AI führt, als auch für erfahrene Radiologen bei der Erkennung Prostata Krebs

UCLA Forscher entwickelt haben, eine neue künstliche Intelligenz-system zu helfen Radiologen bei der Verbesserung Ihrer Fähigkeit zur diagnose Prostata-Krebs. Das system, genannt FocalNet, hilft bei der Identifizierung und Vorhersage der Aggressivität der Erkrankung die Auswertung der magnetischen Resonanz-Darstellung oder MRI-scans, und Sie tut es mit fast der gleichen Genauigkeit wie erfahrene Radiologen. In tests, FocalNet war 80.5 Prozent genau im Lesen von MRT, während Radiologen mit mindestens 10 Jahren Erfahrung wurden mit 83,9 Prozent genau.

Radiologen verwenden MRI, um zu erkennen und zu beurteilen, der die Aggressivität bösartiger Prostata-Tumoren. Allerdings dauert es in der Regel üben auf Tausende von scans, um zu erfahren, wie genau zu bestimmen, ob ein tumor bösartig oder gutartig sein und um genau zu schätzen, den Grad des Krebs. Darüber hinaus sind viele Krankenhäuser haben nicht die Ressourcen zur Umsetzung der hoch spezialisierte Ausbildung erforderlich für die Erkennung von Krebs, von MRIs.

FocalNet ist ein künstliches neuronales Netzwerk verwendet einen Algorithmus, der aus mehr als einer million trainierbar Variablen; es wurde entwickelt, um den UCLA-Forschern. Das team trainiert das system, indem er es zu analysieren, MRI-scans von 417 Männer mit Prostata-Krebs; scans wurden in das system eingespeist, so dass Sie lernen könnten, zu bewerten und zu klassifizieren Tumoren in einer konsistenten Art und Weise und haben Sie die Ergebnisse vergleichen, um die tatsächliche Pathologie Probe. Die Forscher verglichen die künstliche-Intelligenz-system Ergebnisse mit Lesungen von UCLA Radiologen, der hatte mehr als 10 Jahre Erfahrung.

Die Forschung deutet darauf hin, dass eine künstliche Intelligenz könnte das system sparen Sie Zeit und möglicherweise bieten diagnostische Leitlinien für weniger erfahrene Radiologen.