שילוב מערכות בינה מלאכותית עם קולונוסקופיה עשוי להוביל לעליה ב-20% בהיקף זיהוי פוליפים במסגרת בדיקות אלו, בהשוואה לבדיקות קולונוסקופיה ללא מערכות בינה מלאכותית, כך עולה מתוצאות מחקר חדש, שהוצגו במהלך כנס ה-Digestive Disease Week.
החוקרים השתמשו במודל לימוד-מכונה מבוסס-וידאו להערכת 4,100 הדמיות עם פוליפים ו-4,500 הדמיות ללא פוליפים. לאחר מכן, ארבעה מומחים לקולונוסקופיה עם שיעורי זיהוי אדנומה לאורך הקריירה של לפחות 50% בחנו את הסרטונים עם ובלי טכנולוגיית בינה מלאכותית.
מהנתונים עולה כי 8,641 ההדמיות ששימשו במחקר היו מגוונים ומאוזנים וכללו את כל חלקי המעי הגס, עם מאפיינים אקראיים, כולל שאריות צואה וסעיפים. מודל לימוד המכונה פעל במהירות עיבוד שעלתה על זו הנדרשת לסרטון חי. החוקרים מדווחים כי שיעור דיוק זיהוי פוליפים עמד על 96%.
החוקרים מדווחים כי לא תועדו מקרים של פספוס פוליפים ייחודיים עם מודל לימוד-מכונה. למעשה, עם שילוב מערכת בינה מלאכותית, מספר הפוליפים הייחודיים שפוספסו עלה מ-36 ל-45 פוליפים. דרגת הביטחון הייתה גבוהה לשלושה מבין תשעה פוליפים נוספים שזוהו והייתה נמוכה בשישה מבין תשעה פוליפים.
למודל בינה מלאכותית שיעור תשובות חיוביות-שגויות של 7% בלבד וערך מנבא שלילי של 99.5%. המשמעות היא כי גסטרואנטרולוגים המתבססים על טכנולוגיה זו אינם חייבים להמתין לתוצאות הבדיקה הפתולוגית.
מתוך כנס ה-DDW
תגובות רוצה להצטרף לדיון?
יש להתחבר כדי להגיב.
התחבראין תגובות עדיין. היה הראשון להגיב!