Cercetătorii de la MIT, care se concentrează pe inginerie informatică și dezvoltarea AI, au construit doi algoritmi de învățare automată care pot detecta cancerul pancreatic la o rată mai ridicată decât standardele actuale de diagnosticare. Această rețea neuronală este concepută pentru a detecta în mod specific cea mai răspândită formă de cancer pancreatic.

Criteriile standard actuale de depistare a acestui tip de cancer surprind aproximativ 10% din cazuri la pacienții examinați de profesioniști. În comparație, PRISM de la MIT a reușit să identifice prezența bolii în 35% din cazuri.

Deși utilizarea inteligenței artificiale în domeniul diagnosticării nu este o realizare cu totul nouă, modelul PRISM de la MIT se remarcă prin felul în care a fost dezvoltat. Rețeaua neuronală a fost programată pe baza accesului la diverse seturi de dosare medicale electronice reale de la instituții de sănătate din SUA. Aceasta a fost „hrănită” cu datele a peste 5 milioane de dosare electronice de sănătate ale pacienților, ceea ce, potrivit cercetătorilor din cadrul echipei, a depășit scara de informații furnizate unui model de inteligență artificială în acest domeniu de cercetare special.

Proiectul PRISM al MIT a început în urmă cu peste șase ani. Motivația din spatele dezvoltării unui algoritm care poate detecta din timp cancerul pancreatic are mult de-a face cu faptul că majoritatea pacienților sunt diagnosticați în stadiile ulterioare ale dezvoltării cancerului - mai exact, aproximativ 80% sunt diagnosticați mult prea târziu.

Inteligența artificială funcționează prin analizarea datelor demografice ale pacientului, a diagnosticelor anterioare, a medicamentelor curente și anterioare din planurile de îngrijire și a rezultatelor de laborator. În mod colectiv, modelul funcționează pentru a prezice probabilitatea de apariție a cancerului prin analizarea datelor din dosarele electronice de sănătate în combinație cu elemente precum vârsta pacientului și anumiți factori de risc evidenți în stilul său de viață.

În acest moment, tehnologia este limitată la laboratoarele MIT și la anumiți pacienți din SUA. Provocarea logistică a extinderii modelului va implica alimentarea algoritmului cu seturi de date mai diverse și poate chiar cu profiluri de sănătate globale pentru a crește accesibilitatea.