Hazırda beyin və onurğa beyni şişlərinin dəqiq diaqnozu üçün təkcə mikroskopik müayinə deyil, həm də DNT metilasiyası analizi aparılır. Bu üsul diaqnostikada "qızıl standart" hesab edilsə də, xüsusi avadanlıq tələb edir, yüksək xərcə başa gəlir və nəticələrin əldə olunması adətən iki həftəyə qədər vaxt aparır.
Bu problemi həll etmək məqsədilə Alman Xərçəng Araşdırmaları Mərkəzi (DKFZ), Heydelberq Universiteti və Heydelberq Universitet Xəstəxanasının mütəxəssisləri Hetairos sistemini hazırlayıblar. Süni intellekt modeli şişin molekulyar xüsusiyyətlərini standart histoloji preparatlar əsasında müəyyən edə bilir.
Sistemin hazırlanması və sınaqdan keçirilməsi üçün dörd qitədə yerləşən 11 tibb mərkəzindən 9 606 xəstəyə aid 11 mindən çox rəqəmsal toxuma görüntüsü təhlil edilib. Alqoritm Ümumdünya Səhiyyə Təşkilatının mərkəzi sinir sistemi şişləri üzrə təsnifatına daxil olan 102 molekulyar alt tipi ayırd edə bilir.
Tədqiqat zamanı sistem proqnozunda yüksək əminlik nümayiş etdirdiyi hallarda diaqnostik dəqiqlik 87–88 faizə çatıb. Hətta daha aşağı əminlik səviyyəsində belə, mümkün diaqnozların dairəsini əhəmiyyətli dərəcədə daraldaraq həkimlərə düzgün müalicə taktikasını daha operativ seçməyə kömək edib.
Alimlər Hetairos sisteminin nəticələrini təcrübəli nevropatoloqların diaqnozları ilə də müqayisə ediblər. 210 klinik hadisəni əhatə edən araşdırmada süni intellekt 68 faiz dəqiqlik göstərdiyi halda, beş mütəxəssisin orta göstəricisi 30 faiz olub. Ən ehtimal olunan üç diaqnoz nəzərə alındıqda isə sistemin dəqiqliyi 84 faizə, mütəxəssislərin göstəricisi isə təxminən 50 faizə yüksəlib.
Bundan əlavə, yeni texnologiya diaqnostika prosesini əhəmiyyətli dərəcədə sürətləndirib. Ənənəvi molekulyar analiz orta hesabla 12 gün tələb etdiyi halda, Hetairos rəqəmsallaşdırılmış preparatlar əsasında cəmi 12 dəqiqə ərzində ilkin nəticə təqdim edib. Nümunələrin hazırlanması da nəzərə alındıqda, yekun hesabatın bir-iki gün ərzində əldə olunması mümkün olur.
Tədqiqat müəllifləri bildirirlər ki, Hetairos molekulyar analizləri əvəz etmək üçün deyil, onları sürətləndirmək və həkimlərə daha operativ qərar vermək imkanı yaratmaq üçün hazırlanıb. Onların fikrincə, bu texnologiya xüsusilə müasir diaqnostik laboratoriyalara çıxışı məhdud olan ölkələrdə xəstələrin vaxtında diaqnoz almasına mühüm töhfə verə bilər.