Brațul de cercetare al Alibaba a creat în sursă deschisă un model de inteligență artificială care poate identifica aproape 150 de afecțiuni abdominale – inclusiv cancere – prin citirea tomografiei computerizate (CT), cel mai recent pas în programul de IA medicală în expansiune al grupului de tehnologie chinez.
Modelul, numit Damo Radar, a fost dezvoltat de Academia Damo, institutul de cercetare al Alibaba și descris într-un studiu publicat joi în revista Science, potrivit South China Morning Post. Institutul a anunțat vineri lansarea open-source. Spre deosebire de sistemele comerciale închise, un model open-source poate fi descărcat, inspectat și adaptat de către spitale și cercetători - un model de distribuție care ar putea accelera adoptarea în clinici care nu ar putea niciodată licenția un instrument de diagnosticare proprietar. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Un model generalist pentru imagistica medicală
Radarul Damo este un model de limbaj vizual conceput pentru a analiza scanările CT cu contrast, care acoperă 18 organe abdominale și pentru a identifica o gamă largă de boli și alte anomalii, inclusiv tumori maligne, a spus institutul. Creatorii săi îl descriu drept „primul model de imagistică medicală generalistă la nivel de experți din lume” – un sistem unic menit să citească multe descoperiri diferite, mai degrabă decât un instrument îngust antrenat pentru a identifica o singură boală.
Această ambiție generalistă îl diferențiază de majoritatea sistemelor medicale de inteligență artificială implementate până acum, care au fost de obicei construite și validate pentru o singură sarcină, cum ar fi detectarea unui tip de tumoră. Un singur model care cuprinde 146 de descoperiri clinice distincte, dacă se menține în afara laboratorului, ar putea schimba economia implementării AI în departamentele de radiologie, unde combinarea a 1 duzină de instrumente cu un singur scop s-a dovedit nepractic.
Modelul a fost instruit pe scanări CT asociate cu rapoarte clinice, o abordare care învață sistemul să conecteze ceea ce apare pe o imagine cu limbajul pe care clinicienii îl folosesc pentru a o descrie. Echipa de cercetare a spus că metoda de antrenament ar putea fi în cele din urmă extinsă la alte tipuri de imagistică medicală, potrivit Post.
Testat împotriva radiologilor care lucrează
Cifrele principale provin din evaluarea a aproape 40.000 de examinări din lumea reală. Pe parcursul a 146 de constatări clinice, Damo Radar a atins o zonă medie sub curbă (AUC) de 0,913, o măsură statistică a performanței diagnosticului în care 1,0 reprezintă acuratețea perfectă, a raportat studiul.
Comparația cu cititorii umani va atrage cea mai mare atenție. Într-un studiu care a implicat 26 de radiologi din mai multe spitale, precizia medie a modelului a depășit-o pe cea a 23 dintre participanți, potrivit cercetării. Iar atunci când radiologii au lucrat cu ajutorul modelului, și-au îmbunătățit capacitatea de a preveni diagnosticele ratate cu 10%, reducând în același timp timpul necesar per caz cu mai mult de 30%, a spus Academia Damo.
Cercetarea a implicat mai multe instituții alături de Alibaba, inclusiv un spital afiliat la Universitatea Zhejiang. Publication in Science, una dintre cele mai selective reviste științifice, dă rezultatelor un nivel de verificare externă de care adesea lipsește criteriile de referință sponsorizate de furnizori – deși performanța în lumea reală depinde întotdeauna de scanările, echipamentele și populația de pacienți pe care un spital le vede de fapt.
De ce contează sursele deschise
Eliberarea greutăților în mod deschis este o alegere notabilă pentru tehnologia sensibilă din punct de vedere medical. Furnizorii proprietari țin de obicei modelele medicale închise, invocând reglementări și siguranță. Lansarea deschisă permite cercetătorilor independenți să analizeze modurile de defecțiune, permite spitalelor să ruleze modelul pe propria infrastructură fără a trimite datele pacientului către un furnizor extern și oferă facilităților mai mici acces la capabilități altfel rezervate sistemelor mari de spitale.
De asemenea, înseamnă că Alibaba exercită mai puțin control asupra modului în care este utilizat modelul. Disponibilitatea deschisă nu este o aprobare clinică: autoritățile de reglementare din fiecare jurisdicție vor decide în continuare dacă și cum modelul poate fi implementat pe pacienți, iar spitalele vor trebui să-l valideze pe propriile echipamente și populații.
Un avertisment demn de remarcat: South China Morning Post este deținut de Alibaba, fapt pe care ziarul îl dezvăluie în propriul raport. Publicarea studiului de bază în Science oferă o confirmare independentă a cercetării în sine, dar încadrarea anunțului de vineri vine inevitabil din partea companiei.
Pushul AI medical mai amplu al Alibaba
Damo Radar nu este prima mișcare a Alibaba în imagistica de diagnosticare. Academia Damo a petrecut ultimii ani dezvoltând instrumente de screening AI pentru a ajuta medicii să identifice cancerele pancreatice, stomacale și colorectale, precum și disecțiile de aortă, potrivit Post. În aprilie, divizia a lansat un model numit Coca, dezvoltat în colaborare cu instituții, inclusiv Spitalul General Guangdong, despre care compania a spus că este mai sensibil decât radiologii în identificarea cancerului colorectal în stadiu incipient pe tomografii.
Progresia de la screening-ul cu o singură boală la un model generalist reflectă un pariu mai larg: că modelele mari de limbaj vizual antrenate pe imagini și rapoarte pereche pot absorbi munca de recunoaștere a modelelor care necesită în prezent timp limitat de specialitate. Lipsa radiologilor este acută în multe sisteme de sănătate, iar programele de screening generează mult mai multe scanări decât pot citi specialiștii cu aceeași atenție.
Ce urmează
O versiune open-source este un început, nu o implementare. Spitalele care iau în considerare modelul vor avea nevoie de validare locală pentru propriile scanări, iar utilizarea clinică va depinde de revizuirea reglementară, țară de țară. Dar dovezile publicate în această săptămână – aproape 40.000 de examene din lumea reală, o comparație directă cu radiologii care lucrează și o reducere raportată cu 30% a timpului de citire cu ajutorul AI – oferă Damo Radar o bază mai solidă decât majoritatea modelelor care debutează ca comunicate de presă. Dacă modelele de imagistică medicală generalistă devin instrumente standard ale spitalelor sau rămân repere ale cercetării, va depinde de modul în care acestea funcționează în mediul mai dezordonat al practicii clinice de zi cu zi.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
