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Intelligenza artificiale per predire il cancro al seno e personalizzare le cure.

Posted by giorgiobertin su Mag 10, 2019

Un team del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT e del Massachusetts General Hospital (MGH) ha creato un nuovo modello di deep learning che può prevedere da una mammografia se un paziente è probabile che sviluppi nei prossimi cinque anni un cancro al seno. Addestrato su mammografie e risultati noti da oltre 60.000 pazienti, il modello ha appreso gli schemi sottili nel tessuto mammario che sono i precursori dei tumori maligni.

BreastCancerAI
The team’s model was shown to be able to identify a woman at high risk of breast cancer four years (left) before it developed (right). Image courtesy of the researchers

Piuttosto che identificare manualmente i modelli in una mammografia che guida il cancro futuro, il team MIT/MGH ha addestrato un modello di apprendimento profondo per dedurre i modelli direttamente dai dati. Usando le informazioni di oltre 90.000 mammografie, il modello ha rilevato modelli troppo sottili da rilevare per l’occhio umano.

Il modello del team è stato significativamente migliore nel predire il rischio rispetto agli approcci esistenti: ha posizionato con precisione il 31% di tutti i pazienti oncologici nella sua categoria di rischio più alto, rispetto a solo il 18% per i modelli tradizionali.
Allison Kurian, professore associato di medicina e ricerca/politica sanitaria presso la Stanford University School of Medicine afferma: “Se convalidato e reso disponibile per un uso diffuso, questo potrebbe davvero migliorare le nostre attuali strategie per stimare il rischio.

Il nostro obiettivo è rendere questi progressi una parte dello standard di cura“, affermano i ricercatori. “Prevedendo chi svilupperà il cancro in futuro, possiamo sperare che salviamo vite e prendiamo il cancro prima che i sintomi si manifestino“.

Leggi il full text dell’articolo:
A Deep Learning Mammography-based Model for Improved Breast Cancer Risk Prediction
Adam Yala, Constance Lehman, Tal Schuster, Tally Portnoi, Regina Barzilay
Radiology Recently Published May 7 2019 https://doi.org/10.1148/radiol.2019182716

See editorial by Arkadiusz Sitek

Fonte: Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology

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