Νέα τεχνολογία AI για ανάλυση εγκεφαλικών MRI
Ερευνητές από το Mass General Brigham παρουσίασαν ένα καινοτόμο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης (AI) που μπορεί να αναλύει δεδομένα εγκεφαλικών MRI, εκτελώντας μια σειρά από ιατρικές εργασίες. Μεταξύ αυτών περιλαμβάνονται η εκτίμηση της ηλικίας του εγκεφάλου, η πρόβλεψη του κινδύνου άνοιας, η ανίχνευση μεταλλάξεων όγκων και η εκτίμηση της επιβίωσης από καρκίνο του εγκεφάλου. Το εργαλείο, γνωστό ως BrainIAC, ξεπέρασε άλλες πιο εξειδικευμένες AI προσεγγίσεις και αποδείχθηκε ιδιαίτερα αποτελεσματικό, ακόμη και με περιορισμένα δεδομένα εκπαίδευσης. Τα αποτελέσματα της έρευνας δημοσιεύθηκαν στο περιοδικό Nature Neuroscience.
Δυνατότητες και εφαρμογές του BrainIAC
Ο Δρ. Benjamin Kann, επικεφαλής συγγραφέας της μελέτης και μέλος του προγράμματος Artificial Intelligence in Medicine (AIM) στο Mass General Brigham, δήλωσε: “Το BrainIAC έχει τη δυνατότητα να επιταχύνει την ανακάλυψη βιοδεικτών, να ενισχύσει τα διαγνωστικά εργαλεία και να διευκολύνει την υιοθέτηση της AI στην κλινική πρακτική. Η ενσωμάτωσή του στα πρωτόκολλα απεικόνισης θα μπορούσε να βοηθήσει τους κλινικούς ιατρούς να προσαρμόσουν καλύτερα τη φροντίδα των ασθενών.”
Προκλήσεις στην ανάλυση εγκεφαλικών MRI
Παρά τις πρόσφατες εξελίξεις στην ιατρική τεχνητή νοημοσύνη, παραμένει έλλειψη δημόσια διαθέσιμων μοντέλων που να εστιάζουν σε ευρεία ανάλυση εγκεφαλικών MRI. Οι περισσότερες συμβατικές προσεγγίσεις εκτελούν εξειδικευμένες εργασίες και απαιτούν εκτενή εκπαίδευση με μεγάλες, επισημασμένες βάσεις δεδομένων, οι οποίες είναι συχνά δύσκολο να αποκτηθούν. Επιπλέον, οι εικόνες εγκεφαλικών MRI από διαφορετικά ιδρύματα μπορεί να διαφέρουν στην εμφάνιση και τη χρήση τους (π.χ. στην νευρολογία ή την ογκολογία), γεγονός που καθιστά δύσκολη την εκμάθηση παρόμοιων πληροφοριών από αυτές τις εικόνες.
Η καινοτόμος προσέγγιση του BrainIAC
Για να ξεπεραστούν αυτές οι προκλήσεις, η ερευνητική ομάδα σχεδίασε τον πυρήνα προσαρμογής απεικόνισης εγκεφάλου, ή BrainIAC. Το εργαλείο αυτό χρησιμοποιεί μια μέθοδο που ονομάζεται αυτοεπιβλεπόμενη μάθηση για να εντοπίσει εγγενή χαρακτηριστικά από μη επισημασμένα δεδομένα, τα οποία μπορούν στη συνέχεια να προσαρμοστούν σε μια ποικιλία εφαρμογών. Μετά την προεκπαίδευση του μοντέλου σε πολλές βάσεις δεδομένων εγκεφαλικών MRI, οι ερευνητές επικύρωσαν την απόδοσή του σε 48.965 ποικιλόμορφες εγκεφαλικές MRI εικόνες, καλύπτοντας επτά διαφορετικές εργασίες με ποικιλία κλινικής πολυπλοκότητας.
Η έρευνα αποκάλυψε ότι το BrainIAC μπορεί να γενικεύσει τις γνώσεις του σε υγιείς και ανώμαλες εικόνες, εφαρμόζοντας αυτές τις γνώσεις σε απλές εργασίες, όπως η κατηγοριοποίηση τύπων MRI, αλλά και σε πιο απαιτητικές προκλήσεις, όπως η ανίχνευση τύπων μεταλλάξεων όγκων. Το μοντέλο απέδειξε επίσης ότι υπερέχει σε σύγκριση με τρεις πιο συμβατικές, εξειδικευμένες AI προσεγγίσεις.
Οι συγγραφείς της μελέτης σημειώνουν ότι το BrainIAC ήταν ιδιαίτερα αποτελεσματικό στην πρόβλεψη αποτελεσμάτων όταν τα δεδομένα εκπαίδευσης ήταν περιορισμένα ή η πολυπλοκότητα της εργασίας ήταν υψηλή, υποδεικνύοντας ότι το μοντέλο μπορεί να προσαρμοστεί καλά σε πραγματικές συνθήκες, όπου οι επισημασμένες ιατρικές βάσεις δεδομένων δεν είναι πάντα διαθέσιμες. Ωστόσο, απαιτείται περαιτέρω έρευνα για να δοκιμαστεί αυτό το μοντέλο σε πρόσθετες μεθόδους απεικόνισης εγκεφάλου και σε μεγαλύτερες βάσεις δεδομένων.
