האלגוריתם של גוגל ניצח רדיולוגים בזיהוי מדויק של סרטן השד

בשנתיים האחרונות גוגל ערכה מחקר במסגרתו אלגוריתם שפיתחה ׳התחרה׳ מול רדיולוגים בניתוח בדיקות ממוגרפיה, והציג ביצועים מדויקים יותר

Hospital

מקור: Unsplash

​גוגל פותחת את שנת 2020 עם בשורות די אופטימיות, ומשתפת בתוצאות ניסוי שהיא ערכה שמטרתו לסייע לרדיולוגים לזהות גידולים סרטניים בשד באופן מדויק יותר. לדבריה, במקרים רבים המערכת שהיא פיתחה, המבוססת על בינה מלאכותית, הייתה מדויקת יותר מהגורמים האנושיים.

לצמצם התראות שווא

סרטן השד הוא אחד מגורמי המוות הנפוצים ביותר בקרב נשים; אם לפני כמה שנים הסטטיסטיקה עמדה על 1 מ-9 שעשויה לחלות במחלה, היום האחוזים גבוהים יותר ועומדים על 1 מ-8 נשים שיחלו במחלה במהלך חייהן בארה״ב. אחת הדרכים להביס בהצלחה את המחלה היא באמצעות זיהוי מוקדם, ולכן מידי שנה מתבצעות ברחבי בריטניה ובארה״ב יחד 42 מיליון בדיקות ממוגרפיה – צילום רנטגן של השד. מדובר בשיטה המשמשת כבדיקת סקר גנרית הנפוצה במדינות מערביות רבות בהן ישראל, שבה נהוג לבצע בדיקה שכזו מידי שנתיים – החל מגיל 50.

אלא שניתוח של צילומי רנטגן היא משימה לא פשוטה גם עבור מומחים בעלי ניסיון רב, ולעיתים קרובות בדיקות אלו לא מנותחות כראוי (מה שנקרא – False Positive/negative).כתוצאה מכך, נשים יכולות לקבל תשובה חיובית – כלומר, שהתגלה גילוי ממאיר בגופן, למרות שבפועל – לא קיים אחד כזה (או שהוא שפיר), ולהיפך. האבחונים השגויים הללו יוצרים לחץ אדיר או לחילופין תקוות שווא בקרב נשים, ומובילים לעיכוב באיתור וטיפול במקרים דחופים, מה שבסופו של דבר מקטין את סיכויי ההחלמה של הנשים החולות, או מוביל לטיפול מיותר בנשים בריאות.


לקריאה נוספת:

חוקרים ב-MIT פיתחו כלי AI שיודע לחזות סרטן 5 שנים מראש


היי-טק, סטארטאפים וטכנולוגיה - רוצים להקדים את כולם? היי-טק, סטארטאפים וטכנולוגיה - רוצים להקדים את כולם? להורדת אפליקציית גיקטיים לאייפון ולאנדרואיד לחצו כאן

במהלך השנתיים האחרונו גוגל חברה לגופי מחקר קליניים בארה״ב ובבריטניה על מנת לראות האם בינה מלאכותית יכולה לסייע בגילוי מדויק יותר של סרטן השד. המודל שפותח עבר הכשרה ונבדק על מאגר הכולל בדיקות ממוגרפיה אנונימיות של 90,000 נשים בארה״ב ובריטניה – שכבר נותחו באופן מקצועי. לאחר מכן, המודל המאומן ניתח תמונות של כ-30,000 נשים, ותוצאות הניתוח שלו הושוו לאלו של הרדיולוגים שניתחו את הצילומים במקור.

לפי גוגל, המערכת המלאכותית שהיא פיתחה הייתה מדויקת יותר מהעין האנושית; אחוז ה-false positives היה נמוך יותר ב-5.7% בארה״ב ו-1.2% בבריטניה – כלומר, הוצגה הפחתה במצבים בהם אותרו גידולים שלבסוף התבררו כלא סרטניים. בצד השני, ה-False negatives – אי זיהוי של גידול סרטני למרות שבפועל הוא קיים – הבינה המלאכותית סייעה להפחית את המצבים האלו ב-9.4% בארה״ב וב-2.7% בבריטניה. מדובר בנתונים די מרשימים שכן בעוד שלרדיולוגים היה מידע מקדים על המטופלות (כמו היסטוריה רפואית למשל), מערכת ה-AI התבססה אך ורק על ניתוח התצלום.

אמנם תוצאות המחקר האחרון הן אופטימיות ומעודדות, אבל יקח עוד זמן רב עד שמערכת בינה מלאכותית תחליף באופן מוחלט את הרדיולוג, שכן מדובר בתהליך ארוך שדורש עוד מחקר רב ואישורים רגולטוריים. לפחות בשלב הראשוני, התכנון הוא להשתמש באלגוריתם בעיקר ככלי עזר. גוגל לא לבד ולא מעט סטארטאפים ישראליים פועלים בתחום: IMedis שמנתחת תצלומי CT כדי לזהות סימנים מקדימים למחלות; Zebra Medical הותיקה שמפתחת מנוע מבוסס ביג דאטה לאבחון מדויק ומהיר יותר של בדיקות דימות; ו-AIdoc שמכווינה את הרדיולוג לאיזורים שדורשים התייחסות בבדיקה.

Avatar

הילה חיימוביץ׳

גיקית, Deal With It

הגב

4 תגובות על "האלגוריתם של גוגל ניצח רדיולוגים בזיהוי מדויק של סרטן השד"

avatar
Photo and Image Files
 
 
 
Audio and Video Files
 
 
 
Other File Types
 
 
 

* היי, אנחנו אוהבים תגובות!
תיקונים, תגובות קוטלות וכמובן תגובות מפרגנות - בכיף.
חופש הביטוי הוא ערך עליון, אבל לא נוכל להשלים עם תגובות שכוללות הסתה, הוצאת דיבה, תגובות שכוללות מידע המפר את תנאי השימוש של Geektime, תגובות שחורגות מהטעם הטוב ותגובות שהן בניגוד לדין. תגובות כאלו יימחקו מייד.

סידור לפי:   חדש | ישן | הכי מדורגים
סטודנטית
Guest

תודה על הבאת הידיעה :) אני בדיוק בכתיבת סמינריון על נושא זה במסגרת התואר מדמ”ח. לגלות זאת במהלך הכתיבה, רק מקדמת את המוטיבציה שהנושא שבחרתי שחשוב לי גם חשוב לחברה כל כך מייצגת בעולם הטכנולוגי וגם לראות שישראל שוב על המפה העולמית מבחינת סטארט-טפ.

שטינקר אקדמי
Guest

אבל אל תעתיקי את הכתבה מילה במילה, תשני קצת :)

hold your horses
Guest

משום מה יש לי הרגשה שהמספרים משקרים, תאורטית יש קבוצת ולידציה ואחוזי ההצלחה אומרים לנבא הצלחה במציאות, בפועל לא כך הדבר
אנחנו רואים את זה בנושא של זיהוי פנים כאשר האלגוריתם מגיע כבר ל 97% הצלחה במבחנים אבל התוצאות בשטח לפי דיווחי ממשלות מתקרבות יותר ל80% הצלחה
שלא לדבר על רכבים אוטונומים שעדיין מבלבלים בין הולך רגל לתיבת דואר
ויש את כל הנושא של adversarial attacks שכנראה קשור לזה
אז יש מקום לאופטימיות אבל יקח עוד כמה שנים עד שזה יהיה באמת יעיל

ג ג
Guest

עד כמה שאני מבין false negative זה כשמאבחנים שמשהו הוא לא (נגיד שהאלגוריתם טוען שכתם בצילום הוא לא סרטני) במצב שבו הכתם הוא כן (נגיד הכתם הוא כן גידול סרטני) ולא כפי שנכתב

wpDiscuz

תגיות לכתבה:

נותרו עוד
00
ימים
:
00
שעות
:
00
דקות
:
00
שניות
לכנס המפתחים הגדול בישראל