Новото истражување на канадските научници може да им понуди надеж на пациентите кои се лекуваат од смртоносни тумори на мозокот, сето тоа благодарение на машинското учење.
Научниците од канадскиот University of Waterloo создадоа компјутерски модел за попрецизно предвидување на растот на смртоносните тумори на мозокот.
Тие анализирале два сета слики со магнетна резонанца на секој од петте анонимни пациенти кои страдаат од Glioblastoma Multiforme (GBM). Пациентите биле подложени на опсежни снимки со магнетна резонанца, а по неколку месеци чекање, тие биле подложени на втор сет на магнетна резонанца. Бидејќи овие пациенти, од непознати причини, избраа да не примаат никаков третман или интервенција во тоа време, нивните магнетни резонанца им овозможија на научниците единствена можност да разберат како GBM расте кога не се контролира.
Glioblastoma Multiforme е рак на мозокот со просечна стапка на преживување од само една година. Тешко е да се лекува поради исклучително густото јадро, брзиот раст и локацијата во мозокот. Проценката на дифузноста и стапката на пролиферација на овие тумори е корисна за лекарите, но тешко е да се предвидат овие информации за секој поединечен пациент на брз и прецизен начин.
Затоа, канадските научници користеа машинско учење за целосно да го анализираат туморот на пациентот и подобро да ја предвидат прогресијата на ракот. Користејќи пресметковен модел за длабоко учење, тие ги конвертираа податоците од MRI во проценки на параметри специфични за пациентот, кои информираат за моделот за предвидување на растот на GBM. Техниката била применета на тумори на пациенти и синтетички тумори, за кои биле познати вистинските карактеристики, што им овозможило на канадските научници да го потврдат моделот.
Сакаме да ја направиме оваа анализа на огромен сет на податоци. Сепак, со оглед на природата на болеста, ова е многу предизвик бидејќи нема долг животен век и луѓето имаат тенденција да започнат со третман. Затоа можноста да се споредат пет нетретирани тумори беше толку ретка и вредна, нагласи Cameron Meaney, докторант по применета математика и главен автор на студијата, објавена во Journal of Theoretical Biology.
Бидејќи научниците сега имаат добар модел за тоа како GBM расте без третман, нивниот следен чекор е да го прошират моделот за да го вклучи ефектот на третманот врз туморите. На овој начин, збирот на податоци би се зголемил од неколку снимки со магнетна резонанца на илјадници. Meaney нагласува дека тоа може да има големо влијание врз иднината на пациентите кои страдаат од оваа сериозна и смртоносна болест.
Интеграцијата на квантитативната анализа во здравството е иднината, заклучи Meaney.
