Prima pagină D:News

Un algoritm software diagnostichează cancerul la sân mai bine decât oncologii

Redactia Descopera.ro | 11.12.2011 | ● Vizualizări: 90
Un algoritm software diagnostichează cancerul la sân mai bine decât oncologii     algoritm, medicina, tehnologie, progres, software, cancer la sân + zoom
Galerie foto (1)

Oamenii de ştiinţă de la Universitatea Stanford au creat un algoritm software care poate evalua imaginile microscopice ale cancerului de sân şi care poate face distincţia între gradele de evoluţie ale cancerului la sân cu o acurateţe mai mare decât a unui oncolog.

Noul sistem poartă numele de C-Path (Computational Pathologist), fiind capabil nu numai să clasifice tipurile de celule canceroase, ci şi să identifice un nou set de caracteristici asociate cu rata de supravieţuire, în funcţie de stadiul de evoluţie al bolii.

Echipa condusă de doctorul Andrew Beck a creat algoritmul şi l-a testat folosind mostre de ţesut provenite de la pacienţi a căror stare era deja cunoscută. Computerul a analizat mii de astfel de probe, monitorizând morfologia celulelor şi alte caracteristici. Apoi, algoritmul a fost programat să facă deosebirea între două tipuri de celule: stomale şi epiteliale. Această distincţe este foarte importantă pentru stabilirea gradului de evoluţie al cancerului la sân.

În cele din urmă, sistemul C-Path include 6642 caracteristici individuale care îi permit să diagnosticheze şi să prezică gradul de evoluţie al cancerului la sân.

În urma testărilor, oamenii de ştiinţă au observat că pe lângă diagnosticare, C-Path a reuşit să reliefeze ceva ce medicii nu au văzut, şi anume importanţa pe care o au celulele canceroase şi cele din apropierea acestora pentru determinarea stării în care se află pacientul.

Specialiştii spun că această metodă este mult mai eficientă comparativ cu diagnosticarea umană, având în vedere că C-Path utilizează de mii de ori mai multe criterii de analiză. Cu toate acestea, ei recunosc că va dura destul de mult până când programul va ajunge în clinici şi spitale.

Sursa: PopSci