Искусственный интеллект диагностирует рак легких

Инновационная система диагностики рака легких на основе искусственного интеллекта от Google может резко улучшить показатели выживаемости в ближайшие годы.

Несмотря на все успехи в онкологии, рак легких остается одним из самых смертоносных заболеваний.

Не в последнюю очередь потому, что из-за трудностей с диагностикой часто оказывается слишком поздно заниматься лечением.

Хотя методы скрининга хорошо известны и доступны, они сопряжены с серьезными проблемами в плане стоимости, трудоемкости и объективной оценки результатов.

Например, низкодозовый КТ-скрининг помогает снизить уровень смертности, поскольку он может быстрее вовлечь людей в лечение. К сожалению, он требует много времени и опыта.

Это потому, что рентгенолог должен просеять сотни 2D изображений, которые дает компьютерная томография. По этим изображениям врач должен идентифицировать возможную опухоль, которая может быть крошечной.

Исследования Google, опубликованные в Nature Medicine, помогают в непростом деле.

Возможности ИИ в скрининге и диагностике рака легких
Искусственный интеллект (ИИ) берет эти двухмерные изображения и объединяет их в один трехмерный образ. Модель может затем использовать для прогноза злокачественности рака легких, а также для выявления мелких злокачественных очагов в легких.

Улучшая производительность в разы, система может учитывать информацию, собранную в предыдущих сканированиях, и сравнивать любые участки потенциального роста опухоли.

Прирост скорости диагностики рака легких значительна. Используя одну компьютерную томографию, модель Google достигла и превысила производительность шести (!) опытных рентгенологов-людей.

Искусственный интеллект Google может выявить на 5% больше случаев рака и сократить число ложноположительных результатов более чем на 11% по сравнению с врачами.

Для обучения своего искусственного интеллекта Google использовал почти 46 000 нераспознанных снимков, сделанных во время низкодозового КТ-скрининга. У одних пациентов были опухоли, у других нет. Машины учатся быстрее людей.

«Там, где ранее была доступна компьютерная томография, характеристики модели были на уровне врачей-рентгенологов. Это дает возможность оптимизировать процесс скрининга при помощи компьютерной помощи и автоматизации», - заключает исследование.

Хотя подавляющее большинство пациентов не проходит КТ-скрининг, Google показала потенциал моделей глубокого обучения для повышения точности, последовательности и внедрения скрининга рака легких во всем мире.

 

Влияние на выживаемость при раке легких может быть значительным.

По данным Всемирной организации здравоохранения, ежегодно от этой болезни умирает более 1,7 миллиона человек. Поздняя диагностика является ключевым препятствием для эффективного лечения рака легких.

«Несмотря на значение низкодозового КТ-скрининга, только 2-4% имеющих право пациентов в США прошло данное обследование», - констатировала шокирующий факт Шравайя Шетти, технический руководитель проекта Google.

Эта работа демонстрирует потенциал ИИ для повышения точности и согласованности диагностики, что может ускорить внедрение скрининга рака легких во всем мире.

Конечно, ИИ еще не совсем готов к работе в больнице.

Далее Google нужно посмотреть, как ИИ справляется с повседневной клинической практикой, а Шетти работает над интеграцией технологии в Cloud Healthcare API.

Уже ведутся переговоры о клинических испытаниях со сторонними партнерами.

medbe.ru