Американские ученые представили новую модель искусственного интеллекта, способную идентифицировать ранние признаки рака поджелудочной железы на компьютерных томограммах задолго до того, как это позволяют традиционные методы диагностики.
Об этом сообщает KURAZH
REDMOD: искусственный интеллект в ранней диагностике рака
Разработанная специалистами Клиники Майо и Онкологического центра имени М.Д. Андерсона при Техасском университете модель под названием REDMOD (Radiomics-based Early Detection Model) анализирует изображения поджелудочной железы, выявляя микроскопические изменения в текстуре и структуре тканей. Эти изменения часто остаются незаметными для человеческого глаза, однако именно они могут свидетельствовать о начале развития онкологического процесса.
Для обучения искусственного интеллекта исследователи использовали 969 компьютерных томограмм поджелудочной железы. После завершения обучения REDMOD было протестировано на 430 снимках здоровых людей и 63 пациентов, которым впоследствии поставили диагноз рак поджелудочной железы. По итогам тестирования REDMOD выявил признаки заболевания в 73% случаев в среднем за 16 месяцев до официального диагноза. В некоторых случаях модель идентифицировала подозрительные изменения даже более чем за два года до установления диагноза, а ученые считают, что потенциально ИИ способен выявлять рак за три года до его появления.
Сравнение эффективности с традиционными методами
В исследовании также участвовали два опытных радиолога, которые просматривали те же томограммы без помощи искусственного интеллекта. Они выявили подозрительные признаки лишь в 38,9% случаев, что вдвое ниже показателя REDMOD. Это подтверждает высокую чувствительность новой модели к ранним, малозаметным изменениям, связанным с развитием заболевания.
«Наибольшей преградой для спасения жизней от рака поджелудочной железы была наша неспособность увидеть болезнь, когда она была еще излечима. Этот искусственный интеллект теперь может идентифицировать признаки рака при нормально выглядящей поджелудочной железе, и он может делать это надежно с течением времени и в различных клинических условиях», — говорит радиолог и специалист по ядерной медицине Клиники Майо Аджит Гоенка.
В то же время, в 81 случае среди 430 здоровых участников REDMOD ошибочно определил снимки как подозрительные. Это означает, что в случае применения модели в клинической практике, пациентам с такими результатами могут быть назначены дополнительные обследования для уточнения диагноза.
Исследователи отмечают, что модель показала стабильные результаты на данных, полученных из различных медицинских учреждений и оборудования, что свидетельствует о ее потенциале для внедрения в различных клинических условиях.
Кроме того, ученые успешно обучили искусственный интеллект прогнозировать необходимость раннего лечения у пациентов с кератоконусом на основе анализа десятков тысяч снимков глаз, что позволяет сократить количество лишних процедур и сохранить зрение.
