Badacze z Uniwersytetu Medycznego w Białymstoku, wraz ze współautorami z innych uczelni, opublikowali artykuł w “Scientific Reports” dotyczący wykorzystania technik uczenia maszynowego w procesie kwalifikacji pacjentów do leczenia chirurgicznego guzów nadnerczy. Ich badania, obejmujące 33 pacjentów z incydentalnymi guzami nadnerczy, miały na celu porównanie różnych algorytmów i wybór najdokładniejszego.
Guz nadnerczy, objawy
Incydentaloma nadnercza (AI) to bezobjawowy guz nadnerczy, wykrywany za pomocą tomografii komputerowej i stanowiący wyzwanie kliniczne. Celem przełomowych badań uczonych z UMB było porównanie różnych technik uczenia maszynowego w kwalifikacji pacjentów do adrenalektomii oraz wybór najdokładniejszego algorytmu. Analiza obejmowała dane 33 pacjentów z incydentalnymi guzami nadnerczy, z wykorzystaniem algorytmów takich jak SVM, KNN i las losowy – informuje Uniwersytet Medyczny w Białymstoku na swojej stronie internetowej.
Algorytm wykrywa zmiany lepiej niż człowiek
Wyniki wykazały, że klasyfikator SVM osiągnął najwyższą dokładność (91%) w identyfikacji pacjentów wymagających adrenalektomii, przewyższając dokładność specjalistów medycznych (64%). Kluczowe cechy do klasyfikacji obejmowały homogeniczność guza, maksymalną średnicę guza oraz otyłość pacjenta.
Pomimo ograniczeń związanych z małą próbą, badanie podkreśla ogromny potencjał sztucznej inteligencji we wspieraniu decyzji dotyczących operowania pacjentów. Sztuczna inteligencja już od lat jest jednym z obszarów, w którym Uniwersytet Medyczny w Białymstoku pozostaje jednym z regionalnych liderów. Uczelnia dostrzega potencjał AI we wsparciu diagnostyki.
Zgłoś naruszenie/Błąd
Pozytywnie
Neutralnie 
Negatywnie
Lubię to!
Super
Ekscytujący 
Ciekawy
Smieszny
Smutny
Wściekły
Przerażony
Szokujący
Wzruszający
Rozczarowany
Zaskoczony
Prawda
Manipulacja
Fake news
Oryginalne źródło ZOBACZ
Dodaj kanał RSS
Musisz być zalogowanym aby zaproponować nowy kanal RSS