Stenford Tibb Məktəbinin alimləri müxtəlif xərçəng növləri olan xəstələr üçün klinik nəticələrin proqnozlaşdırılmasında və müalicə üsullarının seçilməsində ənənəvi metodları üstələyən MUSK adlı süni intellekt modelini hazırlayıblar. Araşdırmanın nəticələri Nature jurnalında dərc olunub.

Xərçəng Genom Atlası layihəsinin məlumatları əsasında aparılan araşdırma 16 növ bədxassəli şişləri əhatə edib. Modeli öyrətmək üçün komanda standart patoloji nümunələrinin 50 milyon tibbi təsvirindən və xərçəngin patogenezi və inkişafı ilə bağlı bir milyarddan çox mətndən istifadə edib.

Melanoma xəstələri üçün MUSK beş il ərzində təkrarlanma ehtimalını 83%-ə qədər dəqiqliklə proqnozlaşdırıb ki, bu da digər AI modellərinin nəticələrindən 12% yüksəkdir.

Model həmçinin xəstələrin sağ qalmasını 75%-ə qədər dəqiqliklə proqnozlaşdırıb. Bu dəqiqlik standart klinik yanaşmalarla nümayiş etdiriləndən (64%) əhəmiyyətli dərəcədə yüksəkdir. MUSK həmçinin ağciyər və ya mədə-ezofagus xərçəngi olan xəstələrin immunoterapiyadan ən çox faydalanacağını 77% dəqiqliklə müəyyən edib, ənənəvi proqnozlaşdırma üsulları isə bu vəzifəni 61% dəqiqliklə yerinə yetirib.

Alimlərin fikrincə, MUSK-un özəlliyi onun ilkin markalanmasına ciddi tələblər qoyulmadan böyük həcmli verilənləri öyrənmək qabiliyyətindədir. Bu, modeli daha çox yönlü edir və həkimlərə onu xüsusi klinik problemləri minimum əlavə səylə həll etmək üçün uyğunlaşdırmağa imkan verir.