Gjithnjë e më shumë fusha të mjekësisë po mbështeten në inteligjencës artificiale (AI). Kjo është veçanërisht e vërtetë për gamën e gjerë të pyetjeve të bazuara në vlerësimin e të dhënave të imazhit: për shembull, mjekët kërkojnë mamografi për vatrat e vogla të kancerit ose llogaritin vëllimin e një tumori të trurit bazuar në imazhet tomografike nga një MRI.
Ata përdorin imazhe endoskopike të zorrëve për të gjurmuar polipet dhe kur vlerësohen seksionet mikroskopike të indeve, duhet të zbulohen ndryshime delikate në qelizat individuale.
Por a janë algoritmet e përdorura për këto lloje të ndryshme të analizës së imazhit me të vërtetë gjithmonë të përshtatshme për detyrën në fjalë? Kjo varet në një masë të madhe nga ajo se cilat variabla të matura, të referuara si “metrika” në terma teknikë, regjistrojnë – dhe nëse këto janë në të vërtetë të përshtatshme për detyrën në fjalë, shkruan burimi Medical Xpress transmeton Gazeta Shneta.
“Shpesh vërejmë se përdoren metrika të vërtetimit që nuk janë aspak të rëndësishme për detyrën nga një këndvështrim klinik,” thotë Lena Maier-Hein duke përmendur një shembull: “Kur kërkojmë për metastaza në tru, fillimisht është më shumë. Është e rëndësishme që algoritmi të zbulojë edhe lezionet më të vogla sesa të përcaktojë konturet e çdo metastaze individuale me saktësi të lartë.”
Lena Maier-Hein dhe kolegët e saj kanë frikë se përdorimi i metrikave të papërshtatshme të vërtetimit mund të pengojë përparimin shkencor dhe të vonojë futjen e metodave të rëndësishme të analizës së imazhit në praktikën klinike.
Por cilat metrika janë të përshtatshme për një pyetje të caktuar klinike, duke marrë parasysh të gjitha pikat e forta, dobësitë dhe kufizimet?
Për të zbuluar, shkencëtarët e të dhënave përdorën një proces të strukturuar me shumë faza për të anketuar liderët e opinionit nga akademia dhe industria nga mbi 70 institucione kërkimore në mbarë botën.
Metrics Reloaded është një kornizë gjithëpërfshirëse për të ndihmuar mjekët dhe shkencëtarët të zgjedhin metrikat që janë të përshtatshme për problemin.
Mes tjerash, Metrics Reloaded është i përshtatshëm për të gjitha kategoritë e ndryshme të problemeve në analizën e imazhit, d.m.th., për klasifikimin e imazheve, zbulimin e objekteve ose caktimin e pikselëve individual.
Mjeti funksionon plotësisht i pavarur nga burimi i imazhit, kështu që mund të përdoret po aq mirë për imazhet CT ose MRI si për imazhet mikroskopike. Metrics Reloaded është gjithashtu i përshtatshëm për analizat e imazheve përtej çështjeve biomjekësore.
“Metrics Reloaded është udhëzuesi i parë sistematik që u tregon përdoruesve të imazheve të bazuara në AI të analizojnë rrugën drejt algoritmit të duhur. Shpresojmë që Metrics Reloaded do të përdoret sa më gjerësisht të jetë e mundur, pasi kjo mund të përmirësojë ndjeshëm cilësinë dhe besueshmërinë e rezultateve të analizave të imazheve të mbështetura nga AI. Kjo do të nxiste gjithashtu besimin në analizën e imazhit të mbështetur nga AI në praktikën rutinë klinike”.
Hulumtimi u botua në “Nature Methods”. /Gazeta Shneta/