Машинное обучение определяет повреждения груди, вероятно, чтобы стать раком

Рискованные повреждения груди – диагностированные биопсией повреждения, каковые несут повышенный риск развития в рак. Из-за того риска хирургическое удаление довольно часто – предпочтительный вариант лечения. Но большое количество рискованных повреждений не воображают угрозу судьбы больного и смогут быть безопасно проверены с последующим отображением, экономя осложнения и пациентов затраты, которые связаны с хирургией.

«Имеется разные типы рискованных повреждений», сообщили радиолог и автор исследования Мэниша Баль, Врач медицины, M.P.H., из Медицинской школы Центральной поликлиники Массачусетса (MGH) и Гарварда, обоих в Бостоне. «Большая часть учреждений рекомендует хирургическое вырезание для рискованных повреждений, таких как нетипичная гиперплазия протока, для которой риск модернизации рака образовывает примерно 20 процентов. Для других типов рискованных повреждений риск модернизации варьируется в полной мере мало по лечению и литературе больных, включая ответ о том, удалить ли либо разглядеть повреждение, варьируется через способы».Врач Баль и коллеги в MGH изучили применение инструмента машинного обучения, дабы выяснить рискованные повреждения, каковые являются в низком риске для модернизации рака.

Изучение следовало из тесного сотрудничества между исследователями в Массачусетском технологическом университете (MIT) Лаборатория и Информатика ИИ в Кембридже, эксперты и Массачусетс по отображению груди в MGH.«Потому, что диагностические инструменты неточны, имеется понятная тенденция для докторов сверхпроверить на рак молочной железы», сообщила соавтор Регина Барзилей, врач философии, доктор наук Delta Electronics Информатики и Электротехники в MIT. «В то время, когда имеется это большое количество неуверенности в данных, машинное обучение – совершенно верно инструмент, что мы должны улучшить обнаружение и не допустить сверхлечение».

Машинное обучение – тип ИИ, в котором модель машинально обучается и улучшается на базе прошлого опыта. Модель, созданная исследователями, проанализировала классические факторы риска, такие как гистология повреждения и терпеливый возраст, наровне с несколькими характерными изюминками, включая слова, каковые появляются в тексте из отчета о патологии биопсии.

Исследователи научили модель на группе больных с доказанными биопсии рискованными повреждениями, каковые перенесли операцию либо по крайней мере двухлетнее продолжение отображения. Из 1 006 рискованных определенных повреждений, 115, либо 11 процентов, были модернизированы до рака.По окончании обучения модель машинного обучения на двух третях рискованных повреждений исследователи удостоверились в надежности его на оставлении 335 повреждениями. Модель верно предсказала 37 из этих 38 повреждений, либо 97 процентов, каковые были модернизированы до рака.

Исследователи кроме этого нашли, что применение модели окажет помощь избежать практически одной трети мягких операций.Модель машинного обучения выяснила условия «очень сильно» и «очень сильно нетипичный» в тексте отчетов о патологии, как связано с громадным риском модернизации рака.«Отечественное изучение предоставляет ‘подтверждение понятия’, что машинное обучение может не только уменьшить ненужную хирургию на практически одну треть в этом определенном терпеливом населении, вместе с тем и может поддержать более целенаправленные, персонализированные подходы к уходу за больным», сообщили ведущий создатель газеты, Констанс Леман, Врач медицины, врач философии, учитель в Медицинской школе Гарварда и директор по Отображению Груди в MGH.

«Отечественная цель пребывает в том, дабы применить инструмент в клинических параметрах настройки, дабы оказать помощь сделать больше обоснованных ответов, довольно которых будут смотреть за больными и что перейдет к хирургии», добавил врач Баль. «Я полагаю, что мы можем извлечь пользу из машинного обучения, дабы сказать клиническому принятию ответа и в конечном итоге улучшить уход за больным».

Назад

Беспроводной переносной спектрометр передает данные к смартфону: простой в использовании спектрометр стоит меньше чем 300$, открывает перспективу для отдаленной медицинской диагностики

Далее

Как чип за 10$ превращает 2-е машины ультразвука в 3d устройства отображения: недорогая модернизация могла более легко младенцы изображения, больные травмой, которые не могут быть перемещены

10 комментариев

  1. Fautilar

    Работающий человек прийдя с работы не будет искать рабсийский канал для своего досуга, дом, семья, поточные заботы , дети…рабсийской йухней интересуются только пенсы…

  2. Тимур Эдуардович

    Я вам задал вопрос: КАК ПРОДВИГАЕТСЯ ПРОЦЕСС ДЕЗАКТИВАЦИИ НОВОЙ ЗЕМЛИ???

  3. Лыткина Дарья

    Не надо было ей тогда общаться с януковичем,это он ее заразил своими сногсшибательными тупизмами!…)))

  4. Goltik

    После того, как тайга догорит, трудолюбивые китайцы расчистят удобренную землю,сделают чеки и будут выращивать рис, а подохшие алени выполнят функцию навоза.

  5. Kajibar

    Вот что значит отсутствие шахт с оружием и шахтеров-ракетчиков

  6. Tygradi

    А у меня зависимость иного рода: если слишком долго не получаю радостных новостей про очередное падение рубля и цен на нефть,у меня повышается давление,я становлюсь злой и у меня появлвялется расстройство стула…)))

  7. Калагина Жанна Всеволодовна

    Вы это, монголоиды, не останавливайтесь

  8. Alsardana

    Самое прикольное что кто нибудь из них обязательно попрется в Украину, к родственникам или за биометрикой…, ди би лы..блдь

  9. Ariuzel

    Ну, что сказать…..дамбаситы это заслужили

  10. Гречко Виталий

    А расиянский гиперзвуковой козлолет преодолевает кривизну Земли?

Добавить комментарий