• nátha
    • Kutatók vizsgálják komolyan, létezik-e férfinátha?

      Kutatók vizsgálják komolyan, létezik-e férfinátha?

    • A nátha ellen a mai napig nem tudunk mit tenni

      A nátha ellen a mai napig nem tudunk mit tenni

    • Két náthagyógyszert el kellene felejteni - tiltás lehet a végük

      Két náthagyógyszert el kellene felejteni - tiltás lehet a végük

  • melanóma
    • Drámai mértékben nő a melanomás esetek száma

      Drámai mértékben nő a melanomás esetek száma

    • Fényvédelem, önvizsgálat és tudás: együtt védenek a bőrrák ellen

      Fényvédelem, önvizsgálat és tudás: együtt védenek a bőrrák ellen

    • A Szigeten is keresd a „rút kiskacsát”!

      A Szigeten is keresd a „rút kiskacsát”!

  • egynapos sebészet
    • Egynapos sebészet Pakson: hamarosan újraindulhat az ellátás?

      Egynapos sebészet Pakson: hamarosan újraindulhat az ellátás?

    • A kecskeméti kórház orvosa lett az Egynapos Sebészeti Tagozat elnöke

    • Egy év alatt több mint 3000 műtét a kecskeméti egynapos sebészeten

      Egy év alatt több mint 3000 műtét a kecskeméti egynapos sebészeten

Az MI szinte tökéletesen szúrta ki a tüdőrákot a CT-felvételeken

Lapszemle 2023.05.11 Forrás: hvg.hu
Az MI szinte tökéletesen szúrta ki a tüdőrákot a CT-felvételeken

Minden csomóról 0,87-es pontossággal tudta megállapítani az MI, hogy daganatos elváltozás-e, ami jobb arány, mint az eddig kidolgozott modelleké.

Az Imperial College London és a szintén londoni székhelyű brit Rákkutató Intézet tudósai olyan mesterséges intelligenciát (MI) alkottak, amely képes pontosan azonosítani a rákos megbetegedést. Mindez egy olyan projekt része, amelynek célja, hogy felgyorsítsák a betegség diagnosztizálását és a kezelését – összegez a The Guardian cikke nyomán a hvg.hu.

A csapat körülbelül 500 olyan beteg CT-vizsgálatát mutatta meg az MI-nek, akik tüdejében nagyobb csomókat találtak. Az algoritmusok segítségével létfontosságú információkat lehet kinyerni az emberi szem által nem könnyen észrevehető felvételekből. A modellt ezután tesztelték, hogy képes-e pontosan azonosítani a daganatos csomókat.

Azt, hogy mennyire pontos az MI, a kutatók az area under the curve (AUC) nevű módszer segítségével igyekeztek megállapítani. Az 1-es AUC a tökéletes modellt jelzi, míg egy 0,5-ös akkor várható, ha véletlenszerűen tippel.

A tesztek azt mutatták, hogy minden csomóról 0,87-es pontossággal tudta megállapítani az MI, hogy daganatos elváltozás-e. Ez jobb arány, mint az eddig kidolgozott modellek. A kutatók most azt tervezik, hogy a jövőben a klinikai betegeknél is kipróbálják a technológiát, hogy kiderüljön, ott mennyire pontos.