Уушигны хорт хавдар бол аймшигтай өвчин юм. Заасны дагуу Дэлхийн эрүүл мэндийн байгууллага, уушгины хорт хавдар нь дэлхий даяар нас баралтын хамгийн түгээмэл шалтгаануудын нэг бөгөөд зөвхөн 2.21 онд бараг 2020 сая тохиолдол бүртгэгдсэн байна. Хамгийн чухал нь өвчин дэвшилттэй байж болно; өөрөөр хэлбэл, олон хүний хувьд энэ нь ямар ч түгшүүр төрүүлдэггүй хөнгөн шинж тэмдгүүдээр эхэлж, амь насанд аюултай онош болж, улмаар үхэлд хүргэдэг. Аз болоход уушигны хорт хавдартай өвчтөнүүдэд туслахад чиглэсэн эмчилгээний цар хүрээ сүүлийн хорин жилийн хугацаанд асар их өссөн. Гэсэн хэдий ч хорт хавдрыг эрт илрүүлэх нь нас баралтыг эрс бууруулах цорын ганц арга зам хэвээр байна.
Массачусетсийн Технологийн Их Сургууль (MIT) болон Масс Нэгдсэн Эмнэлэг (MGH) нар мэдээлэл ашиглан уушигны хорт хавдрын эрсдлийг урьдчилан таамаглахад ашиглаж болох "Sybil" нэртэй гүнзгий сургалтын загварыг бий болгох талаар саяхан зарласан нь энэ талбарт нэгэн онцлох амжилт юм. ганцхан том томографаас. The судалгаа Өнгөрсөн долоо хоногт Клиникийн онкологийн сэтгүүлд албан ёсоор нийтлэгдсэн бөгөөд "Ирээдүйд хорт хавдрын эрсдлийн хувийн үнэлгээ өгөх хэрэгслүүд нь хамгийн их ашиг тустай хүмүүст хандах хандлагыг хэрхэн төвлөрүүлэх талаар" ярилцсан. Тиймээс судалгааны удирдагчид "хүн ам зүйн болон эмнэлзүйн нэмэлт мэдээлэл шаардахгүйгээр хувь хүний эрсдлийг урьдчилан таамаглахын тулд нийт эзлэхүүний LDCT [Бага тунгийн тодосгогч CT] өгөгдлийг үнэлдэг гүнзгий суралцах загварыг бий болгож чадна" гэж үзсэн.
Энэхүү загвар нь "ГХБТ-ийн зураг нь уушгины зангилаа гэх мэт одоогоор тодорхойлогдох шинж тэмдгүүдээс гадна уушигны хорт хавдрын ирээдүйн эрсдлийг урьдчилан таамаглах мэдээллийг агуулдаг" гэсэн үндсэн зарчмаас эхэлдэг. Тиймээс хөгжүүлэгчид "Нэг удаагийн ТТХТ-ийн шинжилгээнээс хойш 6 жилийн дараа уушигны хорт хавдрын эрсдэлийг урьдчилан таамаглах гүн гүнзгий суралцах алгоритмыг боловсруулж, баталгаажуулахыг эрэлхийлсэн."
Ерөнхийдөө судалгаа өнөөг хүртэл гайхалтай амжилттай болсон: Сибил зөвхөн нэг LDCT-ийн өгөгдлийг ашиглан өвчтөний уушигны хорт хавдар үүсэх эрсдлийг тодорхой хэмжээгээр урьдчилан таамаглах боломжтой.
Энэ технологийн эмнэлзүйн хэрэглээ, үр дагавар нь боловсронгуй болоогүй байгаа нь эргэлзээгүй. Судалгааны удирдагчид хүртэл энэ технологийг бодит эмнэлзүйн практикт хэрхэн хэрэгжүүлэх талаар, ялангуяа эмч, өвчтөнд найдаж болохуйц технологид итгэх итгэлийг бий болгохын тулд ихээхэн ажил хийх шаардлагатай болно гэдэгтэй санал нэг байна. системийн гаралтууд.
Гэсэн хэдий ч, алгоритмын үндэслэл нь гайхалтай хүчирхэг хэвээр байгаа бөгөөд урьдчилан таамаглах оношлогооны салбарт тоглоомыг өөрчлөх боломжийг бий болгож байна.
Уушигны үсэрхийлсэн хорт хавдрыг харуулсан CT шинжилгээ. (Getty-ээр дамжуулан BSIP/Universal Images группээс авсан зураг … [+]
Getty Images-ээр дамжуулан Universal Images Group
Оношлогооны арга хэмжээ урьд өмнө хэзээ ч ийм хүчтэй байгаагүй. Удаан хугацааны өвчний үйл ажиллагааг урьдчилан таамаглахын тулд зөвхөн нэг CT сканнерыг ашиглаж болно гэдэг нь олон асуудлыг шийдвэрлэх боломжтой бөгөөд хамгийн чухал нь эрт эмчлэх, нас баралтыг бууруулах боломжийг олгодог.
Шинжээчид эхэндээ ийм системүүдийн эсрэг ухарч, ямар ч хиймэл оюун ухааны систем хүний эмчийг орлохуйц дүгнэлт, эмнэлзүйн ур чадварт тохирохгүй гэж тэмдэглэжээ. Гэхдээ ийм системүүдийн зорилго нь эмчийн ур чадварыг орлуулах шаардлагагүй, харин эмч нарын ажлын урсгалыг нэмэгдүүлэх явдал юм.
Сибил шиг системийг эмч нарт CT-тэй холбоотой байж болзошгүй зөвлөмжийн хэрэгсэл болгон ашиглаж болох бөгөөд эмч нь өөрийн эмнэлзүйн дүгнэлтийг ашиглан Сибилийн зөвлөмжийг хүлээн зөвшөөрөх эсвэл зөвшөөрөхгүй байх боломжтой. Энэ нь зөвхөн эмнэлзүйн дамжуулалтыг сайжруулаад зогсохгүй хоёрдогч "шалгах" үйл явц болж, оношлогооны нарийвчлалыг нэмэгдүүлэх боломжтой юм.
Энэ талбарт хийх ажил их байгаа нь дамжиггүй. Эрдэмтэд, хөгжүүлэгчид, шинийг санаачлагчдыг бодит алгоритм, системийг боловсронгуй болгох төдийгүй энэ технологийг бодит эмнэлзүйн хэрэглээнд нэвтрүүлэх хэт нарийн төвөгтэй талбарт шилжих урт аялал хүлээж байна. Гэсэн хэдий ч аюулгүй, ёс зүйтэй, үр дүнтэйгээр хөгжүүлж чадвал өвчтөний тусламж үйлчилгээг сайжруулах технологи, зорилго, боломж нь ирээдүйд оношилгоог бий болгоход үнэхээр ирээдүйтэй юм.
Эх сурвалж: https://www.forbes.com/sites/saibala/2023/01/16/mit–mass-general-hospital-have-developed-an-ai-system-that-can-detect-lung-cancer/