Дослідження, проведене міжнародною групою вчених, продемонструвало потенціал штучного інтелекту у ранньому виявленні раку підшлункової залози. Згідно з результатами, алгоритми ШІ можуть ідентифікувати захворювання за 16 місяців до того, як воно буде підтверджено традиційними медичними методами. Це відкриття є значним кроком вперед у боротьбі з одним із найагресивніших видів раку. Науковці проаналізували дані понад 20 тисяч пацієнтів та використали спеціальні моделі
Про це повідомляєScienceAlert, передає Укрінформ.
Модель під назвою REDMOD (Radiomics-based Early Detection Model), розроблена дослідниками Клініки Майо та Онкологічного центру ім. М.Д. Андерсона при Техаському університеті, шукає радіомікологічні патерни, порушення в текстурі та структурі тканин підшлункової залози, які часто занадто незначні для людського ока.
Дослідники використали 969 комп’ютерних томограм (КТ сканувань) підшлункової залози як навчальні дані для REDMOD, щоб він міг навчитися виявляти ледь помітні ознаки раку на його найраніших стадіях.
Після процесу навчання ШІ проаналізував томограми 430 здорових людей з контрольної групи та 63 пацієнтів, у яких пізніше діагностували рак. REDMOD виявив ознаки захворювання у 73% випадків у середньому за 16 місяців до офіційного діагнозу. У деяких випадках модель фіксувала підозрілі зміни за понад два роки до постановки діагнозу, але дослідники вважають, що вона може виявити рак до трьох років наперед.
Зазначається, що два досвідчені радіологи, які переглядали ті самі сканування без допомоги ШІ, виявили підозрілі ознаки лише у 38,9% випадків.
«Найбільшою перешкодою для порятунку життів від раку підшлункової залози була наша нездатність побачити хворобу, коли вона була ще виліковна. Цейштучний інтелекттепер може ідентифікувати ознаки раку за нормальною на вигляд підшлунковою залозою, і він може робити це надійно з часом і в різних клінічних умовах», — каже радіолог і спеціаліст з ядерної медицини Клініки Майо Аджит Гоенка.
Вказується, що з 430 здорових людей з контрольної групи 81 були помилково ідентифіковані REDMOD як підозрілі, тому, якби штучний інтелект був задіяний у реальній програмі лікування, цих людей могли б викликати на додаткові тести, перш ніж їм було б поставлено остаточний діагноз.
Модель продемонструвала стабільну роботу на даних з різних лікарень і обладнання, що робить її перспективною для широкого клінічного застосування.
Як повідомляє Укрінформ, дослідники навчили штучний інтелект передбачати, на основі десятків тисяч сканів очей, які пацієнти з кератоконусом потребують раннього лікування, а яких можна безпечно спостерігати, скорочуючи кількість непотрібних процедур ізапобігаючи втраті зору.
Фото: скриншот із відео Mayo Clinic
Приєднуйтесь до наших каналівTelegram,InstagramтаYouTube.