Cercetătorii de la Universitatea Pennsylvania au dezvoltat un instrument bazat pe inteligență artificială care poate identifica probe de țesut cu semne de cancer. Sistemul este conceput să imite procesul de examinare al medicilor anatomopatologi, analizând mai întâi imaginea de ansamblu și selectând zonele relevante pentru o analiză detaliată. Această metodă inovatoare a fost prezentată într-un studiu publicat în revista Nature Biomedical Engineering.
Tehnologia, denumită Pathology-o3, folosește metoda Pathology-CoT pentru a procesa probele de țesut. Spre deosebire de sistemele actuale care fragmentează imaginile în bucăți de dimensiuni fixe, acest instrument înregistrează modul în care specialiștii se deplasează pe lamelele microscopice. Sistemul urmărește zonele de interes și momentele în care medicii măresc imaginea pentru a verifica celulele suspecte, oferind o abordare mai naturală.
Pentru antrenarea acestui sistem, cercetătorii au studiat comportamentul a opt medici anatomopatologi. Informațiile despre mișcările și atenția specialiștilor au fost utilizate pentru a învăța inteligența artificială să examineze inițial probele la rezoluție redusă. Astfel, sistemul poate identifica regiunile cu posibile anomalii și poate reveni asupra lor pentru o analizare a detaliilor, evitând analiza mecanică a fiecărei porțiuni a probei.
În testele efectuate pe imagini ale ganglionilor limfatici de la pacienți cu cancer colorectal, sistemul a demonstrat o eficiență ridicată. Într-un prim test, Pathology-o3 a detectat toate imaginile care conțineau cancer, însă a generat și rezultate fals pozitive în proporție de 15,5%. Pe un set independent de imagini, rata de detectare a probelor pozitive a fost de 97,6%, deși numărul rezultatelor fals pozitive a crescut la 37,1%.
Deși performanța este notabilă, sistemul nu poate pune singur un diagnostic de cancer. Autorii au configurat instrumentul să semnaleze un număr mai mare de zone suspecte pentru a nu omite cazuri, ceea ce explică și rata de eroare. Utilizarea actuală este limitată la examinarea unei singure imagini, în timp ce diagnosticul medical necesită adesea analizarea mai multor probe și a istoricului pacientului.
Integrarea tehnologiei în medicină reprezintă un pas important în digitalizarea diagnosticului, însă rămâne o temă de interes în dezvoltarea sistemelor de suport decizional. În contextul actual, tehnologia este privită ca un instrument de selecție preliminară a zonelor care necesită verificarea atentă de către un medic, urmând ca testele viitoare să demonstreze dacă asistarea medicală prin AI accelerează procesul de examinare.