čísla pocházejí z hodnocení téměř 40 000 reálných zkoušek. U 146 klinických nálezů dosáhl Damo Radar průměrné plochy pod křivkou (AUC) 0,913, což je statistická míra diagnostického výkonu, ve kterém 1,0 představuje dokonalou přesnost, uvádí studie.
Největší pozornost přitáhne srovnání s lidskými čtenáři. Ve studii zahrnující 26 radiologů z více nemocnic průměrná přesnost modelu přesáhla podle výzkumu 23 účastníků. A když radiologové pracovali s pomocí modelu, zlepšili svou schopnost předcházet zmeškaným diagnózám o 10 procent a zkrátili čas potřebný na jeden případ o více než 30 procent, uvedla Damo Academy.
Výzkum zahrnoval několik institucí vedle Alibaba, včetně nemocnice přidružené k Zhejiang University. Publikace v Science, jeden z nejselektivnějších vědeckých časopisů, dává výsledkům úroveň externího prověření, kterou srovnávací testy sponzorované dodavatelem často postrádají – ačkoli reálný výkon vždy závisí na skenech, vybavení a populaci pacientů, které nemocnice skutečně vidí.
Proč záleží na open-sourcingu
Otevřené uvolnění závaží je pozoruhodnou volbou pro lékařsky citlivou technologii. Proprietární prodejci obvykle udržují lékařské modely uzavřené s odkazem na nařízení a bezpečnost. Otevřená verze umožňuje nezávislým výzkumníkům zkoumat režimy selhání, umožňuje nemocnicím provozovat model na jejich vlastní infrastruktuře bez odesílání dat pacientů externímu dodavateli a poskytuje menším zařízením přístup ke schopnostem jinak vyhrazeným pro velké nemocniční systémy.
Znamená to také, že Alibaba má menší kontrolu nad tím, jak se model používá. Otevřená dostupnost není klinickým schválením: regulační orgány v každé jurisdikci budou stále rozhodovat o tom, zda a jak lze model nasadit u pacientů, a nemocnice jej budou muset ověřit na svém vlastním zařízení a populaci.
Jedno upozornění, které stojí za zmínku: South China Morning Post je ve vlastnictví společnosti Alibaba, což list uvádí ve své vlastní zprávě. Zveřejnění základní studie v Science poskytuje nezávislé potvrzení samotného výzkumu, ale rámec pátečního oznámení nevyhnutelně pochází ze strany společnosti.
Širší lékařská AI Push společnosti Alibaba
Damo Radar není prvním krokem Alibaby v oblasti diagnostického zobrazování. Damo Academy strávila poslední roky vývojem screeningových nástrojů AI, které mají lékařům pomoci identifikovat rakovinu slinivky, žaludku a kolorektálního karcinomu a také disekce aorty, uvádí Post. V dubnu tato divize vydala model nazvaný Coca, který byl vyvinutý ve spolupráci s institucemi včetně Guangdong General Hospital, o kterém společnost uvedla, že je citlivější než radiologové při odhalování raného stádia kolorektálního karcinomu na CT vyšetřeních.
Pokrok od screenerů jednotlivých nemocí k obecnému modelu odráží širší sázku: že velké modely vizuálního jazyka trénované na spárovaných obrázcích a zprávách mohou absorbovat práci s rozpoznáváním vzorů, která v současnosti vyžaduje omezený čas specialistů. Nedostatek radiologů je akutní v mnoha zdravotnických systémech a screeningové programy generují mnohem více skenů, než mohou specialisté číst se stejnou pozorností.
Co přijde dál
Vydání s otevřeným zdrojovým kódem je začátek, nikoli nasazení. Nemocnice, které zvažují tento model, budou potřebovat místní ověření na svých vlastních skenech a klinické použití bude záviset na regulačním přezkumu země od země. Důkazy zveřejněné tento týden – téměř 40 000 zkoušek v reálném světě, přímé srovnání s pracujícími radiology a hlášené 30procentní zkrácení doby čtení s pomocí umělé inteligence – dávají Damo Radar silnější základ než většina modelů, které debutují jako tiskové zprávy. Zda se všeobecné lékařské zobrazovací modely stanou standardními nemocničními nástroji nebo zůstanou milníky výzkumu, bude záviset na tom, jak si povedou v horším prostředí každodenní klinické praxe.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
