Acesta a fost conceput pentru a clasifica stadiul și riscul bolii, oferind o soluție inovativă pentru îmbunătățirea diagnosticării și tratamentului acestei forme de cancer, una dintre cele mai răspândite neoplazii la nivel global.
Dezvoltat de o echipă de cercetători din Hong Kong și Marea Britanie, asistentul AI utilizează modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM) precum ChatGPT și DeepSeek pentru a analiza rapoartele medicale și a clasifica pacienții conform sistemelor internaționale de stadializare, cum ar fi sistemul AJCC (American Joint Committee on Cancer) și cel al American Thyroid Association (ATA). Aceste sisteme sunt esențiale pentru evaluarea riscurilor și supraviețuirii pacientului.
Prin combinarea rezultatelor celor patru modele LLM (Mistral, Llama, Gemma și Qwen), modelul AI a demonstrat o acuratețe impresionantă, cu o clasificare a riscurilor între 88,5% și 100% și o stadializare a cancerului cu o acuratețe între 92,9% și 98,1%. Aceste performanțe îl fac mult mai eficient decât evaluarea manuală tradițională, reducând semnificativ timpul necesar medicilor pentru pregătirea consultațiilor, cu aproape 50%.
Un alt avantaj major al acestui model AI este capacitatea sa de a funcționa offline, ceea ce asigură procesarea datelor la nivel local, protejând astfel confidențialitatea pacientului și reducând riscurile de expunere a informațiilor sensibile.
Dr. Matrix Fung Man-him, șeful secției de chirurgie endocrină de la Universitatea Hong Kong (HKUMed), a subliniat că acest model nu doar că îmbunătățește acuratețea și eficiența diagnosticării, dar permite medicilor să dedice mai mult timp interacțiunii directe cu pacienții. „Reducerea semnificativă a timpului de pregătire a medicilor înseamnă că aceștia pot discuta mai detaliat cu pacienții, îmbunătățind calitatea actului medical,” a spus acesta.
Cercetătorii intenționează să valideze performanțele acestui asistent AI pe un volum mare de date din practica reală, urmând ca, după această evaluare, să fie implementat pe scară largă în spitale și clinici. Aplicarea sa ar putea transforma semnificativ modul în care se realizează diagnosticul și tratamentele pentru cancerul tiroidian, economisind timp și resurse valoroase în sistemele de sănătate.
Studiul detaliind acest model inovator a fost publicat recent în revista npj Digital Medicine.
