Harvard Medical School-ის მკვლევრებმა AI მოდელი განავითარეს, რომელიც ChatGPT-ის მსგავსია, ოღონდ იმ განსხვავებით, რომ მას კიბოს დიაგნოსტირება, სამკურნალო გეგმის შედგენაში დახმარება და გადარჩენის შანსების პროგნოზირება შეუძლია. მკვლევრების თქმით, CHIEF არსებულ კიბოს დიაგნოსტირების AI მეთოდებზე ერთი ნაბიჯით წინაა.
თუ ამჟამინდელი AI სისტემები კონკრეტული ამოცანების შესრულებაზეა დატრენინგებული, იქნება ეს კიბოს დადგენა თუ უჯრედის გენეტიკური პროფილის, ახალ მოდელს მრავალფეროვანი ამოცანების შესრულება შეუძლია, უკვე კიბოს 19 ტიპზეც გამოცადეს, რამაც მას ზუსტად ისეთი მოქნილობა მისცა, როგორსაც დიდი ენობრივი მოდელები, მაგალითისთვის ChatGPT, გვთავაზობს.
„ჩვენი ამბიცია მრავალმხრივი ChatGPT-ის მსგავსი AI პლატფორმის შექმნა იყო, რომელსაც კიბოს შეფასებისთვის მრავალფეროვანი ამოცანების შესრულება შეუძლია. ამ საქმეში ჩვენი მოდელი ძალიან სასარგებლო გამოდგა, უფრო ზუსტად, ისეთი ამოცანებისთვის, რომლებიც კიბოს დადგენას, პროგნოზირებასა და მკურნალობას უკავშირდება“, — აცხადებს კუნ-ჰსინგი, პროფესორი.
CHIEF-ის (Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation) AI მოდელი 15 მილიონ სურათზეა გაწვრთნილი, რომელთაგანაც 60 000 ფილტვის, მკერდის, პროსტატის, კოლორექტალური, კუჭის, საყლაპავის, თირკმელების, ტვინის, ღვიძლის, ფარისებრი ჯირკვლის, პანკრეასის, საშვილოსნოს ყელის, საშვილოსნოს, საკვერცხის, სათესლე ჯირკვლის, კანის, რბილი ქსოვილების, თირკმელზედა ჯირკვლისა და ნაღვლის ბუშტის სრულ გამოსახულებებს აჩვენებს. ამგვარად, სისტემა მხოლოდ კონკრეტულ რეგიონებზე კი არ ფოკუსირდება, არამედ გამოსახულებების ჰოლისტიკური ინტერპრეტაციის უნარიც აქვს. ამასთან, CHIEF-ისთვის მონაცემები 24 კლინიკის 32 დამოუკიდებელი ბაზიდანაც აიღეს.
როგორ მუშაობს ახალი AI მოდელი? სიმსივნური ქსოვილების ციფრულ ასლებს კითხულობს, სიმსივნურ უჯრედებს ადგენს და სურათზე ასახული უჯრედული მახასიათებლებით სიმსივნის მოლეკულურ პროფილს განსაზღვრავს. ეს სურათი კი, თავის მხრივ, უმაღლესი სიზუსტით გამოირჩევა უახლეს AI სისტემებში. მას შეუძლია პაციენტის გადარჩენის შანსებიც განსაზღვროს კიბოს ტიპის მიხედვით და ზუსტად გაიგოს სიმსივნის გარშემო არსებული ქსოვილის თვისებები, იგივე სიმსივნის მიკროგარემო, რაც, თავის მხრივ, პაციენტის პასუხს გვთავაზობს სტანდარტული მკურნალობის მეთოდებზე, იქნება ეს ქირურგიული ჩარევა, ქიმიოთერაპია, რადიაცია თუ იმუნოთერაპია.
მეტიც, მეცნიერთა თქმით, ხელსაწყოს ახალი ინსაითების შემოთავაზებაც შეუძლია — ახალმა AI სისტემამ კონკრეტული სიმსივნური მახასიათებლები დაადგინა, რომლებზეც მანამდე არ იცოდნენ, რომ პაციენტის გადარჩენის მაჩვენებლებს უკავშირდებოდა…
ახლა კი შედეგებს ციფრებით გაგაცნობთ: CHIEF-მა 94%-იანი სიზუსტით შეძლო კიბოს დადგენა, რითაც მნიშვნელოვნად გააუმჯობესა არსებული AI მიდგომების შედეგები. დამოუკიდებელი კოჰორტებისგან შეგროვებული ბიოფსიის მონაცემთა ხუთ ნაკრებში კი ახალმა AI მოდელმა 96-პროცენტიანი სიზუსტე აჩვენა საყლაპავის, კუჭის, მსხვილი ნაწლავისა და პროსტატის კიბოების შემთხვევაში. ხოლო, როცა მკვლევრებმა CHIEF მსხვილი ნაწლავის, ფილტვის, მკერდის, ენდომეტრიუმისა და საშვილოსნოს ყელის ქირურგიულად ამოღებულ სიმსივნურ ქსოვილებზე გამოცადეს, მოდელმა 90%-ზე მეტი სიზუსტე აჩვენა!
რაც შეეხება გადარჩენის მაჩვენებლების განსაზღვრას, აქ CHIEF-მა არსებული AI მოდელების შედეგები 10%-მდე გააუმჯობესა. ხოლო მუტაციების განსაზღვრა 70%-ზე მეტი სიზუსტით შეძლო. კონკრეტული კიბოს ტიპის შემთხვევაში კი კიდევ უფრო ეფექტური იყო — სისხლის კიბოს შემთხვევაში აღნიშნული მაჩვენებელი 96%-ს, ფარისებრი ჯირკვლის კიბოს დროს კი 89%-ს უდრიდა. ხოლო თავისა და კისრის კიბოს შემთხვევაში 91%-იანი სიზუსტით შეძლო გენის მუტაციების განსაზღვრა.
მიღებული დასკვნები ამყარებს მოსაზრებას, რომ ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია, გააუმჯობესოს კიბოს ეფექტურად და ზუსტად შეფასების უნარი, რაც განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია იმ პაციენტებისთვის, რომელთა შემთხვევებშიც კიბოს სტანდარტული თერაპიები არ ამართლებს…