Een nieuwe manier om kunstmatige intelligentie te gebruiken om kanker te voorspellen op basis van patiëntgegevens zonder persoonlijke informatie in gevaar te brengen, is ontwikkeld door een team, waaronder medische wetenschappers van de Universiteit van Leeds.
Kunstmatige intelligentie (AI) kan grote hoeveelheden gegevens analyseren, zoals afbeeldingen of onderzoeksresultaten, en kan patronen identificeren die vaak niet door mensen kunnen worden gedetecteerd, waardoor het zeer waardevol is bij het versnellen van ziektedetectie, diagnose en behandeling.
Het gebruik van de technologie in medische omgevingen is echter controversieel vanwege het risico van onbedoelde vrijgave van gegevens en veel systemen zijn eigendom van en worden beheerd door particuliere bedrijven, waardoor ze toegang krijgen tot vertrouwelijke patiëntgegevens – en de verantwoordelijkheid hebben om deze te beschermen.
De onderzoekers wilden ontdekken of een vorm van AI, swarm learning genaamd, kan worden gebruikt om computers te helpen kanker te voorspellen in medische beelden van weefselmonsters van patiënten, zonder de gegevens van ziekenhuizen vrij te geven.
Zwermleren traint AI-algoritmen om patronen in gegevens in een lokaal ziekenhuis of universiteit te detecteren, zoals genetische veranderingen in afbeeldingen van menselijk weefsel. Het zwermleersysteem stuurt vervolgens dit nieuw getrainde algoritme – maar belangrijker nog, geen lokale gegevens of patiëntinformatie – naar een centrale computer. Daar wordt het op identieke wijze gecombineerd met algoritmen die door andere ziekenhuizen zijn gegenereerd om een geoptimaliseerd algoritme te creëren. Dit wordt vervolgens teruggestuurd naar het plaatselijke ziekenhuis, waar het opnieuw wordt toegepast op de oorspronkelijke gegevens, waardoor de detectie van genetische veranderingen wordt verbeterd dankzij de gevoeligere detectiemogelijkheden.
Door dit meerdere keren te doen, kan het algoritme worden verbeterd en een algoritme worden gemaakt dat op alle datasets werkt. Dit betekent dat de techniek kan worden toegepast zonder dat er gegevens aan derden moeten worden vrijgegeven of tussen ziekenhuizen of over internationale grenzen moeten worden verzonden.
Het team trainde AI-algoritmen op onderzoeksgegevens van drie groepen patiënten uit Noord-Ierland, Duitsland en de VS. De algoritmen werden getest op twee grote reeksen gegevensbeelden die in Leeds werden gegenereerd en bleken met succes te hebben geleerd hoe de aanwezigheid van verschillende subtypes van kanker in de beelden te voorspellen.
Het onderzoek werd geleid door Jakob Nikolas Kather, gastdocent aan de University of Leeds’ School of Medicine en onderzoeker aan het Universitair Ziekenhuis RWTH Aachen. Het team bestond uit professoren Heike Grabsch en Phil Quirke, en dr. Nick West van de University of Leeds’ School of Medicine.
Dr. Kather zei: “Op basis van gegevens van meer dan 5.000 patiënten konden we aantonen dat AI-modellen die zijn getraind met zwermleren klinisch relevante genetische veranderingen rechtstreeks kunnen voorspellen op basis van afbeeldingen van weefsel van colontumoren.”
Phil Quirke, hoogleraar pathologie aan de medische faculteit van de Universiteit van Leeds, zei: “We hebben aangetoond dat zwermleren in de geneeskunde kan worden gebruikt om onafhankelijke AI-algoritmen te trainen voor elke taak voor beeldanalyse. Dit betekent dat het mogelijk is om de behoefte aan gegevensoverdracht zonder dat instellingen afstand hoeven te doen van veilige controle over hun gegevens.
“Het creëren van een AI-systeem dat deze taak kan uitvoeren, verbetert ons vermogen om AI in de toekomst toe te passen.”
Verhaalbron:
Materialen geleverd door Universiteit van Leeds. Opmerking: inhoud kan worden bewerkt voor stijl en lengte.
lees het gehele artikel bij de bron
Samenvatting: Er is een nieuwe manier ontwikkeld om kunstmatige intelligentie te gebruiken om kanker te voorspellen op basis van patiëntgegevens zonder persoonlijke informatie in gevaar te brengen. Zwermleren kan worden gebruikt om computers te helpen kanker te voorspellen in medische beelden van weefselmonsters van patiënten, zonder de gegevens van ziekenhuizen vrij te geven.
Datum van publicatie: 26 april 2022
Bron: Technologie | Top technologienieuws — ScienceDaily