Ein team von Forschern von Google Gesundheit, Zusammenarbeit mit anderen Institutionen in den USA und Kanada hat festgestellt, dass ein Google-KI-system war in der Lage, übertreffen die Allgemeinen Pathologen bei der überprüfung von Gleason-grading der Prostata-Krebs-Biopsien. In Ihrem Papier veröffentlicht in JAMA Oncology, die Gruppe beschreibt zwei wichtige Experimente zum Vergleich der Fähigkeiten von allgemein-Pathologen gegen ein KI-system zur Kategorisierung von Zellen der Prostata.
In den letzten Jahren, Google Inc. hat gespielt eine aktive Rolle in der Entwicklung von KI-Systemen für den Einsatz in der Diagnostik. So weit, Sie wurden Testsysteme für die Erkennung von Brust-Krebs auf Mammographie, Lungen-Krebs, die auf CT-scans und Retinopathie auf die Netzhaut scannt. In dieser neuen Anstrengung, die Sie entwickelt haben, Systeme zur Erkennung von Prostata-Krebs.
Im ersten experiment baten die Forscher sechs Pathologen (wer hatte einen Durchschnitt von 25 Jahren Erfahrung in Ihrem Beruf) zu betrachten 498 Folien von Prostata-Zellen mit unterschiedlichen Graden von Krebs. Jeder der Folien, die zuvor gefärbt (und privat benotet) durch urologische subspecialist Pathologen in einer Weise hervorgehoben, dass Gruppen von Zellen (Gleason-grading). Die Pathologen wurden dann gebeten, zu identifizieren, die Gleason-grade jeweils die Folien gegeben werden sollte, ein Mittel der Identifizierung, die waren bösartig. Sobald die Pathologen schlossen Ihre Arbeit, die Google-AI-system, dann erfolgt die gleiche Aufgabe und die Ergebnisse wurden verglichen. Die Forscher fanden heraus, dass das KI-system wurde 72 Prozent genau (im Vergleich zu den subspecialists), während die Pathologen waren nur 58 Prozent genau. Sie beachten Sie, dass die Allgemeinen Pathologen sind in der Regel nicht gefragt, zu erkennen Krebs in der durch Biopsie gewonnene Zell-Gewebe—das ist die Aufgabe der subspecialist Pathologen, die ist, warum Sie wurden als baseline verwendet.
Im zweiten experiment baten die Forscher sowohl die Allgemeinen Pathologen und das AI-system zu betrachten, Gewebeproben und zur Beantwortung der Frage, ob Sie glaubten, dass es Krebs war oder nicht. Von 752 Proben, die Pathologen und das AI-system waren nahezu identisch—zu 94.3 94.7 Prozent. Das KI-system erzielte etwas besser, aber auch wieder etwas mehr false positives.