La IA prediu el càncer de pàncrees amb tres anys d'antelació
En breu
Un estudi publicat a la revista Cell Metabolism va trobar que la predicció precisa de tercers del càncer de pàncrees es pot fer 3 anys abans que es produeixi.
Investigadors s'han desenvolupat un model innovador d'IA que pot predir amb precisió el risc de desenvolupar càncer de pàncrees de les persones. Una IA desenvolupada per investigadors de la Universitat de Tòquio va ser capaç de marcar amb precisió els pacients amb risc de desenvolupar càncer de pàncrees durant els propers tres anys. Els metges que utilitzen els mètodes actuals per diagnosticar el càncer de pàncrees dubten a recomanar exàmens malgrat que és un càncer molt mortal i difícil de detectar.
Els investigadors van trobar que els models d'IA poden ajudar els metges a detectar el càncer de pàncrees. Com que sempre ha estat difícil d'entendre el risc d'aquesta malaltia en particular, una eina d'IA que pugui centrar-se en aquells amb més risc de càncer de pàncrees podria millorar la presa de decisions clíniques. La Societat Americana d'Oncologia Clínica calcula que el 56% de les persones diagnosticades de càncer de pàncrees moren a causa de la malaltia en cinc anys després de rebre el diagnòstic.
El càncer de pàncrees és difícil de trobar i tractar precoçment, de manera que el cribratge precoç és crucial. Molts tipus de càncer, inclosos els que són difícils de tractar precoçment, afecten els pacients, les famílies i el sistema sanitari. En aquest estudi, en aquest estudi, es va demostrar que 500 TC de persones que han tingut nòduls pulmonars, és a dir, creixements anormals de teixit cancerós, ajuden a alterar la trajectòria de la malaltia. De fet, l'aparició de nòduls pulmonars pot apuntar a la propagació del càncer de pàncrees als pulmons. Mitjançant els registres mèdics, els investigadors van poder identificar amb precisió les persones amb més probabilitats de ser diagnosticades amb càncer de pàncrees.
El model d'IA es va utilitzar per predir la probabilitat que les persones pateixin càncer de pàncrees a Dinamarca i als Estats Units. El model va utilitzar 6 milions de persones de Dinamarca i 3 milions de nord-americans com a punts de dades. La precisió del model es va mesurar generant una puntuació d'àrea sota la corba, o AUC. Les puntuacions del model s'utilitzen per determinar la precisió d'una prova. Una puntuació de 0 no té valor, 0.5 és tan precís com tirar una moneda i 1.0 indica un prova perfecta.
El model de Harvard va obtenir una puntuació de 0.88 per estimar el risc de càncer en els propers tres anys i 0.9 per detectar risc en els propers 12 mesos. També es va provar per veure si prediria més intervencions per a persones amb nòduls pulmonars que es considerarien un risc mitjà de desenvolupar càncer. Divuit de les 22 persones amb nòduls pulmonars que després van ser diagnosticades amb càncer de pàncrees havien estat avaluades com a alt risc de desenvolupar la malaltia.
Els metges dubten a recomanar ressonància magnètica, TC o ultrasons endoscòpics perquè són cars, incòmodes, requereixen molts recursos i són inexactes per trobar càncer. Tot i que aquestes eines no són precises en tots els casos, sembla que la intel·ligència artificial pot ajudar a fer que els metges les aprofitin al màxim.
- Els professionals sanitaris desconfien d'utilitzar la IA i ChatGPT for assessorament mèdic ja que un estudi recent ha revelat que la IA genera informació falsa quan es pregunta sobre el càncer. És important buscar fonts precises i fiables per obtenir assessorament mèdic.
Llegeix més articles relacionats:
- GPT-3: Pot predir realment el futur dels Estats Units durant els propers 5 anys?
- Microsoft i Google el 2023: l'enfrontament principal de l'any entre titans de l'IA
- The Sandbox estrena tres nous barris virtuals
renúncia
En línia amb la Directrius del projecte Trust, si us plau, tingueu en compte que la informació proporcionada en aquesta pàgina no pretén ni s'ha d'interpretar com a assessorament legal, fiscal, d'inversió, financer o de cap altra forma. És important invertir només el que et pots permetre perdre i buscar assessorament financer independent si tens dubtes. Per obtenir més informació, us suggerim que feu referència als termes i condicions, així com a les pàgines d'ajuda i assistència proporcionades per l'emissor o l'anunciant. MetaversePost es compromet a fer informes precisos i imparcials, però les condicions del mercat estan subjectes a canvis sense previ avís.
About The Autor
Damir és el líder d'equip, cap de producte i editor de Metaverse Post, que cobreix temes com AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3-camps relacionats. Els seus articles atrauen una audiència massiva de més d'un milió d'usuaris cada mes. Sembla ser un expert amb 10 anys d'experiència en SEO i màrqueting digital. Damir ha estat esmentat a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i altres publicacions. Viatja entre els Emirats Àrabs Units, Turquia, Rússia i la CEI com a nòmada digital. Damir va obtenir una llicenciatura en física, que creu que li ha donat les habilitats de pensament crític necessàries per tenir èxit en el paisatge en constant canvi d'Internet.
més articles
Damir és el líder d'equip, cap de producte i editor de Metaverse Post, que cobreix temes com AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3-camps relacionats. Els seus articles atrauen una audiència massiva de més d'un milió d'usuaris cada mes. Sembla ser un expert amb 10 anys d'experiència en SEO i màrqueting digital. Damir ha estat esmentat a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i altres publicacions. Viatja entre els Emirats Àrabs Units, Turquia, Rússia i la CEI com a nòmada digital. Damir va obtenir una llicenciatura en física, que creu que li ha donat les habilitats de pensament crític necessàries per tenir èxit en el paisatge en constant canvi d'Internet.
