ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้แพทย์ประเมินประสิทธิภาพของการรักษามะเร็งกระเพาะปัสสาวะได้ดีขึ้น

ในการศึกษาขนาดเล็กแต่มีหลายสถาบัน ระบบที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ได้ปรับปรุงการประเมินของผู้ให้บริการว่าผู้ป่วยมะเร็งกระเพาะปัสสาวะตอบสนองต่อเคมีบำบัดอย่างสมบูรณ์ก่อนการผ่าตัดกระเพาะปัสสาวะออก (การผ่าตัดเอากระเพาะปัสสาวะออก) ได้หรือไม่

อย่างไรก็ตาม นักวิจัยเตือนว่า AI ไม่ได้มาแทนที่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ และไม่ควรใช้เครื่องมือดังกล่าว

Lubomir Hadjiyski, Ph.D., ศาสตราจารย์ด้านรังสีวิทยาที่ University of Michigan Medical School และผู้เขียนอาวุโสของการศึกษากล่าวว่า “หากคุณใช้เครื่องมืออย่างชาญฉลาดก็สามารถช่วยคุณได้

เมื่อผู้ป่วยเป็นมะเร็งกระเพาะปัสสาวะ ศัลยแพทย์มักจะเอากระเพาะปัสสาวะออกทั้งหมด เพื่อไม่ให้มะเร็งกลับมาหรือแพร่กระจายไปยังอวัยวะหรือบริเวณอื่น แม้ว่าจะมีการสร้างหลักฐานเพิ่มเติมว่าการผ่าตัดอาจไม่จำเป็นหากผู้ป่วยไม่มีหลักฐานของโรคหลังการรักษาด้วยเคมีบำบัด

อย่างไรก็ตาม เป็นการยากที่จะระบุได้ว่ารอยโรคที่หลงเหลืออยู่หลังการรักษาเป็นเพียงเนื้อเยื่อที่กลายเป็นเนื้อตายหรือมีรอยแผลเป็นอันเป็นผลมาจากการรักษาหรือไม่ หรือมะเร็งยังคงอยู่ นักวิจัยสงสัยว่า AI สามารถช่วยได้หรือไม่

“คำถามใหญ่คือเมื่อคุณมีอุปกรณ์ประดิษฐ์อยู่ข้างๆ แล้วจะส่งผลต่อแพทย์อย่างไร” ฮัดจิสกีกล่าว “จะช่วยเหรอ? มันจะทำให้พวกเขาสับสน? มันจะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพวกเขาหรือพวกเขาจะเพิกเฉยหรือไม่”

แพทย์สิบสี่คนจากความเชี่ยวชาญที่แตกต่างกัน รวมถึงรังสีวิทยา ระบบทางเดินปัสสาวะ และมะเร็งวิทยา ตลอดจนแพทย์สองคนและนักศึกษาแพทย์คนหนึ่งดูการสแกนเนื้องอกในกระเพาะปัสสาวะทั้งก่อนและหลังการรักษา 157 ชิ้น ผู้ให้บริการให้คะแนนสำหรับสามมาตรการที่ประเมินระดับการตอบสนองต่อเคมีบำบัดตลอดจนคำแนะนำสำหรับการรักษาครั้งต่อไปที่ต้องทำสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย (การฉายรังสีหรือการผ่าตัด)

จากนั้นผู้ให้บริการก็ดูคะแนนที่คอมพิวเตอร์คำนวณ คะแนนที่ต่ำกว่าบ่งชี้ว่ามีโอกาสน้อยกว่าที่จะตอบสนองต่อคีโมอย่างสมบูรณ์ และในทางกลับกันสำหรับคะแนนที่สูงขึ้น ผู้ให้บริการสามารถแก้ไขการให้คะแนนหรือปล่อยให้ไม่เปลี่ยนแปลง การให้คะแนนขั้นสุดท้ายของพวกเขาถูกเปรียบเทียบกับตัวอย่างของเนื้องอกที่ถ่ายระหว่างการผ่าตัดเอากระเพาะปัสสาวะออกเพื่อวัดความแม่นยำ

ผู้ให้บริการเห็นการปรับปรุงในการประเมินด้วยระบบ AI ในความเชี่ยวชาญพิเศษและระดับประสบการณ์ที่แตกต่างกัน ผู้ที่มีประสบการณ์น้อยจะได้รับผลประโยชน์มากขึ้น มากเสียจนพวกเขาสามารถวินิจฉัยได้ในระดับเดียวกับผู้เข้าร่วมที่มีประสบการณ์

Hadjiyski กล่าวว่า “นั่นเป็นส่วนที่ชัดเจนของการศึกษาที่แสดงข้อสังเกตที่น่าสนใจเกี่ยวกับผู้ชม

เครื่องมือนี้ช่วยผู้ให้บริการจากสถาบันการศึกษามากกว่าผู้ที่ทำงานในศูนย์สุขภาพที่เน้นการรักษาทางคลินิกเพียงอย่างเดียว

การศึกษานี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการที่ได้รับทุนสนับสนุนจาก NIH ซึ่งนำโดย Hadjiyski และ Ajjai Alva, MD, รองศาสตราจารย์ด้านอายุรศาสตร์ที่ UM เพื่อพัฒนาและประเมินเครื่องมือที่ใช้ biomarker สำหรับการสนับสนุนการตัดสินใจในการรักษามะเร็งกระเพาะปัสสาวะ

ในช่วงเวลากว่าสองทศวรรษของการทำการศึกษาโดยใช้ AI เพื่อประเมินมะเร็งประเภทต่างๆ และการตอบสนองต่อการรักษา Hadjiyski กล่าวว่าเขาสังเกตเห็นว่าเครื่องมือการเรียนรู้ด้วยเครื่องจะมีประโยชน์ในฐานะความเห็นที่สองในการช่วยเหลือแพทย์ในการตัดสินใจ แต่พวกเขาก็ทำได้ ยังทำผิดพลาด

“สิ่งที่น่าสนใจอย่างหนึ่งที่เราพบคือคอมพิวเตอร์ทำผิดพลาดในส่วนย่อยของเคสที่แตกต่างจากที่นักรังสีวิทยาจะทำ” เขากล่าวเสริม “ซึ่งหมายความว่าหากใช้เครื่องมืออย่างถูกต้อง จะมีโอกาสปรับปรุงแต่ไม่สามารถทดแทนการตัดสินใจของแพทย์ได้”

ผู้เขียนคนอื่นๆ ได้แก่ Di Sun, Ajchai Alva, Heang-Ping Chan, Richard H. Cohan, Elaine M. Caoili, Wesley T. Kerr, Matthew S. Davenport, Prasad R. Shankar, Isaac R. Francis, Kimberly Shampain, Nathaniel Meyer, Daniel Barkmeier, Sean Woolen, Phillip L. Palmbos, Alon Z. Weizer, Ravi K. Samala, Chuan Zhou และ Martha Matuszak จาก UM; Yousef Zakharia, Rohan Garje และ Dean Elhag จากมหาวิทยาลัยไอโอวา; Monika Joshi และ Lauren Pomerantz จากมหาวิทยาลัยแห่งรัฐเพนซิลวาเนีย; Kenny H. Cha จากศูนย์อุปกรณ์และสุขภาพทางรังสีที่สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาแห่งสหรัฐอเมริกา และ Galina Kirova-Nedyalkova แห่งคลินิก Acibadem City ที่โรงพยาบาล Tokuda ในโซเฟีย ประเทศบัลแกเรีย

/ประชาสัมพันธ์. เอกสารนี้จากองค์กร/ผู้เขียนต้นทางอาจมีลักษณะในช่วงเวลาหนึ่ง ซึ่งแก้ไขเพื่อความชัดเจน รูปแบบและความยาว ความคิดเห็นและความคิดเห็นที่แสดงเป็นของผู้เขียนดูแบบเต็มที่นี่

(Visited 1 times, 1 visits today)

Be the first to comment

Leave a comment

Your email address will not be published.


*