Go to ...

www.nzn24.pl

Dobra nauka i dobre prawo

RSS Feed

28 czerwca 2017

Komputer diagnozuje lepiej od lekarzy


Nowoczesne technologie oddają w ręce lekarzy coraz doskonalsze narzędzia diagnostyczne. Ale, jak mówią sami lekarze, żadne z nich nie jest w stanie zastąpić człowieka, żadne nie postawi diagnozy lepiej niż lekarz. Czy aby na pewno? Naukowcy wykazali właśnie, że samo-uczące się algorytmy sztucznej inteligencji lepiej niż lekarze potrafią przewidzieć nadchodzący atak serca. Szerokie zastosowanie takich algorytmów może uratować tysiące, a może i miliony ludzi rocznie.

Diagnostyka komputerowa daje super diagnozę

Każdego roku miliony osób umierają na choroby układu krążenia. Lekarze, których zadaniem jest wcześniejsze wykrycie tych chorób, korzystają z zaleceń opisujących czynniki ryzyka. Na przykład w USA używa się dokumentu przygotowanego przez American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA), który wymienia osiem czynników ryzyka, w tym wiek, poziom cholesterolu czy ciśnienie krwi. Na ich podstawie lekarze muszą określić ryzyko wystąpienia choroby.

Jest to jednak podejście mocno uproszczone. Czynnikami ryzyka są też np. przyjmowane przez pacjenta leki, choroby współwystępujące czy styl życia. „W systemach biologicznych mamy do czynienia z olbrzymią liczbą interakcji. Część z nich jest sprzeczna z intuicją. Na przykład w niektórych przypadkach duża ilość tłuszczu może chronić przed chorobą serca. Komputery pozwalają nam je zbadać” – mówi epidemiolog Stephen Weng z brytyjskiego University of Nottingham.

Weng i jego koledzy postanowili porównać skuteczność zaleceń ACC/AHA ze skutecznością czterech samouczących się algorytmów: random forest, regresji logistycznej, gradientowej metody agregacyjnej i sieciami neuronowymi. Wszystkie te metody samodzielnie przeanalizowały olbrzymią liczbę danych i samodzielnie, bez pomocy człowieka, miały wyciągać z nich wnioski. Komputery miały do dyspozycji bazę danych 378 256 brytyjskich pacjentów. Miały wśród nich wyłowić te osoby, które były narażone na choroby układu krążenia.

Najpierw algorytmy miały samodzielnie się uczyć. W tym celu wykorzystały dane 295 267 pacjentów i na tej podstawie wyszukiwały wzorce oraz tworzyły własne „zalecenia”. Później testowały te wzorce i zalecenia na pozostałej części pacjentów. Zadanie maszyn było następujące: mając do dyspozycji dane z roku 2005 miały określić, u których z pacjentów w ciągu kolejnych 10 lat pojawiły się choroby serca. Odpowiedzi maszyn i diagnozy lekarzy z roku 2005 porównano z wynikami tychże pacjentów z roku 2015. Lekarze, którzy przed laty diagnozowali pacjentów, korzystali ze wspomnianych już 8-punktowych zaleceń ACC/AHA. Maszyny samodzielnie budowały sobie zalecenia, składające się z 22 czynników ryzyka, biorąc pod uwagę m.in. pochodzenie etniczne, występowanie reumatyzmu czy chorób nerek.

Porównanie wyników wykazało, że wszystkie cztery algorytmy poradziły sobie lepiej niż lekarze korzystający z ACC/AHA. Za pomocą metody statystycznej AUC, w której uzyskanie 1.0 punktu oznacza 100-procentową skuteczność, stwierdzono, że skuteczność ACC/AHA wynosi 0,728. Skuteczność algorytmów wynosiła 0,745-0,764. Najlepszy za algorytmów, sieci neuronowe, wykrył o 7,6% przypadków więcej niż lekarze i wszczął o 1,6% mniej fałszywych alarmów. W testowej próbce 83 000 pacjentów oznacza to szansę na uratowanie życia dodatkowym 355 osobom.

Nowe technologie w służbie ludziom

Co interesujące, maszynowe algorytmy uznawały, że np. choroby umysłowe czy doustne przyjmowanie kortykosteroidów są jednymi z najsilniejszych czynników ryzyka chorób układu krążenia. Jednak nie są one w ogóle wymieniane w ACC/AHA. Z drugiej strony żaden z algorytmów nie uznał cukrzycy za czynnik ryzyka, a ACC/AHA uznaje tę chorobę za jeden z najważniejszych czynników.

Pozostaje tylko pytanie, czy lekarze będą chcieli korzystać z pomocy maszyn. Wielu z nich jest bardzo dumnych ze swojej wiedzy oraz doświadczenia i trudno im będzie przyznać się, że maszyna może lepiej zdiagnozować pacjenta. Wielu jednak jest bardzo otwartych i chętni skorzystają z pomocy najnowszych technologii w celu postawienia lepszej diagnozy.

Autorstwo: Mariusz Błoński
Na podstawie: ScienceMag.org

Najważniejsze petycje I nzn24.pl

Obecnie prowadzimy następujące kampanie i zbieranie podpisów pod petycjami:

  1. W obronie medycyny naturalnej i tradycyjnych systemów medycznych

2. Petycja o broń dla Polaków do Prezydenta Andrzeja Dudy


3. Petycja o odebranie koncesji na nadawanie zakłamanej stacji tvn

Prosimy prześlij dalej nasz artykuł:
27

Tags: , ,

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *

Więcej artykułów od:..diagnostyka