Использование технологий шло рука об руку с увеличением продолжительности жизни людей, тем более, что медицина и различные отрасли были расширены за счет включения компьютеров в свои исследования, в этом случае искусственный интеллект и рак молочной железы ведут революцию в отношениях между искусственным интеллектом и медициной.

Во-первых, важно дифференцировать поиск в медицине, чтобы найти окончательное лекарство от рака, болезни, которая присутствует в человечестве на протяжении тысячелетий, и стремиться увеличить раннее выявление этой болезни.

Одним из наиболее важных достижений в борьбе с раком являются методы, которые могут быть реализованы для поиска лекарства, хотя они не всегда эффективны, доказано, что они увеличивают продолжительность жизни, в определенных случаях все они имеют ключ общего термина: «Раннее обнаружение».

Существует очень важная взаимосвязь между эффективностью лечения и степенью развития рака у человека, поэтому постоянно ведется поиск методов своевременного выявления наличия рака у человека.

Одной из самых больших проблем, с которыми в настоящее время сталкивается человечество, является возможность уменьшить крайние случаи рака молочной железы, поскольку его лечение доказало свою эффективность, а ключом к этому является обнаружение.

К сожалению, задача не так проста, так как есть несколько сценариев, при которых его обнаружение затруднено, первый заключается в том, что рак может быть очень запущен до того, как у пациентов появятся симптомы, второй заключается в том, что не у всех пациентов проявляются симптомы, поэтому его обнаружение становится очень поздним, и, наконец, существует риск того, что даже после взятия образца «маммограммы» обнаружение будет пропущено. Именно в этом последнем пункте существует важная связь между искусственным интеллектом и раком груди.

Инструменты искусственного интеллекта, которые используются для обнаружения рака молочной железы, — это «Машинное обучение» и «Глубокое обучение», где данные, которые ставят это заболевание в невыгодное положение, в некотором роде усиливают эти инструменты, поскольку существует большое количество примеров, образцов. и данные для создания моделей.

В рамках контролируемого обучения мы должны иметь значительный объем данных и, прежде всего, знать результат каждого из этих данных, поэтому в университетах, больницах и учебных центрах были собраны важные базы данных, где исследования, которые используются для обнаружения (кроме от самообследования), фиксируются с фактическим результатом.

Чтобы начать группы данных для использования искусственного интеллекта и рака молочной железы, есть 4 группы, отмеченные для возможности создания все более точных моделей.

  • Положительный анализ, положительная реальность.
  • Положительный анализ, отрицательная реальность.
  • Негативный анализ, позитивная реальность.
  • Негативный анализ, негативная реальность.

С внедрением моделей искусственного интеллекта при изучении рака молочной железы добиваются того, чтобы можно было значительно сократить количество анализов, в которых нет правильной взаимосвязи.

Пробел, который необходимо сократить, возникает при изучении маммограмм и особенно их интерпретации.

Ежегодно в мире проводится около 200 миллионов маммографий с целью раннего выявления рака молочной железы, и это относится к области рентгенографии.

В настоящее время диапазон ошибок раннего выявления при интерпретации этих исследований составляет от 30% до 40%, при этом только 10% женщин, не имеющих адекватного выявления, склонны к повторному обследованию.

Идея состоит не в том, чтобы в настоящее время заменить врачей и рентгенологов, которые занимаются интерпретацией маммограмм, поскольку их знания бесценны для продолжения процесса искусственного интеллекта и рака молочной железы, однако существуют такие инструменты, как «MammoScreen», которые позволяют использовать указанных баз данных, чтобы иметь возможность проводить параллельную интерпретацию вместе с врачами, чтобы повысить процент достоверности в этих исследованиях.

В настоящее время очень четко указано, что искусственный интеллект в обнаружении рака молочной железы служит для повышения производительности и уверенности радиологов и врачей в интерпретации и обнаружении рака.

По мере роста информации, данных и технологий мы можем думать о будущем, в котором:

  • Модели могут генерировать раннее обнаружение за пределами человеческих возможностей.
  • Обнаружение на 100% осуществляется с помощью моделей искусственного интеллекта, чтобы обеспечить достоверность результатов.
  • Создание новых моделей исследования для дополнения и предотвращения этого заболевания.

Точно так же, как изучение рака молочной железы находится в эволюционном процессе, внедрение искусственного интеллекта будет постепенным процессом, однако, как и любой элемент технологии, предполагается, что в недалеком будущем мы сможем резко уменьшить экстремальные случаи у пациентов.