Kanada Albrerta ülikoolis välja töötatud algoritm tuvastab patoloogia- ja radioloogiaaruandeid, et arstid saaksid teavet, mis vähiravi arengule palju kaasa aitab.

Iga kord, kui sisestad Google’i otsingusse lause, käivituvad algoritmid, kasutades tehnikat, mida nimetatakse loomuliku keele töötlemiseks. Läbi sellise programmi saab mõista, mida tegelikult teada soovid, ja seejärel ka vastust leida.

Nüüd kasutavad Alberta ülikooli teadlased sarnast lähenemisviisi arvutiprogrammi väljatöötamiseks, mis suudab lugeda arstide kirjalikke märkmeid, et aidata paremini mõista vähi levikut, jälgida vähiravi protsessi toimimist ja muuta seda tõhusamaks.

Kirjalike patoloogia- ja radioloogiaaruannete skaneerimine aitab teadlastel välja tuua väärtuslikku diagnostilist teavet, mis praegu vähiregistritest puudub. Teadlased ja kasutavad registreid laialdaselt, et hinnata ravi tegelikku tulemuslikkust ja tuvastada haruldaste vähivormide ravimiseks vajalikke ressursse.

“Kuna vähk on muutunud aina kroonilisemaks haiguseks, vajame oma ravi edendamiseks paremat teavet vähi progresseerumise ja kordumise kohta,” ütles Alberta ülikooli rahvatervise biostatistik ja dotsent Yan Yuan.

Yuan ütles, et Alberta on projekti jaoks ideaalne, kuna provintsis on juba riigi kõige täielikum vähiregister. Ajuskaneeringud tehakse ainult haiglates – andmed on tsentraliseeritud ja juurdepääsetavad. Ülikoolis koos tugev ajukasvajate ja tehisintellekti ekspertide rühm, sealhulgas arvutiteadlane Lili Mou, radioloogia ja diagnostilise pildistamise õppetool Derek Emery ja neuro-onkoloog Jacob Easaw.

Yuan laiendas uurimismeeskonda, mille asutas algselt emeriitprofessor ja rahvatervise kooli endine prodekaan Faith Davis, kes oli Ameerika Ühendriikide keskse ajukasvajate registri uurimisdirektor. Yuan on ka naiste ja laste terviseuuringute instituudi liige.