Skirtingai nei žmonės, ši DI sistema „žino, kada nežino“, todėl vengia užtikrintų, bet klaidingų sprendimų.

Neįtikėtina: DI sistema aptiko pavojingas kraujo ląsteles, kurių gydytojai nepastebi

TRUMPAI

• Kembridžo mokslininkai pristatė pažangią DI sistemą kraujo ląstelių analizei.
• „CytoDiffusion“ aptinka neįprastas ir retas ląsteles dideliuose duomenų rinkiniuose.
• Sistema skirta padėti gydytojams, o ne juos pakeisti.

Agnė Vaišnoraitė 2026-01-14

Kembridžo universiteto tyrėjai meta iššūkį tam, kas technologijų amžiuje sulaukia didžiausių diskusijų – ar dirbtinis intelektas (DI) gali būti kokybiškai ir saugiai integruojamas sveikatos priežiūroje? Jų atliktas tyrimas rodo, kad, galbūt, tai įmanoma. Sukurta DI sistema sugeba identifikuoti pavojingas kraujo ląsteles didesniu tikslumu nei tą daro patyrę specialistai.

REKLAMA

Sprendė šiandieninius iššūkius

Tyrėjų grupė sukūrė DI sistemą, pavadintą „CytoDiffusion“. Ji naudoja tokią pačią technologiją, kaip ir vaizdo generavimo įrankiai, tirdama kraujo ląstelių formą ir struktūrą.

Didžiausias laimėjimas yra tai, kad sistema gali analizuoti daugybę ląstelių ir atskirti, kuri kraujo ląstelių išvaizda yra normali, o, kuri kelia įtarimų. Įprastai gydytojams visa tai sužinoti užtrunka daugybę metų, o skirtingi specialistai gali nesutarti dėl sudėtingų atvejų. Be to, kadangi ląstelių yra daug, didelė dalis jų taip ir lieka neištirtos.

REKLAMA

„Visi turime daugybę skirtingų kraujo ląstelių tipų, pasižyminčių skirtingomis savybėmis ir atliekančių skirtingas funkcijas mūsų organizme. <…> Suprasti, kaip po mikroskopu atrodo neįprasta ar ligos pažeista kraujo ląstelė, yra itin svarbi daugelio ligų diagnostikos dalis“, – pasakoja pagrindinis tyrimo autorius Simonas Deltadahlas universiteto paskelbtame pranešime.

Skiriasi apmokymo duomenys

Mokslininkai pasakoja, kad, kitaip nei daugelis DI platformų, kurios yra apmokytos tiesiog atpažinti modelius, „CytoDiffusion“ gali tiksliai nustatyti normalių kraujo ląstelių išvaizdos spektrą. Tai leidžia aptikti neįprastas ar retas ląsteles.

Sukurta platforma apmokyta daugiau nei puse milijono kraujo tepinėlių vaizdų, surinktų iš vienos Kembridžo ligoninės. Duomenų rinkiniai apėmė įprastus ir retesnius kraujo ląstelių pavyzdžius, taip pat elementus, kurie gali suklaidinti automatizuotas sistemas.

REKLAMA

Kraujo ląstelių tipų tinklelis. Šaltinis: Simon Deltadahl / „University of Cambridge“.

Turėdama informaciją apie ląstelių išvaizdos pasiskirstymą, o ne tik atskiras kategorijas, DI sistema geriau atpažino retas ir netipines ląsteles nei tą daro žmonės. Bandymų metu „CytoDiffusion“ pavyko daug didesniu jautrumu aptikti su leukemija susijusius pokyčius.

Mokslininkai teigia, kad platforma prilygo arba pranoko dabartinius pažangiausiais laikomus modelius. Nepaisant to, kad turėjo mažiau mokymo pavyzdžių. Papildomai ji sugebėjo įvardinti, kada situacija jai yra neaiški tam, kad vėliau nebūtų suklysta.

Galimybė eksperimentuoti

Daugiau nei puse milijono duomenų įtraukiantis rinkinys yra vienas didžiausių šiuo metu pasaulyje viešai prieinamų periferinio kraujo tepinėlių vaizdų. Tai suteiks galimybę viso pasaulio tyrėjams kurti ir testuoti naujus modelius.

Tačiau „CytoDiffusion“ nepakeis apmokytų specialistų. Ji suteikia pirmines įžvalgas ir aptinka anomalijas, kurias vėliau gydytojai turi patikrinti.

Projekte kartu dalyvavo Londono universiteto koledžo ir Londono Karalienės Marijos universiteto mokslininkai.

DAUGIAU SKAITYKITE: Įspūdinga: žmogui miegant DI gali aptikti dešimtis ligų

Tyrimo rezultatai paskelbti žurnale „Nature Machine Intelligence“.