V znanstveni reviji Scientific Reports je bil pred dnevi objavljen članek prof. dr. Simona Podnarja z Nevrološke klinike UKC Ljubljana, raziskovalcev s Fakultete za računalništvo in informatiko UL in podjetja Smart Blood Analytics Swiss, v katerem so avtorji dokazali, da je mogoče z uporabo algoritma strojnega učenja postaviti diagnozo možganskega tumorja. Strojni algoritem je razvilo omenjeno podjetje.
Pogosto draga diagnostika
Odkrivanje možganskih tumorjev je zahtevno početje, saj se pogosto pojavljajo »z zelo neznačilnimi težavami, kot sta glavobol in osebnostna spremenjenost«, so sporočili iz UKC Ljubljana. Diagnostika običajno temelji na klinični sliki in slikovni diagnostiki. Sodelujoči so v raziskavi dokazali, »da je z metodo strojnega učenja mogoče postaviti diagnozo tumorjev možganov tudi iz rezultatov rutinskih preiskav krvi«. Zdravniki brez tovrstne informacijske podpore tega sicer ne morejo. »Zaradi redkosti in resnosti bolezni se pogosto opravi draga diagnostika, katere rezultati so največkrat negativni. Ob diagnostiki so pacienti navadno izpostavljeni tudi sevanju, natančnost preiskav pa tudi ni vedno optimalna.«
Nov pristop
»Model strojnega učenja se je »naučil« prepoznati krvne vzorce pacientov z možganskimi tumorji na 15.176 krvnih vzorcih pacientov obravnavanih na nevrološki kliniki UKC Ljubljana, med katerimi jih je imelo 701 tumor živčevja. Uporabnost metode so preverili na vzorcu 68 zaporednih pacientov z možganskim tumorjem in 215 kontrolnih preiskovancih ter ugotovili občutljivost 96 % in značilnost 74 %,« so še sporočili in dodali, da to odpira povsem nove možnosti v diagnostiki in da omogoča povsem nov pristop.
