אנטרופתיה של המעי הדק

האם בינה מלאכותית מסוגלת לסווג אנטרופתיות בקרב ילדים באופן מדויק?

במחקר זה בחנו החוקרים את רמת הדיוק של מערכת בינה מלאכותית ללמידה עמוקה בסיווג אנטרופתיות,  ומצאו כי היא עשויה להגיע לכדי רמת דיוק של 98%

05.07.2021, 10:00
תמונת חתך של המעי הדק (צילום: אילוסטרציה)

חפיפה היסטו-פתולוגית בין מצבים נבדלים אך קשורים זה לזה מהווה אתגר לאבחון מחלות. לכן, קיים צורך קליני משמעותי בפיתוח שיטות חישוב המאפשרות לרופאים לתרגם תמונות ביו-רפואיות הטרוגניות לכלים אבחנתיים מדויקים וכמותיים. צורך זה בולט במיוחד באנטרופתיה של המעי הדק, אנטרופתיה סביבתית (EE) ומחלת צליאק (CD).

במחקר שפורסם בכתב העת Journal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition הציגו החוקרים פלטפורמת ניתוח תמונות מבוסס בינה מלאכותית (AI) שפותחה על ידם. הפלטופרמה עושה שימוש בלמידה עמוקה דרך רשתות עצביות מפותלות (CNN) עבור אנטרופתיות אלה.

הנתונים לניתוח המשני התקבלו משלושה מחקרים ראשוניים שנערכו באתרים שונים. פלטפורמת ניתוח התמונות עבור EE ו-CD פותחה באמצעות רשתות CNN. בנוסף, נעשה שימוש ב-Gradient-weighted class activation mappingsי(Grad-CAM) על מנת להמחיש את תהליך קבלת ההחלטות של המודלים לסיווג כל אחת מהמחלות. בו זמנית, בדק צוות מומחים רפואי את תמונות הצביעה המנורמלות שנוצרו לצורך הפחתת הטיה ואת ה-Grad-CAM כדי לאשר את השימור מבני והרלוונטיות ביו-רפואית, בהתאמה.

461 תמונות של ביופסיה ברזולוציה גבוהה נאספו מ-150 ילדים. הגיל החציוני (טווח בין-רבעוני) היה 37.5 (19.0–121.5) חודשים עם התפלגות מגדרית שווה פחות או יותר; 77 גברים (51.3%). ResNet50 ו-CNN רדודות הפגינו דיוק של 98% ו-96% בזיהוי המקרים, בהתאמה. שימוש באנסמבל העלה את הדיוק ל-98.3%. Grad-CAMs הפגינו יכולת לימוד של תכונות מורפולוגיות מיקרוסקופיות שונות עבור EE,יCD ומקרי ביקורת.

לסיכום, פלטפורמת ניתוח תמונה זו המבוססת על בינה מלאכותית הראתה יכולת דיוק גבוהה בסיווג של אנטרופתיות של המעי הדק, והייתה מסוגלת לזהות תכונות מיקרוסקופיות רלוונטיות מבחינה ביולוגית ולחקות תהליך קבלת החלטות של הפתולוג האנושי. השימוש ב-Grad-CAMs האיר את "הקופסה השחורה" של למידה עמוקה ברפואה באור חדש, מה שמאפשר הגברה של אמון הרופאים באימוץ הטכנולוגיות החדשות הללו בקליניקה.

מקור: 

Syed, S et al. Journal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition. 2021 Jun 1;72(6):833-841.doi: 10.1097/MPG.0000000000003057.

נושאים קשורים:  אנטרופתיה של המעי הדק,  צליאק,  בינה מלאכותית,  אלגוריתם למידה עמוק,  מחקרים
תגובות