Metakognitív AI a leukémia diagnosztikájában
A Cambridge-i Egyetem kutatói olyan generatív mesterséges intelligencia-modellt fejlesztettek ki, amely a hematológiai diagnosztika pontosságát és biztonságát az emberi érzékelés határai fölé emeli, írja az Origo.
A CytoDiffusion névre keresztelt rendszer nem csupán a sejtmorfológiai elemzést gyorsítja fel, de képes a saját bizonytalanságának jelzésére is, ezzel minimalizálva a diagnosztikus tévedéseket.
A CytoDiffusion szakít a hagyományos, determinisztikus osztályozó algoritmusokkal. Míg a korábbi rendszerek fix kategóriákba próbálták szuszakolni a látott sejteket, ez a modell a képgenerátorokból (pl. DALL-E) ismert diffúziós technológiát alkalmazza. A hálózatot a világ legnagyobb, félmillió vérkenet-mintát tartalmazó adatbázisán tanították be, így a gép elsajátította a vérsejtek morfológiai varianciájának teljes spektrumát.
A rendszer hatékonyságát egy "fordított" Turing-teszttel igazolták: tíz tapasztalt hematológus szakorvosnak mutattak be a szoftver által generált szintetikus vérsejtképeket és valódi mintákat. Az eredmények szerint a szakértők statisztikailag nem tudtak különbséget tenni a valós és a mesterségesen létrehozott sejtmorfológiai képek között, ami igazolja az algoritmus mélyreható strukturális ismereteit.
Metakogníció: A gép, amely tudja, mit nem tud
A fejlesztés igazi áttörése a „metakognitív tudatosság” integrálása. A klinikai gyakorlatban a humán diagnoszta – gyakran a fáradtság vagy a kognitív torzítások hatására – hajlamos döntést kényszeríteni bizonytalan esetekben is. Simon Deltadahl kutatásvezető szerint a CytoDiffusion ezzel szemben azonnal jelzi, ha a minta atipikus vagy nem besorolható. Ez a fajta önreflexió kizárja az „aberráns magabiztosságból” fakadó téves diagnózisokat, amelyek a leukémia korai fázisában végzetesek lehetnek.
A kutatók hangsúlyozzák: a cél nem a hematológus kiváltása, hanem a diagnosztikai triage optimalizálása. Egy vérkenetben több ezer sejt vizsgálata manuálisan rendkívül erőforrásigényes és monoton folyamat. Az AI képes pillanatok alatt átvizsgálni a teljes mintát, és kizárólag a gyanús, további orvosi validációt igénylő sejtformációkat emeli ki.
A tudomány demokratizálása jegyében a kutatócsoport nyilvánossá tette az oktatáshoz használt adatbázist, ösztönözve a globális fejlesztői közösséget az onko-hematológiai eszközök továbbfejlesztésére. A CytoDiffusion tehát nem csupán egy szoftver, hanem egy új szemléletmód kezdete, ahol az algoritmus a szakorvos „szuperintelligens” és őszinte asszisztenseként jelenik meg a laboratóriumban, írja az Origo.
